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⋅ 2024-06-02 17:55:04 ⋅ 阅读 ⋅ 创业

九道门丨书籍导读第五期:《Python数据可视化编程实战》

1、本期书籍导读将从两个部分入手python案例实战，首先给大家简单介绍《Python数据可视化编程实战》一书，其次将为大家讲解利用Python构建可视化图形案例，这也是本期书籍导读python案例实战的重点内容：利用Python最基本的库，画一个世界地图。

2、《机器学习实战》：经典书，但是使用的是Python2，年头也比较久了，也是从零搭建机器学习的模型，对于我们深入理解机器学习的过程有很好的帮助。关于数据可视化《Python数据可视化编程实战》第二版：很详细的书。

3、《Python 3爬虫、数据清洗与可视化实战》是一本通过实战教初学者学习采集数据、清洗和组织数据进行分析及可视化的Python 读物。

4、《Python编程：入门到实践》书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念，实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目：2D游戏《外星人入侵》，数据可视化实战，Web应用程序。

5、这本书也是从numpy讲起，侧重于数据分析的各个流程，包括数据的存取、规整、可视化等等。此外，本书还涉及了pandas这个库，有兴趣的可以看看。

6、学习编程的另一种 *** 是研究机器人技术。许多孩子对编程在现实世界中工作的事物的想法做出回应。

在这个示例中，我们首先导入了requests库，然后指定了要获取的网页URL。使用requests.get() *** 发送GET请求，并将返回的响应对象赋值给response变量。最后，通过response.text属性获取网页的内容，并打印输出。

以下是使用Python3进行新闻网站爬取的一般步骤：导入所需的库，如requests、BeautifulSoup等。使用requests库发送HTTP请求，获取新闻网站的HTML源代码。使用BeautifulSoup库解析HTML源代码，提取所需的新闻数据。

Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库，使用非常方便简单。

问题描述起始页面 ython 包含许多指向其他词条的页面。通过页面之间的链接访问1000条百科词条。对每个词条，获取其标题和简介。2 讨论首先获取页面源码，然后解析得到自己要的数据。

以下是使用Python编写爬虫获取网页数据的一般步骤：安装Python和所需的第三方库。可以使用pip命令来安装第三方库，如pip install beautifulsoup4。导入所需的库。例如，使用import语句导入BeautifulSoup库。

这个库是在 requests 库上实现的，r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类，多个一个 html 的属性。所以 requests 库的响应对象可以进行什么操作，这个 r 也都可以。

1、从输出结果可以看出，所有行星质量分布呈双峰分布，之一个峰在 8 左右(此处用了对数单位，表示大约 6 个地球质量)，第二个峰在 2 左右(大概 493 个地球质量)。针对不同发现方式发现的行星，绘制各行星的公转周期和质量的关系。

2、print (之一个参数：， sys.argv[1])执行python3 test.py arg1 arg2 arg3 参数个数为： 4 个参数。

3、设置雷达图的角度，用于平分切开一个平面 # linspace(1，10，x) 创建1-10的等差数组，个数为 x，默认50个；endpoint参数指定是否包含终值，默认值为True，即包含终值。

4、这次给大家带来Python并发处理asyncio包如何使用，Python并发处理asyncio包使用的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。

python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。

Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。

进程（Process）是计算机中的程序关于某数据 *** 上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。

想要充分利用多核CPU资源，Python中大部分情况下都需要使用多进程，Python中提供了multiprocessing这个包实现多进程。multiprocessing支持子进程、进程间的同步与通信，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

使用Python中的线程模块，能够同时运行程序的不同部分，并简化设计。如果你已经入门Python，并且想用线程来提升程序运行速度的话，希望这篇教程会对你有所帮助。