我在 Marscode 用了 3 天，转行成为 Python 程序员

标签：arr Python 转行 MarsCode 豆包 Marscode data self

以下是「豆包 MarsCode 体验官」优秀文章，作者不惑_。

豆包MarsCode 项目实战

Java程序员转行 Python 学习之路

俗话说：工欲善其事，必先利其器。在历史的长河中，新手程序员最大的痛点之一就是搭建开发环境。先就是今天，如果你没有 VS Code，甚至也没有其他 IDE，那么也没有关系。豆包MarsCode 提供免费的云 IDE，无需下载和安装，直接在浏览器使用，并且内置数十款开发模板，还可以拉取 GitHub 仓库，用起来很方便。

豆包MarsCode IDE + AI编码助手，助力你3天精通Python语言

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创建Python工程模板

请教AI编码助手

问：我是一名Java程序员，我现在从0基础学习Python，请提供给我一个学习大纲。

全国计算机等级考试二级 Python 语言程序设计考试大纲 2023 版为依据

一、Python 语言基础

Python 简介

Python 开发环境的搭建

Python 基本语法

Python 中的数据类型（数字、字符串，列表，元组，字典）

Python 中的控制流语句（条件语句，循环语句）

Python 中的函数

Python 模块和包的使用

二、Python 进阶

Python 中的面向对象编程

Python 异常处理

Python 文件操作

Python 数据库操作（以 SQLite 为例）

Python 正则表达式

Python 多线程和多进程编程

Python 网络编程基础（UDP 和 TCP）

三、数据结构与算法

栈与队列

链表

树与二叉树

排序算法（冒泡排序、插入排序、快速排序等）

搜索算法（顺序查找、二分查找）

四、网络爬虫基础

网络爬虫的基本概念

requests 库的使用

BeautifulSoup 库的使用

数据存储（CSV、JSON、MySQL）

反爬虫策略及应对方法

五、数据预处理与数据可视化

Numpy 和 Pandas 库的使用

数据清洗和预处理

Matplotlib 和 Seaborn 库的使用

数据可视化技巧

六、项目实践

选择一个适合的项目，如爬取某个网站的数据并进行分析和可视化。

一、Python 语言基础

将代码示例，直接插入工程进行保存。

通过鼠标右键，进行代码运行

可以选择不懂的地方，与AI编码助手对话，解释其作用，生成代码注释，以及提供单元测试等功能。

例如：解释

二、Python 进阶

使用AI助手对代码进行注释

注释后，自动比对，可根据需求

三、数据结构与算法

# 栈与队列

# 栈的实现
class Stack:
    def __init__(self):
        self.items = []

    def push(self, item):
        self.items.append(item)

    def pop(self):
        if self.is_empty():
            return None
        return self.items.pop()

    def is_empty(self):
        return len(self.items) == 0

    def peek(self):
        if self.is_empty():
            return None
        return self.items[-1]

# 队列的实现
class Queue:
    def __init__(self):
        self.items = []

    def enqueue(self, item):
        self.items.append(item)

    def dequeue(self):
        if self.is_empty():
            return None
        return self.items.pop(0)

    def is_empty(self):
        return len(self.items) == 0

    def peek(self):
        if self.is_empty():
            return None
        return self.items[0]

# 链表

# 单链表节点类
class ListNode:
    def __init__(self, value=0, next=None):
        self.value = value
        self.next = next

# 树与二叉树

# 二叉树节点类
class TreeNode:
    def __init__(self, value=0, left=None, right=None):
        self.value = value
        self.left = left
        self.right = right

# 排序算法

# 冒泡排序
def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]

# 插入排序
def insertion_sort(arr):
    for i in range(1, len(arr)):
        key = arr[i]
        j = i-1
        while j >= 0 and key < arr[j]:
            arr[j+1] = arr[j]
            j -= 1
        arr[j+1] = key

# 快速排序
def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    else:
        pivot = arr[len(arr) // 2]
        left = [x for x in arr if x < pivot]
        middle = [x for x in arr if x == pivot]
        right = [x for x in arr if x > pivot]
        return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

# 搜索算法

# 顺序查找
def sequential_search(arr, target):
    for i in range(len(arr)):
        if arr[i] == target:
            return i
    return -1

# 二分查找
def binary_search(arr, target):
    low = 0
    high = len(arr) - 1
    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            low = mid + 1
        else:
            high = mid - 1
    return -1

