這篇文章給大家聊聊關于一個簡單的python代碼，以及python基本代碼對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站哦。
開發一個簡單的python爬蟲代碼需要多少錢
網上有五毛錢特效
如何自學Python
我想python應用那么多，一個人沒有精力也沒有必要把所有的都精通，
我覺得：
1、要把基本的語法學會，掌握，這個是硬道理，不會這個就沒法往下學習;
2、根據自己的應用場景，有針對性的去學習，比如要做金融領域的，就沒必要去搞爬蟲。
3、學一些能用到的庫，python使用的庫很多，不需要去重復造輪子。
祝你好運！
Python有哪些數據可視化模塊使用起來比較簡單
最近剛寫了一篇PlotlyExpress文章，希望對你有所幫助。
PlotlyExpressPlotlyExpress是一個新的高級Python數據可視化庫，它是Plotly.py的高級封裝，它為復雜的圖表提供了一個簡單的語法。只需一次導入，大多數繪圖只要一個函數調用，接受一個整潔的Pandasdataframe，就可以創建豐富的交互式繪圖。
PlotlyExpress安裝慣例，使用pip進行安裝。
pipinstallplotly_expressPlotlyExpress支持構建圖表類型scatter:在散點圖中，每行data_frame由2D空間中的符號標記表示。scatter_3d:在3D散點圖中，每行data_frame由3D空間中的符號標記表示。scatter_polar:在極坐標散點圖中，每行data_frame由極坐標中的符號標記表示。scatter_ternary:在三元散點圖中，每行data_frame由三元坐標中的符號標記表示。scatter_mapbox:在Mapbox散點圖中，每一行data_frame都由Mapbox地圖上的符號標記表示。scatter_geo:在地理散點圖中，每一行data_frame都由地圖上的符號標記表示。scatter_matrix:在散點圖矩陣（或SPLOM）中，每行data_frame由多個符號標記表示，在2D散點圖的網格的每個單元格中有一個，其將每對dimensions彼此相對繪制。density_contour:在密度等值線圖中，行data_frame被組合在一起成為輪廓標記，以可視化該值的聚合函數histfunc（例如，計數或總和）的2D分布z。density_heatmap:在密度熱圖中，行data_frame被組合在一起成為彩色矩形瓦片，以可視化該值的聚合函數histfunc（例如，計數或總和）的2D分布z。line:在2D線圖中，每行data_frame表示為2D空間中折線標記的頂點。line_polar:在極線圖中，每行data_frame表示為極坐標中折線標記的頂點。line_ternary:在三元線圖中，每行data_frame表示為三元坐標中折線標記的頂點。line_mapbox:在Mapbox線圖中，每一行都data_frame表示為Mapbox地圖上折線標記的頂點。line_geo:在地理線圖中，每一行都data_frame表示為地圖上折線標記的頂點。parallel_coordinates:在平行坐標圖中，每行data_frame由折線標記表示，該折線標記穿過一組平行軸，每個平行軸對應一個平行軸dimensions。parallel_categories:在并行類別（或平行集）圖中，每行data_frame與其他共享相同值的行組合，dimensions然后通過一組平行軸繪制為折線標記，每個平行軸對應一個dimensions。area:在堆積區域圖中，每行data_frame表示為2D空間中折線標記的頂點。連續折線之間的區域被填充。bar:在條形圖中，每行data_frame表示為矩形標記。bar_polar:在極坐標圖中，每一行都data_frame表示為極坐標中的楔形標記。violin:在小提琴圖中，將data_frame行分組成一個曲線標記，以便可視化它們的分布。box:在箱形圖中，行data_frame被組合在一起成為盒須標記，以顯示它們的分布。strip:在條形圖中，每一行都data_frame表示為類別中的抖動標記。histogram:在直方圖中，行data_frame被組合在一起成為矩形標記，以可視化該值的聚合函數histfunc（例如，計數或總和）的1D分布y（或者x如果orientation是'h'）。choropleth:在等值區域圖中，每行data_frame由地圖上的彩色區域標記表示。gapminder數據集說明
我們使用gapminder數據集進行體驗PlotlyExpress。
gapminder數據集顯示2007年按國家/地區的人均預期壽命和人均GDP之間的趨勢：包含1952~2007年世界各國家人口、GDP發展與/地區的人均預期壽命和人均GDP之間的趨勢。
Country：國家，ChinaContinent：洲，AsiaYear：年份，1952LifeExp：預期壽命，44POP：人口，556263527GdpPercap：分均GDP，400.448611iso_alpha：國家編碼，CHNiso_num：國家代碼,156上手體驗一下，輕松地進行數據可視化。散點圖scatter常用參數說明：
