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『認真回，學Python，然後
1. 把Excel資料丟到google spreadsheet上當關聯式資料庫用，
2. 用python pandas整理資料
3. 用datastudio做視覺化分析或定期觀察儀表板
這是我最推薦新手入門數據分析的工具組合。
你要做數據整理跟分析，重點只有三個：
資料存放的地方、整理資料工具語言、視覺化套件
一般來說，正規的方式是資料放sql、整理資料用sql code，
然後視覺化再用ggplot、shiny(R)， Matplotlib、plotly(Python)，
但初學者沒辦法一次搞懂這麼多東西，直接用現成的東西就好，
唯一需要學習的是python pandas跟如何用python串接google spreadsheet，
但這我覺得根本比VBA好學兩萬倍，code也比較好管理...』
Re: [問卦] EXCEL VBA值得花時間去學嗎 https://disp.cc/b/163-e8Nl ｜問卦原文 https://disp.cc/b/163-e8Gh
[外掛推薦] 34 個最棒的 Python 開源函式庫推薦（2019 年版）
英文說明文章： https://goo.gl/hHMxCv
簡中說明文章： https://goo.gl/87juhA
--------（本文開始）--------
寫程式最需要的，就是好用的外掛。那種不用寫一個字，就能擁有強大、穩定功能的方便感，就如同一個不會做菜的人可以不用研究食譜，直接走到樓下便利商店填飽肚子的重要性一樣。今天要推薦的，是 34 款由網友評選出來，2018 年最重要的 Python 開源函式庫。
為了各位能快速掌握這 34 款函式庫是什麼，我幫各位整理在下面。詳情可以點進上方英文或簡中說明文章觀看：
Part 1：Python 小工具（Python Toolkits）
01. pipenv：為人類提供 Python 開發流程的函式庫
02. pyxel：簡單就能做出復古小遊戲的 Python 函式庫
03. PyTest：Python 測試用函式庫
04. poetry：Python 套件相依關係管理函式庫。當你裝某個函式庫時，會自動幫你裝相依的函式庫，不會裝完後還缺東缺西。
05. Loguru：Python 日誌函式庫。
06. Faust：Python 串流應用程式（Streaming Applications）構建函式庫
07. Pampy：「模式匹配」（Pattern Match）用函式庫
08. Pyre-check：高效率的拼寫檢查（Type-Checking）函式庫
09. Delorean：讓你撰寫時區（Time-zone）相關程式更簡單的 Python 函式庫
10. Cirq：一套讓你撰寫「量子電腦」專用程式的 Python 函式庫
11. python-nubia：一套讓你輕鬆寫出命令列網路程式的函式庫
Part 2：網頁函式庫
12. Requests-HTML：讓你輕鬆解析網路爬蟲爬回來的 HTML 語法之 Python 函式庫
13. Bokeh：以視覺化呈現資料（餅圖、長條圖...）的 Python 函式庫
14. Vibora：一個「主從式（Client-Server）」 Python 網頁框架
15. PyWebView：讓你可以在自己的程式內，輕鬆顯示遠方網頁內容的函式庫（Web View Library）
16. WhatWaf：一個能偵測網頁應用程式防火牆、並想辦法繞過去的函式庫
17. Molten：一個小型的網站後台框架（如果你不想用 Django 或 Flask 這麼肥的框架，可以用這個來取代）
Part 3：命令列工具
18. TermToSVG：可以把命令列發生的過程，記錄成動畫，以 SVG 格式儲存（寫網誌示範執行流程時很好用）
19. Asciinema：與前一款 TermToSVG 一樣，也是可以記錄命令列執行過程的函式庫。
20. Termgraph：可以在命令列視窗繪製長條圖等簡單圖形的函式庫
Part 4：原始碼編輯
21. Black：可以幫你把 Python 原始碼排列得漂漂亮亮的工具
22. Algojammer：可以讓你把一個 Python 寫的演算法，運作過程視覺化出來
23. Bowler：一個 Python 重構（Re-factoring）工具
Part 5：除錯用工具
24. Py-spy：一個測速工具。可以讓你找出執行緩慢的瓶頸是發生在哪一段程式碼
25. Birdseye：一個 Python 除錯工具
26. Icecream：可以利用螢幕輸出（print 指令）來除錯的工具
Part 6：編譯器/轉譯器
27. Transcrypt：可以把 Python 寫成的程式碼，轉成 JavaScript 的工具
28. Pyodide：可以把 Python 轉譯成 WebAssembly 語言
Part 7：資料處理用函式庫
29. Voluptuous：檢查用 JSON、YAML 等格式表示的資料，是否符合該格式語法的檢查函式庫
30. Botflow：可以用「管道串接（Pipeline）」來執行資料處理（網路爬蟲...等）的函式庫
