2022年Python+大数据学习路线图，源码笔记，最优学习资源

1、Python学习社区

你好，我是Python程序员晚枫，我的微信：CoderWanFeng

⭐今年我推出了陪你学习1年的Python学习服务：👇

如果需要和晚枫1对1交流技术问题，可以扫码下图加好友👇

2、Python + 大数据开发

大数据学习的路线图，见文章👉路线图

以下是文章中提到的学习资料，也是我自己正在学习的内容，欢迎添加我的微信，和我交流~

3、读者交流群

以下是免费读者交流群，可以进群和大家讨论学习

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我的商单报价来到2w+，可我只想2点前睡觉

大家好，这里是小编晚枫。

鸽了半个月的6月总结，终于有时间写了。前文回顾：5月总结

一、6月的收获

6月收获不少，

1、努力得到了认可

拿到了心心念念的阿里云专家博主、华为云享专家、百度平台教育创作者认证。

2、商单报价也高了

作品被更多人看到，受到了更多人的认可，价格自然就水涨船高。

合理缴税的情况下，遇到合理的恰饭我也不拒绝。

但是每次都约到夜里0点以后的沟通，也成为了家常便饭。我好像睡个早觉啊~

二、6月的反思

到今年6月，正好是毕业后干了3年程序员，也写了3年自媒体了。

期间也获得过一些所谓的荣誉和实打实的收益，更重要的是见识到了很多牛人，让我更加深刻的认识到自己的差距。

自己从法学院毕业后，凭着对编程的爱好转行程序员，从完全0基础，到现在转行程序员的第3年，很庆幸，这条路我依然乐在其中。

但与此同时，我也通过这几年对技术的学习和应用，认识到自己才刚刚踏入编程世界的大门，而基础理论和专业知识才可以决定接下来的路，能走多远。

所以6月以来，做了2件重要的调整：

根据费曼学习法，能把一个知识给别人讲明白，我自己也会理解得更好。这也是我3年前做自媒体的初衷。

但是自媒体接广告恰饭赚钱，更多像是一个只能写词的作者，把自己幸苦创作的作品，拿给别人演唱。自己距离用户，太远了。

所以我也希望接下来，通过在这个星球里的输出和答疑，给我自己的读者提供学习上更直接有效，更有价值的帮助。

也感谢大家的支持，星球陆续有朋友加入了。

三、我特别想给找我答疑的朋友，说1个无奈的点

关于星球，特别欢迎喜欢我、认可我的读者加入，

但是在这里我也特别想给每一位私信我问问题的朋友，说1个无奈的点。

2019年我刚开始写文章、录视频，几十位、几百位朋友关注我的时候，我都是尽力回复每个人的问题。但是现在我做不到了，我给你快速地算个时间账：

单说微信这一个平台，我平均每天收到20+个提问，假设每人答疑最少6分钟，我每天需要120分钟，也就是2个小时用来答疑。而我全平台都有账号，目前全网粉丝20w+，再加上我的本职工作是本来就很紧张的程序员，我是真的回复不过来。

观众老爷们，这种情况下，如果是你，你怎么办？

我的做法就是，从今年粉丝暴涨后，我就不做免费答疑了，我只能先把这个知识星球里的问题，解决好。

加入星球之前，你可以和我私信沟通一下你的学习目的，我评估一下能不能帮助你，或者给你一些实用的建议。如果我听完你的问题，觉得自己帮助不了你，我会直接建议你另请高明。我的微信，点击直达👉CoderWanFeng

你只要加入这个星球，我都会认真履行上面说的服务，认真去答疑，和大家一起学习进步。

如果我写了这3年：几十万字的文章、几百集的视频，都不能让你信任我，依然觉得我的时间和经验一文不值的话，那我没法选择，我只能给认可我的朋友回复问题了。或者你可以继续去看我的文章。全网同名：程序员晚枫，你也可以直接百度一下：程序员晚枫，就可以看到大量我的文章和视频。

以后再有朋友加我问问题，我就直接给你我的星球二维码和这篇文章。一方面，我不会因为你的问题紧急而坐地起价，我的时间明码标价；另一方面，我也不会做什么优惠活动。365元：制定学习计划 + 整理学习资料 + 有问必答 + 服务1年，这目前是我的底线。

除了工作、答疑的时间，我自己就继续埋头学更多的技术、写更有价值的文章，去继续提高自己；去拿到更多平台的认可；无聊了哪怕再去流量变现，接一些2w+、未来可能会3w+的恰饭呢。

