python输出一个月日历表_关于python一个月总结

今天是6月16了，我在上个月19号的时候敲下了人生中的第一行python的hello world代码。碰巧今天周末，明天又开始忙碌的上(mo)班(yu)。趁着现在对这个月的学习做一个总结，也是理清思路的过程奠定今后发展的方向。

全文大纲：

学习python的动机
我是谁，我为什么学?为什么python值得我天天下班后仍然敲代码到晚上1点？ 学了什么？做了什么？
这个月我做了些什么项目。我学了什么内容？ 以后的计划。
以后的规划(初步)

1.动机篇

所谓上班8小时谋生存，下班8小时谋未来。废掉一个人的最好办法是让他一直忙碌起来。忙碌的方向如果是对的那当然是最好。但是方向不对那就是穷忙，浪费时间精力却一无所获。你忙着工作，没时间去思考。结果是你永远只会忙着做现在的事情，最终抵不过中年危机。

所以我果断从忙碌的工作中跳出来，结束了这个循环。

什么是心仪的工作呢？

公司是你想去的
行业是你想要的
薪水是你满意的
成长空间是你期待的

你以为我学python就为了几个臭钱吗---不完全是

但先看看python相关的职位薪资吧

python是什么?

　　从去年开始，Python就借着人工智能的东风，热度一路船高水涨。Python可以说是一门比较功利的编程语言，它不复杂，读和写都非常易于使用，所以才有了“人生苦短，我用Python”这样的调侃。

什么是人工智能？和python有什么关系?

我们生活中的人工智能有哪些？

• 豆瓣根据你观看电影的时长，类别计算出你喜欢的电影类别并推送你喜欢的电影给你看。
• 音乐软件根据你听歌的喜好，节奏，类别来推送你喜欢的音乐。
• 为什么你会收到各种你所关注的东西的推送？是人工智能的工作。

但：现在人工智能并不算太火。可见，人工智能现在正处于泡沫期。具体可以百度技术成熟曲线。

技术成熟曲线：技术成熟度曲线（The Hype Cycle），又称技术循环曲线，光环曲线，炒作周期，指的是企业用来评估新科技的可见度，利用时间轴与市面上的可见度(媒体曝光度)决定要不要采用新科技的一种工具。

如果说有人跟你谈人类永生，区块链。那么他大多是骗子，因为这个技术正处于萌芽期。而现在19年如果你才开始做云服务，那么已经晚了。因为它已经被腾讯阿里称霸了。学习人工智能是为了做知识储备，为未来真正火了时候做准备。

python和人工智能的关系？

python是一门计算机编程语言，类似Java，PHP，C++等编程语言。python本身面向对象语言，具有丰富和强大的库，轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块，所以很多称它为“胶水语言”。有个软件叫做MATLAB，它用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，但是MATLAB是一款商业化价格昂贵的数学软件，但是python可以找到很多免费安装扩展库，可以完成MATLAB完成不了的计算，最后还有就是python是一门更易学、更严谨的编程语言。学习了3个星期的我也能学习着去完成kaggle的一些简单的人工智能竞赛。

其实说了那么多，支持我下班还学习到晚上1点的动力还是我坚信知识改变命运。我相信经过这几年的知识储备，未来一定能在人工智能上开辟一条道路。

2.这一个月做了什么项目？我学了什么？

对世界杯历届数据分析，完成过一个kaggle项目，总结了pandas包的简单用法：

我学了什么？

我有上一些网课。我的数据分析是在一个公众号报名学的(要学费)，也是我2个月前裸辞对于数据完全不会的纯小白时候带我入门直到现在。目前我还有在一个网络学院学习基础的python,人工智能数学基础。我就不写名字以免广告嫌疑了，如果有需要可以私下交流哈。

1.python的基本操作。

写过使用python简单功能可以写的程序有:

• 汇率兑换：用到python运算的公式，for,if,else,which循环，input输入print输出等，数值类型的转换。
• bmr计算公式：除汇率兑换的小程序外新增了try,except捕捉异常，怎么让程序一直运行直到用户选择退出。
• 52周存钱挑战:除以上的功能新增了对于日期的处理datetime包里面有计算年月日周几的函数。
• 哥德巴赫猜想小程序:使用math包的部分运算功能，使用for,if,else循环和定义函数的功能。