31. Fast-Pandas：用來測試 Pandas（一個資料處理用函式庫）執行瓶頸的函式庫
Part 8：繪圖用工具
32. A Tour in the Wonderland of Math with Python：一個用來繪製各種美觀數學圖形的函式庫
33. Chartify：用來繪製各種統計圖表的函式庫
34. Hypertools：用來取得高維度資料的視覺化圖形之函式庫
希望大家喜歡今天的分享！請大家多多按讚鼓勵、或追蹤我的 FB、YouTube、以及 Instagram 喔～
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Facebook 粉絲頁（歡迎追蹤）： https://goo.gl/N1z9JB
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寫程式最需要的，就是好用的外掛。那種不用寫一個字，就能擁有強大、穩定功能的方便感，就如同一個不會做菜的人可以不用研究食譜，直接走到樓下便利商店填飽肚子的重要性一樣。今天要推薦的，是 34 款由網友評選出來，2018 年最重要的 Python 開源函式庫。
為了各位能快速掌握這 34 款函式庫是什麼，我幫各位整理在下面。詳情可以點進上方英文或簡中說明文章觀看：
Part 1：Python 小工具（Python Toolkits）
01. pipenv：為人類提供 Python 開發流程的函式庫
02. pyxel：簡單就能做出復古小遊戲的 Python 函式庫
03. PyTest：Python 測試用函式庫
04. poetry：Python 套件相依關係管理函式庫。當你裝某個函式庫時，會自動幫你裝相依的函式庫，不會裝完後還缺東缺西。
05. Loguru：Python 日誌函式庫。
06. Faust：Python 串流應用程式（Streaming Applications）構建函式庫
07. Pampy：「模式匹配」（Pattern Match）用函式庫
08. Pyre-check：高效率的拼寫檢查（Type-Checking）函式庫
09. Delorean：讓你撰寫時區（Time-zone）相關程式更簡單的 Python 函式庫
10. Cirq：一套讓你撰寫「量子電腦」專用程式的 Python 函式庫
11. python-nubia：一套讓你輕鬆寫出命令列網路程式的函式庫
Part 2：網頁函式庫
12. Requests-HTML：讓你輕鬆解析網路爬蟲爬回來的 HTML 語法之 Python 函式庫
13. Bokeh：以視覺化呈現資料（餅圖、長條圖...）的 Python 函式庫
14. Vibora：一個「主從式（Client-Server）」 Python 網頁框架
15. PyWebView：讓你可以在自己的程式內，輕鬆顯示遠方網頁內容的函式庫（Web View Library）
16. WhatWaf：一個能偵測網頁應用程式防火牆、並想辦法繞過去的函式庫
17. Molten：一個小型的網站後台框架（如果你不想用 Django 或 Flask 這麼肥的框架，可以用這個來取代）
Part 3：命令列工具
18. TermToSVG：可以把命令列發生的過程，記錄成動畫，以 SVG 格式儲存（寫網誌示範執行流程時很好用）
19. Asciinema：與前一款 TermToSVG 一樣，也是可以記錄命令列執行過程的函式庫。
20. Termgraph：可以在命令列視窗繪製長條圖等簡單圖形的函式庫
Part 4：原始碼編輯
21. Black：可以幫你把 Python 原始碼排列得漂漂亮亮的工具
22. Algojammer：可以讓你把一個 Python 寫的演算法，運作過程視覺化出來
23. Bowler：一個 Python 重構（Re-factoring）工具
Part 5：除錯用工具
24. Py-spy：一個測速工具。可以讓你找出執行緩慢的瓶頸是發生在哪一段程式碼
25. Birdseye：一個 Python 除錯工具
26. Icecream：可以利用螢幕輸出（print 指令）來除錯的工具
Part 6：編譯器/轉譯器
27. Transcrypt：可以把 Python 寫成的程式碼，轉成 JavaScript 的工具
28. Pyodide：可以把 Python 轉譯成 WebAssembly 語言
Part 7：資料處理用函式庫
29. Voluptuous：檢查用 JSON、YAML 等格式表示的資料，是否符合該格式語法的檢查函式庫
30. Botflow：可以用「管道串接（Pipeline）」來執行資料處理（網路爬蟲...等）的函式庫
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34. Hypertools：用來取得高維度資料的視覺化圖形之函式庫
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python regex 教學2022-在Mobile01/PTT/Facebook上的化妝品保養品推薦，找python regex,python re用法,Python正則表達式教學在社群裡的熱門網紅介紹就來美妝保養護理 ... ... <看更多>