data_frame：一個'整潔'pandas.DataFramex：（字符串：列的名稱data_frame）此列中的值用于沿笛卡爾坐標沿x軸定位標記。對于水平histogram()s，這些值用作輸入histfunc。y：（字符串：列的名稱data_frame）此列中的值用于沿笛卡爾坐標中的y軸定位標記。對于垂直histogram()s，這些值用作輸入histfunc。color：（字符串：列的名稱data_frame）此列中的值用于為標記指定顏色。size：（字符串：列名稱data_frame）此列中的值用于指定標記大小。color_continuous_scale：（有效CSS顏色字符串列表）此列表用于在表示的列color包含數字數據時構建連續顏色標度。plotly_express.colors子模塊中有各種有用的色標，特別plotly_express.colors.sequential是plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical。title：（字符串）圖標題。template：（字符串或Plotly.py模板對象）圖模板名稱或定義。width：（整數，默認None）圖形寬度（以像素為單位）。height：（整數，默認600）圖形高度（以像素為單位）。使用散點圖描述中國人口與GDP增長趨勢圖
地理散點圖scatter_geo常用參數說明
data_frame：“整潔”pandas.DataFramelat：(字符串：data_frame)此列的值用于根據地圖上的緯度定位標記。lon：(字符串：data_frame)此列的值用于根據地圖上的經度定位標記。locations：(字符串：data_frame)該列中的值將根據locationmode并映射到經度/緯度。locationmode：(字符串，“ISO-3”、“美國-州”、“國家名稱”之一)確定用于匹配locations地圖上的區域。color：(字符串：data_frame)此列的值用于為標記指定顏色。size：(字符串：data_frame)此列的值用于分配標記大小。color_continuous_scale：(有效的css-顏色字符串列表)此列表用于在color包含數字數據。中提供了各種有用的色標。plotly_express.colors子模塊，特別是plotly_express.colors.sequential,plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical.title：(字符串)圖形標題。width：(整數，默認)None)以像素為單位的圖形寬度。height：(整數，默認)600)以像素為單位的圖形高度。使用地理散點圖描述全球人口與GDP
折線圖（line）常用參數說明
data_frame：“整潔”pandas.DataFramex：(字符串：data_frame)該列的值用于在笛卡爾坐標中沿x軸定位標記。臥式histogram()，這些值用作histfunc.y：(字符串：data_frame)該列的值用于在笛卡爾坐標中沿y軸定位標記。垂直histogram()，這些值用作histfunc.color：(字符串：data_frame)此列的值用于為標記指定顏色。facet_col：(字符串：data_frame)此列中的值用于在水平方向平面子圖分配標記。title：(字符串)圖形標題。width：(整數，默認)None)以像素為單位的圖形寬度。height：(整數，默認)600)以像素為單位的圖形高度。使用折線圖描述1952~2007中國與美國人口增長趨勢圖
條形圖(bar)常用參數說明
data_frame：“整潔”pandas.DataFramex：(字符串：data_frame)該列的值用于在笛卡爾坐標中沿x軸定位標記。臥式histogram()，這些值用作histfunc.y：(字符串：data_frame)該列的值用于在笛卡爾坐標中沿y軸定位標記。垂直histogram()，這些值用作histfunc.color：(字符串：data_frame)此列的值用于為標記指定顏色。facet_row：(字符串：data_frame)此列的值用于向垂直方向上的平面子圖分配標記。facet_col：(字符串：data_frame)此列中的值用于在水平方向平面子圖分配標記。text：(字符串：data_frame)此列的值以文本標簽的形式顯示在圖中。title：(字符串)圖形標題。template：(String或Plotly.py模板對象)圖形模板名稱或定義。width：(整數，默認)None)以像素為單位的圖形寬度。height：(整數，默認)600)以像素為單位的圖形高度。使用條形圖描述1952~2007中國與美國人口增長趨勢圖
等值區域圖（choropleth）常用參數說明