当然了，如果其实你就只有1个问题或者你只是想有个Python学习环境，先了解了解，我建议你加入我的👉读者群，和大家进行沟通交流。

1元进群，防止无良广告。你也可以直接加我微信🏠CoderWanFeng，说一下你能提供的价值，我免费邀请你，非常欢迎能提供价值的朋友。


安卓是1元=10个微信豆，苹果是1元=7个微信豆，价格不一样，平台的问题。

物以类聚，人以群分，我自己是热衷研究技术、分享技术的博主，所以我的读者群里大部分也是这类人，很多小问题，读者群就能帮你解决，不一定非得找我1对1答疑。另外，偶尔我也会在读者群发一些福利活动。

点击直达👉读者群，满500人开新群。

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str-func

45个方法

str = ‘pip install python-office {content}’

拼接

print(‘-‘.join(str)) # 用来指定拼接符号，拼接出一个字符串，效率比+高
print(str.center(100, ‘*’)) # 字符串居中，左右填充指定内容

查找

print(str.count(‘p’)) # 指定内容，在原str中出现了多少次

print(str.find(‘pip’)) # 包含pip,则返回开始的索引值，否则返回-1。
print(str.index(‘pip’)) # 包含pip,则返回开始的索引值，否则返回Exception。

print(str.rfind(‘ ‘)) # 返回参数字符串在字符串中最后一次出现的位置。没有查询到则返回-1.
print(str.rindex(‘ ‘)) # 返回参数字符串在字符串中最后一次出现的位置。没有查询到则返回Exception.

替换

print(str.replace(‘ ‘, ‘-‘)) # 替换操作，str.replace()函数并不对原有的字符串进行改变。

print(str.ljust(50, ‘‘)) # 返回一个原字符串左对齐,并使用空格填充至指定长度的新字符串。如果指定的长度小于原字符串的长度则返回原字符串。
print(str.rjust(50, ‘‘)) # 它将原字符串右对齐，并使用空格填充至指定长度，并返回新的字符串。如果指定的长度小于原字符串长度，则直接返回原字符串。
print(str.zfill(50)) # 返回指定长度的字符串，原字符串右对齐，前面填充0。

print(str.partition(‘ ‘)) # 如果字符串包含指定的分隔符，则返回一个3元的元组，第一个为分隔符左边的子串，第二个为分隔符本身，第三个为分隔符右边的子串。
print(str.rpartition(‘ ‘)) # 类似于 partition() 方法，只是该方法是从目标字符串的末尾也就是右边开始搜索分割符。

print(str.rsplit(‘ ‘)) # 如果给出了 maxsplit，则最多进行 maxsplit 次拆分，从 最右边 开始。
print(str.split(‘ ‘)) # 分割字符串
print(str.splitlines()) # 按照行界符(‘\r’, ‘\r\n’, \n’等)分隔，返回一个包含各行作为元素的列表，默认不包含行界符。

print(str.lstrip(‘p’)) # 删除从开头开始指定的字符串，然后返回结果字符串。注意：只能从开头开始
print(str.rstrip(‘p’)) # 删除 string 字符串末尾的指定字符，默认为空白符，包括空格、换行符、回车符、制表符。
print(str.strip()) # 删除前后的指定字符，默认是空格

大小写操作

print(str.capitalize()) # 第一个字母大写，对中文无效
print(str.lower()) # 字母转为小写，只对英语有效
print(str.casefold()) # 字母转为小写，所有语言都有效，例如：德语
print(str.upper()) # 字母全部转为大写，英语有效
print(str.swapcase()) # 将字符串中的英文字母大小写互换，并返回修改后的字符串。
print(str.title()) # 将字符串中的每个单词首字母大写，其余字母小写，并返回新的字符串。

