fuck-python
安装篇
简介
基础篇
函数与参数、类class的初步定义、令人发指的list类型、range序列、map函数
值类型与引用类型、类的私有属性/方法、魔力函数、字典数据类型
多版本python共存策略、模块/包的导入导出
pip的使用、安装虚拟环境(venv)、试玩爬虫相关库(beautiful soup)
读取文件、OS模块、is和==、id()、异常捕获、with as 语法、类的生命周期
常用的函数：digit 和 numeric、filter、join、lambda表达式
爬虫篇
初识urllib、读取基金网站html、字节/字符/二进制、保存html文件
tuple元组的使用、使用BeautifulSoup抓取基金代码
pymysql、增删改查、日期格式化、基金数据抓取并入库
ORM框架 SQLAlchemy 的基本使用
自动生成ORM实体类、自动探测网页编码（GBK/UTF8）
PyExecJS：Node.js 与 Python 的桥梁库
爬虫三神器：python + phantomjs + selenium
python的装饰器、@property
完整抓取基金网站N页JS生成的内容、多进程入门、分布式进程数据共享
pandas数据分析篇
基金数据入库、简单统计、生成csv文件、入手pandas分析统计
抓取基金明细数据、pandas分组、获取基金下跌次数最多的月份
pandas数据结构之Series、顺带学习NumPy、案例：简单抽奖奖池的生成
pandas数据结构之DataFrame入门、案例：基金指定月份同比数据对比
pandas在web中的辅助场景、删除重复评论、统计发帖数
pandas在web中的辅助场景、汇总消费数据、根据用户消费的钱划分等级
pandas在web中的辅助场景、读取apache日志、分析访问最多的API、统计访问量最高的时段
机器学习篇
机器学习入门、sklearn入手、线性回归、案例：基金数据的预测
机器学习入门之推荐算法(1):用户相似性、向量、四维空间和鬼、余弦相似性入门
机器学习入门之推荐算法(2):用户口味计算、修正的余弦相似性、利用sklearn实现相关功能
用户消费能力计算、欧氏距离的使用场景、利用sklearn实现相关功能
跨商品类别用户消费能力计算、标准化的欧氏距离的使用场景、利用scipy实现相关功能
UserBased和ItemBased使用场景区分、KNN(K最邻近)入门、帅哥和美女分类
KNN入门(2)：用KNN找邻居、sklearn调用实现、趣学曼哈顿距离
SKLearn+KNN+修正的余弦相似性:获取口味最相似的一批用户
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