如何快速掌握一個(gè)python模塊？必須先打聽(tīng)一下python語(yǔ)言，諸如變量、常量、數(shù)組、條件確定、循環(huán)循環(huán)遍歷等語(yǔ)言不分地區(qū)基礎(chǔ)。其它有語(yǔ)言基礎(chǔ)選擇類型python庫(kù)包某一列模塊如os模塊先打聽(tīng)一下這

如何快速掌握一個(gè)python模塊？

必須先打聽(tīng)一下python語(yǔ)言，諸如變量、常量、數(shù)組、條件確定、循環(huán)循環(huán)遍歷等語(yǔ)言不分地區(qū)基礎(chǔ)。

其它有語(yǔ)言基礎(chǔ)選擇類型python庫(kù)包某一列模塊如os模塊先打聽(tīng)一下這個(gè)模塊api方法

如：()刪除文件

os.unlink()刪除文件

()文件名文件

()列一更改目錄下所有文件

()變動(dòng)當(dāng)前工作目錄

()資源當(dāng)前文件路徑

()新建任務(wù)目錄

os.rmdir()徹底刪除空目錄(刪掉非空目錄,不使用shutil.rmtree())

()創(chuàng)建角色多級(jí)目錄

()刪除36級(jí)目錄

(file)資源文件屬性

(file)可以修改文件權(quán)限

os.utime(file)直接修改文件時(shí)間戳

(file)資源操作系統(tǒng)標(biāo)識(shí)

()想執(zhí)行操作系統(tǒng)命令

os.execvp()正常啟動(dòng)一個(gè)新進(jìn)程

()聲望兌換父進(jìn)程ID，在子進(jìn)程直接返回中回0

os.execvp()想執(zhí)行外部程序腳本（Uinx）

os.spawn()想執(zhí)行外部程序腳本（Windows）

(path,mode)確定文件權(quán)限(具體點(diǎn)參考cnblogs)

等正確功能，依據(jù)什么書(shū)或是網(wǎng)絡(luò)上案例練習(xí)。

之后等再練習(xí)熟練后這個(gè)可以打聽(tīng)一下python模塊內(nèi)api用途根據(jù)不好算業(yè)務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)需求，依據(jù)雖然方法學(xué)對(duì)付python框架下其它模塊，這樣的話就很快掌握python各個(gè)模塊怎么學(xué)習(xí)。

python r和r 區(qū)別？

有人告訴我Python和R的區(qū)別是誰(shuí)都看得出來(lái)的，只不過(guò)R是對(duì)于統(tǒng)計(jì)的，python是給程序員怎么設(shè)計(jì)的，總之此番話對(duì)Python多多少少有些不公平。2012年的時(shí)候我們說(shuō)R是學(xué)術(shù)界的主流，但現(xiàn)在Python一直在慢慢逐漸R在學(xué)術(shù)界的地位。還不知道你是不是是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)。

Python與R相比速度要快。Python這個(gè)可以然后如何處理上G的數(shù)據(jù)；R不行啊，R分析什么數(shù)據(jù)時(shí)要先是從數(shù)據(jù)庫(kù)把大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為小數(shù)據(jù)（實(shí)際groupby）才能送到R做講，但R不可能真接總結(jié)行為詳單，不能總結(jié)統(tǒng)計(jì)結(jié)果。所以有人告訴我：PythonRSQL/Hive，并也不是沒(méi)有道理的。

Python的一個(gè)最很明顯的優(yōu)勢(shì)本質(zhì)其膠水語(yǔ)言的特性，很多書(shū)里也都會(huì)提到這一點(diǎn)，一些底層用C寫(xiě)的算法封裝在Python包里后性能太又高效(Python的數(shù)據(jù)挖掘包Orangecanve中的決策樹(shù)分析什么50萬(wàn)用戶10秒出結(jié)果，用R一個(gè)小時(shí)也出不來(lái)，8G內(nèi)存徹底占滿)。但是，事事都不絕對(duì)，如果R矢量化編程做得好的話（有些小難度），會(huì)使R的速度和程序的長(zhǎng)度都有顯著性提升到。

R的優(yōu)勢(shì)取決于人有無(wú)所不包的統(tǒng)計(jì)函數(shù)可以不動(dòng)態(tài)創(chuàng)建，特別是在時(shí)間序列分析方面，哪怕最經(jīng)典我還是前沿的方法應(yīng)該有或則的包然后在用。

相比之下，Python之后在這方面物質(zhì)匱乏不少?？墒牵F(xiàn)在Python有了pandas。pandas提供了一組標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)間序列一次性處理工具和數(shù)據(jù)算法。但，你可以高效穩(wěn)定如何處理太大的時(shí)間序列，快速地參與切片/切塊、聚合、對(duì)定期定時(shí)/每月一次的時(shí)間序列接受重重新采樣等?？隙阍绮碌搅?，這些工具中大部分都對(duì)金融和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)愈加沒(méi)有用，但你肯定也是可以用它們來(lái)講服務(wù)器日志數(shù)據(jù)。想罷，幾年來(lái)，的原因Python有改良制作的庫(kù)（主要注意是pandas），使其擁有數(shù)據(jù)處理任務(wù)的一大替代方案。

做過(guò)幾個(gè)實(shí)驗(yàn)：

1.用python實(shí)現(xiàn)程序了一個(gè)統(tǒng)計(jì)方法，其中要用了ctypes，multiprocess。

后一個(gè)項(xiàng)目再做方法都很，又用回R，發(fā)現(xiàn)到一些bioconductor上的包早系統(tǒng)默認(rèn)用parallel了。（但那個(gè)包應(yīng)該很慢，立刻把所有線程都用掉了，導(dǎo)致整個(gè)電腦不使用不能不能，看網(wǎng)頁(yè)的很卡~）

2.用pythonpandas做了一些數(shù)據(jù)整理工作，類似于數(shù)據(jù)庫(kù)，兩三個(gè)表四處查、版本問(wèn)題。感覺(jué)上還是很比較方便的。雖說(shuō)這些工作R也去做，但估記會(huì)慢點(diǎn)，要知道幾十萬(wàn)行的條目了。

3.用pythonmatplotlibcad作圖。