data_frame：“整潔”pandas.DataFramelat：(字符串：data_frame)此列的值用于根據地圖上的緯度定位標記。lon：(字符串：data_frame)此列的值用于根據地圖上的經度定位標記。locations：(字符串：data_frame)該列中的值將根據locationmode并映射到經度/緯度。locationmode：(字符串，“ISO-3”、“美國-州”、“國家名稱”之一)確定用于匹配locations地圖上的區域。color：(字符串：data_frame)此列的值用于為標記指定顏色。size：(字符串：data_frame)此列的值用于分配標記大小。color_continuous_scale：(有效的css-顏色字符串列表)此列表用于在color包含數字數據。中提供了各種有用的色標。plotly_express.colors子模塊，特別是plotly_express.colors.sequential,plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical.title：(字符串)圖形標題。width：(整數，默認)None)以像素為單位的圖形寬度。height：(整數，默認)600)以像素為單位的圖形高度。使用等值區域圖描述各個國家人口數量
若對你有所幫助，歡迎大家評論、留言。前端好入門還是Python好入門
你好，老修來分享一下你的問題。
相對而言前端會比較容易些，前端：HTML，CSS，Javascript。
HTML文體語言：Javascript:Python:Python需要學哪些基礎？Python基礎
1、變量的定義與命名方法，行和縮進
2、基本輸入輸出：print/input
3、基本數據類型：int（整型）、long（長整型）、float（浮點型）、complex（復數）、String（字符串）None（空值）
4、基本算法：+、-、*、/、**、//
運算符：算術運算符比較（關系）、賦值運算符、邏輯運算符、位運算符、成員運算符、身份運算符、運算符優先級
5、字符編碼、格式化
6、條件與循環語句：if--else；for--in、while---break/continue；嵌套使用、pass語句
7、組合數據類型：List（列表）、Tuple（元組）、Dictionary（字典）、set(集合)
8、自定義函數：def、局部變量、6種參數、return語句、調用函數
9、迭代器與生成器
總結相對的前端要好學，但它們倆呢，還不是一個概念呢!你光會前端，是不行滴，同學，還是要掌握一門語言吶。
Python里面有什么好用且有趣的模塊
python第三方模塊眾多，下面我介紹一些比較實用而又有趣的模塊，主要分為爬蟲、數據處理、可視化、機器學習、神經網絡、股票財經、游戲這7個方面，主要內容如下：
1.爬蟲：相信大部分人都用python爬過數據，目前來說，比較流行的框架是scrapy，對爬取數據來說，簡單方便了不少，只需要自己添加少量的代碼，框架便可啟動開始爬取，當然，還有簡單地爬蟲包，像requests+BeautifulSoup，對于爬取簡單網頁來說，也足夠了：
2.數據處理：numpy,scipy,pandas這些包對于處理數據來說非常方便，線性代數、科學計算等，利用numpy處理起來非常方便，pandas提供的DataFrame類可以方便的處理各種類型的文件，像excel,csv等，是分析數據的利器：
3.可視化：這里的包其實也挺多的，除了我們常用的matplotlib外，還有seaborn,pyecharts等，可以繪制出各種各樣類型的圖形，除了常見的線圖、餅圖和柱狀圖外，還可以繪制出地圖、詞云圖、地理坐標系圖等，美觀大方，所需的代碼量還少，更容易上手：
4.機器學習：說起python機器學習，大部分人都應該scikit-learn這個包，常見的機器學習算法，像回歸、分類、聚類、降維、模型選擇等，這里都有現成的代碼可供利用，對于這機器學習方面感興趣的人來說，這是一個入門機器學習的好包：
5.神經網絡：說起神經網絡，大部分人都應該會想起深度學習，對應的就會想到谷歌目前非常流行的深度學習框架—tensorflow，tesndorflow可被用于語音識別和圖像識別等眾多領域，其發展前景光明，對于這方面感興趣的科研人員來說，是一個很不錯的工具，當然，還有基于tensorflow的theano,keras等，都是學習神經網絡的不錯選擇：
6.股票財經：對于股票和財經比較感興趣的朋友來說，python也提供了現成的庫來獲取和分析股票財經數據—tushare，tushare是一個免費、開源的python財經數據接口包，可以快速的獲取到國內大部分股票數據，對于金融分析人員來說，可以說是一個利器，降低了許多任務量：
7.游戲：python專門為游戲開發提供了一個平臺—pygame，對于想快速開發小型游戲的用戶來說，是一個很不錯的選擇，簡單易學、容易上手，脫離了低級語言的束縛，使用起來也挺方便的：
目前就介紹這7個方面和對應的包，比較流行也比較實用、有趣，感興趣的朋友，可以了解一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧。
關于一個簡單的python代碼到此分享完畢，希望能幫助到您。