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python re套件 在 Re: [問題] Win7 64bit 無法安裝python (x,y) - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
好讀版：https://gist.github.com/449159cc2a05b1011467
安裝 Anaconda Win 64bit
#######################
我這邊用 [Miniconda]，選擇 Python 2.7 Windows 64-bit。
安裝 Anaconda 一樣沒有問題，兩個裡面是一樣的，
只是 Anaconda 預設下載了很多常用套件。
[Miniconda]: https://conda.pydata.org/miniconda.html
開一個 Command Prompt (Win+R -> cmd + [Enter]) 輸入 `conda`
C:\Users\vm>conda
usage: conda-script.py [-h] [-V] command ...
有像上面的輸出就對了。
虛擬環境、Numpy、Scipy
######################
為了管理方便，開一個 conda 的虛擬環境來隔離 Python 套件，
這樣套件沒寫好炸掉或自己搞昏了隨時可以砍掉重練。
開一個新的環境叫 ngs，裡面用 Python 2.7 和 pip
> conda create -n ngs python=2.7 pip
使用它很簡單就 `activate ngs`、`deactivate`，細節可以看 conda 的說明文件。
總之在這邊
> activate ngs
Activating environment ngs ...
[ngs]> conda install numpy scipy
...
Proceed ([y]/n)?
只要前面多了一個 `[ngs]` 就對，按 `y` 安裝。
很難裝的套件用 `conda install` 通常就能解決。
用標準 setuptools、pip 安裝不常見的套件
#######################################
以 [PyWavelets] 為例，最近更新日期 2012.08 可能代表用的人不多，
而且這個用 `conda install` 和 `pip install` 都不能用，
因為它需要 C Compiler 和 Cython，
Windows 沒有裝 Visual Studio 2008 是無法自行編譯的。
[PyWavelets]: https://pypi.python.org/pypi/PyWavelets/
但如果連到它的 PyPI 頁面，其實作者有預編譯好的 `.egg` 或 `.exe` 檔。
有個 `PyWavelets-0.2.2-py2.7-win-amd64.egg` 下載下來，
放到例如 `C:\Users\<your_account>\Downloads`
[ngs] Downloads> easy_install PyWavelets-0.2.2-py2.7-win-amd64.egg
你舉例的 NUCWave 只是兩個 `.py` 檔，我看了一下只要這些就能運作了。
平常要使用就只要 activate ngs 後就能用了，
Python 用法跟裝一般 Windows Python 相同。
疑難排解
########
問： （略）… ngs 環境爛掉了
答：砍掉重練 conda env remove -n ngs
問：更新 conda
答：conda update conda
問：更新 Numpy、Scipy …用 conda 裝的套件
答：conda update <pkg name> 或 conda update --all
問：不小心裝成 Miniconda3 了
答：這樣更好（誤），基本上不會有影響，conda 的虛擬環境會管理 Python 版本
問：能用 virtualenv 嗎
答：不建議
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PyCon APAC 2015 絕贊講題應募中！
https://tw.pycon.org/2015apac/en/
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 117.136.0.249
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1422708625.A.497.html
※ 編輯: ccwang002 (140.112.73.63), 01/31/2015 20:58:14
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