异步IO之asyncio

异步IO：当发起一个 IO 操作时，并不需要等待它的结束，程序可以去做其他事情，当这个 IO 操作结束时，会发起一个通知。

在 Python 中可以使用 asyncio 模块异步编程，用于协程、网络爬虫、同步等。

上次给大家介绍了 Python 如何操作 Excel ，是不是感觉还挺有趣的，今天为大家再介绍下，用 Python 如何操作 Word ，这个可能跟数据处理关系不大，用的也不多，不过可以先了解下都能实现什么功能，以备不时之需。

1 简介

XML 全称 Extensible Markup Language，中文译为可扩展标记语言。XML 之前有两个先行者：SGML 和 HTML，率先登场的是 SGML， 尽管它功能强大，但文档结构复杂，既不容易学也不易于使用，因此几个主要的浏览器厂商均拒绝支持 SGML，这些因素限制了 SGML 在网上的传播性；1989 年 HTML 登场，它继承了 SGML 诸多优点，去除了 SGML 复杂庞大的缺点，HTML 在数据显示上表现十分出色，但它的语法是不可扩展的，因此其无法描述数据、可读性差，没办法人们再次将目光转向 SGML，经过对 SGML 一系列改造，终于在 1998 年，XML 第一个版本问世。

数据分析之 pandas 初步

pandas是一个常用的第三方 Python 库，提供快速灵活的数据处理功能，也是进行数据分析的有力工具。我们的口号是：“更快，更高，更强”（皮一下）。啊，当然，现在经常有很多库一上来就要“吊打”pandas，咱们还是不必在意。

之前看过一篇文章，说一个工作多年的老员工，处理数据时只会用复制粘贴到 Excel ，天天加班工作还完不成，后来公司就招了一个会 Python 的新人，结果分分钟就处理完成。所以工作中大家经常会使用 Excel 去处理以及展示数据，但是对于部分工作我们可以借助程序帮忙实现，达到高效解决问题的效果，今天就为大家介绍一下，使用 Python 如何操作 Excel 。

本章节主要是 Matplotlib 和 NumPy 实际操作案例讲解，matplotlib 通常与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案，除此之外，它还可以和其他图形工具包搭配使用。前提是在现在的环境中已经安装了 Numpy 模块，Numpy 安装详情请参考第 79 天：数据分析之 Numpy 初步

这一节将从简到繁用实例讲解 matplotlib 和 Numpy 结合使用的知识点。

今天的文章和大家聊聊 Python Numpy 位运算和算术函数，本文将分两部分做详细描述。

对于数据分析来说，排序和筛选数据是不可或缺的一部分内容。NumPy 也提供了多种排序和筛选函数，本文就来介绍一下 NumPy 常见的排序和筛选函数。

上一次课程，我们了解了 OAuth 认证是怎么回事，以及了解了四种认证方式，今天我们将以 Github 为例，了解一下如何用 Flask 第三方应用

数学统计在我们的程序当中特别是数据分析当中是必不可少的一部分，本文就来介绍一下 NumPy 常见的统计函数。

1 简介

SQLAlchemy 是一个使用 Python 实现的 ORM 框架，它的设计理念是：SQL 数据库的量级和性能比对象集合重要，对象集合的抽象比表和行重要；它采用了类似于 Java 里 Hibernate 的数据映射模型；它的目标是提供能兼容众多数据库（如：SQLite、MySQL、Postgres、Oracle、MS-SQL、SQLServer 和 Firebird）的企业级持久性模型。

本文向大家介绍一下 NumPy 常见的数学函数。

本文向大家介绍一下 NumPy 的常见字符串函数。

我们经常看到或者用到一些可以使用微博、微信、支付宝等账号登录的应用，还有一些微博助手、微信公众号助手、客户端之类的东西，这些是怎么做的呢，背后的原理是什么呢？为什么公众号配置起来那么繁琐呢？什么是 access token、refresh token？等等，今天我们来了解下开放式授权模式 OAuth

本章节Python 操作 MySQL 数据库需要是使用到 PyMySQL 驱动

• PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库，Python2 中则使用 mysqldb。
• PyMySQL 遵循 Python 数据库 API v2.0 规范，并包含了 pure-Python MySQL 客户端库。

数据分析之 Numpy 初步

NumPy 是 Python 中一个基本的科学计算库，包含以下特性：

• 强大的 N 维数组对象；
• 精巧的广播（broadcasting）功能；
• C/C++ 和 Fortran 代码集成工具；
• 实用的线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。

其中，N 维数组是 NumPy 最为核心的特性。

除了显而易见的科学计算用途，NumPy 还可以用作一般数据类型的多维容器，并且是任何数据类型均可；但有一点：一个数组中必须是同种数据类型。这一特性使得 NumPy 可以高效、无缝地与各种数据库进行集成。

NumPy 基于开源许可协议 BSD license 发布，对于二次分发使用几乎没有限制。

MongoDB 是一款面向文档型的 NoSQL 数据库，是一个基于分布式文件存储的开源的非关系型数据库系统，其内容是以 K/V 形式存储，结构不固定，它的字段值可以包含其他文档、数组和文档数组等。其采用的 BSON（二进制 JSON ）的数据结构，可以提高存储和扫描效率，但空间开销会有些大。今天就为大家简单介绍下在 Python 中使用 MongoDB 。

上一篇 LeetCode 面试题中，我们分析了一道字符串的算法题 - 反转字符串中的元音字母，今天我们来分析一道简单的几何题吧。

1 简介

SQLite 是一种轻型嵌入式关系型数据库，它包含在一个相对小的 C 库中。SQLite 占用资源低，处理速度快，它支持 Windows、Linux、Unix 等多种主流操作系统，支持 Python、Java、C# 等多种语言，目前的版本已经发展到了 SQLite3。

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