python的變量與java的不一樣，java的變量是固定類型的，而python的變量也是對象引用。以下是小編為你整理的0基礎怎么自學python ?
首先是理解對象引用，對象引用就是映射關系 ?
比如，你在超市的儲物柜1號放了個包裹，那么你得到一張票據，上面寫著A ?
那么，這個A就是引用了這個格子 ?
標識符-等號-對象，比如，A = 123
那么，A是標識符，123是對象 ?
注意：標識符的大小寫是區分的，ABC與Abc與abc，是不同的標識符 ?
如果之前接觸過java，這個理解起來會有點不一樣，python的變量就是對象引用，與java的變量存儲在棧內存是不一樣 ?
比如A=1，B=A，那么結果是A和B都指向1 ?
假如這時候，A=2，那么A會指向2，B不會跟著改變，則還是指向1 ?
所以說，A指向另外一個引用的時候，是直接指向另外一個引用所引用的對象的 ?
換成代碼，則是下面這樣，首先A指向1號，然后B指向A，再把A的指向2號 ?
這樣的情況下，B不會跟著改變 ?
還有重要的一點，就是對象不會隨著沒有被引用而馬上消失，假設A和B都是指向1，然后A和B又指向2，那么1沒有被引用了，但是還是會存在的 ?
用代碼演示就是 ?
A=1，打印A的內存地址 ?
A=2，打印A的內存地址 ?
A=1，打印A的內存地址 ?
A=2，打印A的內存地址 ?
如果對象沒有被清除，那么4次打印內存地址，13次地址數值是相同的，24次也一樣 ?
底部的內存地址，即使對象再次被引用的時候，還是原來的地址。 ?
如何搭建環境學習爬蟲首先學習Python，建議通過**mooc和《笨方法學Python》來實現入門，那本書的內容可以有所取舍。通過這兩個途徑再上網上針對性地查找相關內容完全可以入門，重點在于理解“面向對象”。 ?
爬蟲入門首先要明白一些網絡技術，了解TCP/IP參考模型，并且對應用層的HTTP協議的方法和工作原理有一定的認識。爬蟲爬取網頁內容，大多數網頁服務由HTTP協議實現。 ?
正式學習爬蟲庫urllib和正則表達式，urllib靈活性很高，并且和你所學的網絡原理、HTTP原理非常貼合，利于新手學習，正則表達式看看內容，再看幾個實例就應該會用了，不推薦看亂七八糟的教程和MOOC(效果非常差，講的跨度太大)，推薦書籍《精通Python網絡爬蟲 核心技術、框架與項目實戰 》(韋瑋)。同樣是選擇性的閱讀。 ?
學習完成之后，多加實踐，推薦實戰項目：1、爬取漫畫網上的一部漫畫的所有圖片，并用PowerPoint做成PDF 2、爬取電影下載網站上的所有電影下載鏈接并整理到Excel。能獨立完成這兩個實戰項目，恭喜你已經成功入門! ?
構造一個三維數組
import numpy as npa = np.random.rand(3,3,5) ?
np.floor是一個ufunc函數，它是一個一元函數——取整函數，可以做用于a里面的每一個數字，且保持數組結構不變，仍舊是三維的3*3*5的數組： ?
類似的一元ufunc函數還有很多，比如所有的初等數學函數： ?
print(np.sin(b),'n',np.cos(b)) ?
np.add是一個多元的ufunc函數： ?
b = np.add.reduce(a) ?
這里，reduce的作用，是把add函數作用于數組a的*層每一個子數組，計算這些元素的和。 ?
具體的作用結果是： ?
c = []for j in range(3): d = [] for i in range(5): #print(a[:,j,i],'t',sum(a[:,j,i])) d.append(sum(a[:,j,i])) c.append(d)print(np.array(c)) ?
b = np.add.reduce(a,axis = 1) ?
這里指定了add作用于a的第二層子數組，具體如下： ?
c = []for j in range(3): d = [] for i in range(5): #print(a[j,:,i],'t',sum(a[j,:,i])) d.append(sum(a[j,:,i])) c.append(d)print(np.array(c)) ?
b = np.add.reduce(a,axis = 2) ?
將add函數作用于a的第三層子數組： ?
print(sum(a[0,0]))
?
給出一個一維數組： ?
import numpy as npa = np.floor(np.random.rand(6)*10) ?
從左往右累計a里面的元素之和： ?
b = np.add.accumulate(a) ?
具體的類似于： ?
c = 0d = []for i in range(6): c = c+a[i] d.append(c) print(np.array(d))
云基礎設施
這年頭，不支持云平臺，不支持海量數據，不支持動態伸縮，根本不敢說自己是做大數據的，頂多也就敢跟人說是做商業智能(BI)。 ?
云平臺分為私有云和公有云。私有云平臺如日中天的 OpenStack，就是 Python 寫的。曾經的追趕者 CloudStack，在剛推出時大肆強調自己是 Java 寫的，比 Python 有優勢。結果，搬石砸腳，2015 年初，CloudStack 的發起人 Citrix 宣布加入 OpenStack 基金會，CloudStack 眼看著就要壽終正寢。 ?
如果嫌麻煩不想自己搭建私有云，用公有云，不論是 AWS，GCE，Azure，還是阿里云，青云，在都提供了 Python SDK，其中 GCE 只提供 Python 和 JavaScript 的 SDK，而青云只提供 Python SDK。可見各家云平臺對 Python 的重視。 ?
提到基礎設施搭建，不得不提 Hadoop，在今天，Hadoop 因為其 MapReduce 數據處理速度不夠快，已經不再作為大數據處理的*，但是 HDFS 和 Yarn——Hadoop 的兩個組件——倒是越來越受歡迎。Hadoop 的開發語言是 Java，沒有官方提供 Python 支持，不過有很多第三方庫封裝了 Hadoop 的 API 接口(pydoop，hadoopy 等等)。 ?
Hadoop MapReduce 的替代者，是號稱快上 100 倍的 Spark，其開發語言是 Scala，但是提供了 Scala，Java，Python 的開發接口，想要討好那么多用 Python 開發的數據科學家，不支持 Python，真是說不過去。HDFS 的替代品，比如 GlusterFS，Ceph 等，都是直接提供 Python 支持。Yarn 的替代者，Mesos 是 C++ 實現，除 C++ 外，提供了 Java 和 Python 的支持包。