2.pandas包和Numpy包：

使用pandas包操作表格，表格导入导出。info,describe查看数据的描述统计，drop行增加删除，grouby函数应用，列表查重value_counts计数。fillina函数填充，表的连接，行连接，选择指定元素计数。DataFrame转换等。

pandas包应该是一个做数据分析少不了的包了，目前其实大致功能都懂，可是实际操作起来却特别慢因为不是特别熟悉。当然还是使用Excel方便了。但是为了学习我仍然会坚持使用pandas。工作中excel文档等我完成工作后也会用python做一遍。

Numpy包我觉得更像一个数学包，里面有很多的计算函数。我最常用的是用numpy去求四分位数。Numpy包目前我用的不太多，如果以后有大量计算的话应该会派上用场。

3.matplotlib包:

一个绘制表格的工具。具体实践我在用python做历届世界杯分析里面有总结由于总结太多了这里不赘述了。目前其实差不多够用。主要是画板figure，subplot绘制子图，各类图表类型，图表标题怎么写的操作。但是我在Kaggle里面看到很多外国的选手做出的表格都特别酷炫，我以后想参加Kaggle竞赛的话matplotlib也是要继续深入学习的技能。

4.sklearn

sklearn是一个机器学习包，目前我学了线性回归和逻辑回归的应用。其中泰坦尼克号的问题我使用了逻辑回归来解决。机器学习包由于接触的少，我也不说太多。

5.爬虫

说了那么久的爬虫其实我还没开始正式学习爬虫。其实我是想解决好重要和基本的事情，先把数据分析的做好再做爬虫。但我对爬虫也做了一定的了解，知道大概的操作原理。爬虫其实生活和工作中都很实用，我应该过几天会买课去学了吧。

6.数学

计算机数学和高数有点区别，但总的来说也是一个需要强逻辑能力的事情。我目前在网上学习人工智能数学基础包含统计学，概率论。包含线性代数，线性回归，逻辑回归。推论统计，贝叶斯定理等等。有人说coding决定程序猿下限，而数学则是开辟上限的利剑。好在我从小数学就挺厉害的，所以读起来才不枯燥。

总结：

目前的学习我认为最重要的一点就是学习计算机语言就是应该多做项目。多敲代码多思考。好比你现在买了一个电转：(侵删)

而python的课程就像一个说明书：

理论告诉了你要怎么用电转但是你实际工作起来去修电脑，钻木头还是不会。那项目就是让你实际去钻墙钻木头，当你遇到问题时候再回去查看说明书。带着目的去思考过，得到的结果才深刻，这样学到的才是自己的。

3.我以后想怎么走

这是一个很严肃的问题。我现在的觉得会影响以后几年的发展。所以我需要不断的实践并且调整。目前的学习计划如下：

紧急且重要

1.Excel处理的能力，其实不要小看Excel，Excel在对于少量数据的处理效率远远大于python而且Excel在工作上面永远会有一席之地。

2.先把能在工作和生活中用的上的爬虫先学了。

3.在爬虫的学习过程中，pandas包的学习不能中断。毕竟数据分析才是目前本职，而且数据分析是所有大数据行业的基础。

重要但不紧急

4.机器学习sklearn穿插着学。机器学习是未来，也许暂时还用不上。

5.数学:我高中时数学的学霸，曾经幻想着能做一份数学相关的工作。也许大数据能帮我完成高中时候的梦想。

具体呢?(立flag时间)

1. 我今天报名了300多块的爬虫网课，我要在下个月的今天能有爬取真正有价值的信息的东西，比如租房网，招聘网的信息，吉他社吉他谱子的文件等等，并且在下个月底前给出一份分析报告。
2. 人工智能数学基础我计划下个月底前上完，并且写出一份数学相关的小结。
3. 数据可视化《利用python进行数据分析》第9章，要详读。今后的项目中图标的展示不能像我在世界杯项目中做的那么简单，起码加入一两个高级点的内容。
4. 3个月内我再参加一次Kaggle竞赛，并且保持一个月参加一次的节奏。

另外说一下：我今天开通了个人公众号，我尽量一周能写一篇技术总结文章，因为有总结才有提升。也欢迎各位喜欢python的同学一起交流（当然是大数据方向的）！