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课程培训
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Python文本处理基础培训课程
课程目标： 通过学习，学员应该能够
了解基本的Python程序设计方法；
了解Python语言的大部分特性，并以此为基础能够阅读复杂的源代码；
掌握基本分析和调试Python程序的方法；
熟练使用Python进行文本处理的各种工具及技巧；
使用Python进行基础的科学计算，例如数值，统计，图表等；
了解Python标准库及第三方开源软件的概况及组织结构，为进一步的自学做铺垫。
课程大纲：
主题：Python基础
内容：
环境介绍，Python及第三方库的安装等
Python程序的基本结构
联机帮助，查阅python的官方文档
内建类型的使用：int, float, bool, None, list, tuple, string, dict, set, immutable/mutable types
顺序，分支和循环
变量，函数及其参数
使用module和package
使用标准库：math，random
练习：
给定包含整数的样本(list of ints)编写函数summary，计算样本的描述性统计量，例如最大，最小，均值，方差，中位数，众数等。
给定文本（list of strings）编写函数，并利用summary对词频，字长的分布进行分析
主题：文本的整理：输入输出，正则，格式化的文本
内容：
str type和string lib
中文：Unicode和charset
文件读写：file
文件系统的读写：os, shutil
查找文件及感兴趣的内容：find，grep，awk, sort, uniq
正则表达式：re
格式化的文本：XML，HTML（minidom, lxml, pyquery)
获取WWW上的文本：HTTP，requests，wget/curl
从pdf，word中获取文本
练习：
编写程序从一个目录中递归寻找python文件，计算所有py文件中import的package名字及次数。
给定一个中文小说（文件）编写函数，利用mmseg进行分词，找出词频最高的前50项
从百度音乐获取音乐专辑的元信息（我没有找到大量的xml用来做练习，所以使用了HTML，它们都属于标记语言，很类似，可以使用相同的工具来处理）
主题：程序设计进阶
内容：
函数高级特性：列表生成，高阶函数，生成器，迭代器，装饰器
变量的作用域：全局变化，局部变量，类变量，实例变量等
OOP：面向对象的基本知识
__magic__ methods和操作符重载
异常捕获和处理
程序调试debug
工程目录结构和代码重用，版本控制
练习：
编写函数生成一个文本的所有bigram(trigram, n-gram)，显示其中频率最高的10个
主题：常用第三方库的介绍
内容：
Matplotlib作图
Dot, graphiz, networkx 图可视化
Lex&Yacc做词法语法分析
Xapian做文本检索
Numpy和scipy做矩阵运算
Pandas做数据分析
scikit-learn机器学习
py2 vs. py3
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