判断时用

print(str.startswith(‘pip’)) # 判断是否以pip为开头
print(str.endswith(‘office’)) # 判断str是否以office结尾
print(str.isalnum()) # 如果 string 至少有一个字符并且所有字符都是字母或数字则返回 True,否则返回 False
print(str.isalpha()) # 如果 string 至少有一个字符并且所有字符都是字母则返回 True,否则返回 False
print(str.isascii()) # 如果字符串为空或字符串中的所有字符都是 ASCII，则返回 True，否则返回 False。
print(str.isdecimal()) # 如果字符串中的所有字符都是十进制字符，则返回True
print(str.isdigit()) # isdigit函数检测字符串中是否只包含数字字符。若全部是由数字字符组成的字符串，则返回True，否则返回False。isdigit函数没有参数。
print(str.isidentifier()) # 如果字符串是Python中的有效标识符，返回True。如果不是，则返回False。
print(str.islower()) # islower() 方法检测字符串是否由小写字母组成.
print(str.isupper()) # 检测字符串中所有的字母是否都为大写。
print(str.isnumeric()) # 检查字符串中是否只包含数值字符。此方法只适用于Unicode的对象。

print(str.isprintable()) # 如果字符串中的所有字符都可打印或字符串为空，则返回 True，否则返回 False。
print(str.isspace()) # 检测字符串是否只由空白字符组成。
print(str.istitle()) # 检测字符串中所有的单词拼写首字母是否为大写，且其他字母为小写。

不常用

print(str.maketrans())#此静态方法返回一个 可供 str.translate() 使用的转换对照表。
print(str.translate())
print(str.encode(encoding=’utf8’, errors=’strict’)) # 返回字符串编码后的数据，默认的编码是当前的字符串编码。errors为给定的不同错误处理方法。
print(str.expandtabs()) # 用空格替换\t符号
print(str.format(content=’yyds’))

format_map_dict = {‘content’: ‘yyds’}
print(str.format_map(format_map_dict)) # str.format_map(mapping) 方法仅适用于字符串格式中可变数据参数来源于字典等映射关系数据时。mapping 会被直接使用而不是复制到一个 dict。

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这1道华为笔试题，让我陷入了沉思，整理了Python里的正则表达式的12种写法

大家好，这里是程序员晚枫。

上次我们分享了：4千字总结！Python生成随机数的22种方法，random函数太强了~

今天用一道华为笔试题，带大家深入掌握一项Python技巧：正则表达式。

本文主要分为4个部分：题目解析、常用方法、专业方法、注意事项

一、题目解析

先来看一下题目。

看完题目，有以下2个解题思路：

  1. 纯手写：首先把输入的字符串，用0补全为8的倍数，然后遍历字符串，每8个组成一个新的字符。
  2. 使用内置方法和标准库：使用str的内置方法，用0补全右侧，然后使用正则每8个字符进行匹配。

    1、思路1：纯手写

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    def cut_8ch(str):
        if len(str) < 8:
            str = str.ljust(8, '0')
        elif len(str) > 8:
            if (len(str) % 8) != 0:
                width = len(str) + (8 - len(str) % 8)
                str = str.ljust(width, '0')
        str2List = []
        i = 0
        while i < len(str):
            if (i + 8) < len(str):
                str2List.append(str[i:i+8])
            else:
                str2List.append(str[i:len(str)])
                break
            i = i + 8
        return str2List

    output = []
    tmp = input('请输入字符串-->>').strip()
    output.append(cut_8ch(tmp))

    for x in output:
        for y in x:
            print(y)

2、思路2：使用内置方法和标准库

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import re

str = input('请输入字符串-->>')
if len(s) % 8 != 0:
    s = s.ljust(len(s) + (8 - len(s) % 8), str(0))

res = re.findall('.{8}', s)
[print(r) for r in res]

很明显，思路2实现起来，逻辑更清晰，代码更简洁。原因在哪里呢？

因为使用了str的自带方法和Python自带的标准库：re模块。
之前给大家整理了：

今天我们重点讲一下re模块的使用。
关于str的所有自带方法，如果大家想看的话，可以加入交流群告诉我：交流群。我可以另写一个篇新的文章来介绍。

二、常用方法

按照惯例，我们对Python知识的解析，直接拿源码来研究。先看一下python源码里，re模块提供的12个方法👇

findall方法

找出所有符合条件的内容。

举例：

我们现在有一句话，里面有一些数字，我们想把这些数字都提取出来：程序员晚枫，今年18岁，家里存款100多，车有0辆，多谢各位的10086+个点赞

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import re

str = '程序员晚枫，今年18岁，家里存款100多，车有0辆，多谢各位的10086+个点赞'
res = re.findall('[0-9]+',string=str)
print(res)
# 输出：['18', '100', '0', '10086']