# 示例用法

stack = Stack()
stack.push(10)
stack.push(20)
stack.push(30)
print("栈顶元素：", stack.peek())  
print("弹出栈顶元素：", stack.pop()) 
print("栈是否为空：", stack.is_empty())  
queue = Queue()
queue.enqueue(10)
queue.enqueue(20)
queue.enqueue(30)
print("队列头部元素：", queue.peek())  
print("取出队列头部元素：", queue.dequeue())  
print("队列是否为空：", queue.is_empty())  

head = ListNode(1)  
node2 = ListNode(2)
node3 = ListNode(3)

head.next = node2  
node2.next = node3

current = head
while current:
    print(current.value, end=" ") 
    current = current.next

print() 
 
root = TreeNode(1)  
root.left = TreeNode(2)
root.right = TreeNode(3)

print("先序遍历")
pre_order_traversal(root)
print("中序遍历")
in_order_traversal(root)
print("后序遍历")
post_order_traversal(root)

numbers = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print("排序前：", numbers)
bubble_sort(numbers)
print("排序后（冒泡排序）：", numbers)
insertion_sort(numbers)
print("排序后（插入排序）：", numbers)
quick_sort(numbers)
print("排序后（快速排序）：", numbers)

target = 22
result = sequential_search(numbers, target)
if result!= -1:
    print(f"元素 {target} 在列表中的索引位置是：{result}")
else:
    print(f"未找到元素 {target}")

numbers.sort()  # 对列表进行排序，以便于后续的二分查找
target = 22
result = binary_search(numbers, target)
if result!= -1:
    print(f"元素 {target} 在列表中的索引位置是：{result}")
else:
    print(f"未找到元素 {target}")

AI助手解释代码

四、网络爬虫基础

五、数据预处理与数据可视化

import numpy as np
import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']}
df = pd.DataFrame(data)

# Using Numpy to perform mathematical operations on DataFrame columns
np meanAge = np.mean(df['Age'])
print("The average age is:", meanAge)

# Using Pandas for data cleaning and preprocessing
df['Age'] = df['Age'].fillna(0)  # Fill Null values with 0
df['City'] = df['City'].str.upper()  # Convert city names to uppercase

print(df)

六、项目实践

根据你的需求，使用 Python 的requests库、matplotlib库以及pandas库来实现你的项目。以下是项目流程的概述以及每个步骤的代码示例：

数据爬取：使用requests库可以发起 HTTP 请求。你可以编写代码来模拟浏览器的行为，发送请求到目标网站，并接收服务器的响应。

import requests

url = "http://example.com/"  # 目标网站的URL
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    # 处理响应数据
    pass
else:
    # 处理请求失败的情况
    pass

数据清洗：清洗数据通常涉及到处理缺失值、重复值、异常值以及数据标准化等任务。pandas库提供了丰富的函数和方法来执行这类数据清洗操作。

import pandas as pd

# 假设有一个包含数据的 DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': ['a', 'b', 'c', 'd']
})

# 处理缺失值
data = data.dropna()  # 移除包含空值的行
data['A'] = data['A'].fillna(0)  # 用0填充空值

# 处理重复值
data = data.drop_duplicates()  # 移除重复的行

#...

数据存储：清洗和预处理后的数据可以存储为多种格式，如 CSV、JSON、SQL 数据库或其他格式，具体取决于项目的需求和后续使用数据的方式。pandas库再次提供了简单的接口来执行这些数据存储操作。

# 存储为 CSV 文件
data.to_csv('processed_data.csv', index=False)

# 存储为 JSON 文件
data.to_json('processed_data.json')

# 存储到 SQL 数据库（使用 SQLAlchemy）
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('sqlite:///my_database.db')  # 创建数据库引擎
data.to_sql('my_table', engine, index=False)  # 将数据存储到数据库中

#...

数据分析与可视化：使用matplotlib和seaborn等库可以创建各种类型的图表和图形，帮助你理解和展示数据中的模式、趋势和关系。

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 data 是一个 DataFrame
plt.figure(figsize=(10, 6))  # 创建一个图形区域

# 绘制柱状图
plt.bar(data.index, data['A'])

# 绘制折线图
plt.plot(data.index, data['B'])

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Data Visualization')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Values')

# 显示图形
plt.show()

这只是一个基本的概述和简单的代码示例。实际的项目可能会涉及到更复杂的任务，如使用正则表达式提取数据、多线程爬虫以提高效率、处理会话和 cookies、使用更复杂的可视化技术等。此外，还需要根据目标网站的具体情况来调整爬虫策略。确保在任何数据收集和分析活动中，尊重网站的使用条款和法律法规。

写在最后

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From： https://www.cnblogs.com/marcode/p/18422934