split方法

对字符串进行分割。

举例：

假如我们现在有一组字符串:程序员晚枫5程序员晚枫4程序员晚枫7程序员晚枫，其中混进了一些无规律的数字：5、4、7，这次我们想根据这些数字，把这个字符串分割。

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import re

str = '程序员晚枫5程序员晚枫4程序员晚枫7程序员晚枫'
res = re.split(pattern='[0-9]',string=str)
print(res)
# 输出：['程序员晚枫', '程序员晚枫', '程序员晚枫', '程序员晚枫，']

sub方法

可以替换字符串中的内容。

举例：

假如我们现在有一组字符串:程序员晚枫5程序员晚枫4程序员晚枫7程序员晚枫，其中混进了一些无规律的数字：5、4、7，我们想根据这些数字，替换成逗号：，。

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import re

str = '程序员晚枫5程序员晚枫4程序员晚枫7程序员晚枫，'
res = re.sub(pattern='[0-9]', repl='，', string=str, count=0)
print(res)
# 输出：程序员晚枫，程序员晚枫，程序员晚枫，程序员晚枫，
# -----

# 参数1：pattern：表示正则中的模式字符串。
# 参数2：repl：就是replacement，表示被替换的字符串，可以是字符串也可以是函数。
# 参数3：string：表示要被处理和替换的原始字符串
# 参数4：count：可选参数，表示是要替换的最大次数，而且必须是非负整数，该参数默认为0，即所有的匹配都会被替换；


match方法

re.match()必须从字符串开头匹配！

举例：

match方法，可以帮我们匹配出这段文字中的英文字母，"CoderWanFeng，加好友，联系程序员晚枫"

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import re

text = "CoderWanFeng，加好友，联系程序员晚枫"

res = re.match("[a-zA-Z]+", text)

print(res)  # 查看是否匹配到结果
print(res.group())  # 取出匹配的内容

fullmatch方法

fullmatch见名知义：只有在给定的字符串全部匹配时，才返回正确。

举例：

匹配用户输入的电话号码是否都是数字+符合11位。

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import re

input = "19512345678"
pattern = "[0-9]+"

print(re.fullmatch(pattern, input))
print(re.fullmatch(pattern,input).group())

search方法

查找字符串中是否有符合条件的内容。

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import re

str = "程序员晚枫"
# search 字符串第一次出现的位置
print(re.search("晚", str))
# 输出：<re.Match object; span=(3, 4), match='晚'>

三、专业方法

subn方法

subn和sub的方法类似，区别在于：subn()方法返回一个元组，其中包含所有替换的总数以及新字符串。
看到subn方法我困惑了一下，它和sub的区别时什么？

看过源码👇才知道，区别就是那个n。

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import re

str = '程序员晚枫，程序员晚枫，程序员晚枫，程序员晚枫，'
res = re.subn(pattern='程序员晚枫', repl='点赞+关注', string=str, count=2)
print(res)
# 参数1：pattern：表示正则中的模式字符串。
# 参数2：repl：就是replacement，表示被替换的字符串，可以是字符串也可以是函数。
# 参数3：string：表示要被处理和替换的原始字符串
# 参数4：count：可选参数，表示是要替换的最大次数，而且必须是非负整数，该参数默认为0，即所有的匹配都会被替换；
# -----
# ('点赞+关注，点赞+关注，程序员晚枫，程序员晚枫，', 2)

finditer

这个方法返回的是一个迭代器。

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import re

str = '程序员晚枫，今年18岁，家里存款100多，车有0辆，多谢各位的10086+个点赞'
res = re.finditer('[0-9]+',string=str)
print(res)
# 输出：<callable_iterator object at 0x000001C3E94D3F40>

compile

re.compile()是用来优化正则的，它将正则表达式转化为对象，re.search(pattern, string)的调用方式就转换为 pattern.search(string)的调用方式，多次调用一个正则表达式就重复利用这个正则对象，可以实现更有效率的匹配。

如下列代码所示，re.compile生成pattern后，依然需要调用re的方法。

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import re

str = '程序员晚枫，今年18岁，家里存款100多，车有0辆，多谢各位的10086+个点赞'
reg = re.compile('[0-9]+')
res = reg.findall(string=str)
print(res)
# 输出：['18', '100', '0', '10086']

purge

如源码所说，这个方法主要是用来清楚缓存。

Python标准库中唯一调用re.purge()的位置是在测试中（特别是test_re模块的re单元测试和回归测试套件中的参考泄漏测试）。

template

这个方法我没找到怎么使用，欢迎大家在评论区补充。

escape

可以将字符串中所有可能被解释为正则运算符的字符进行转译。

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re.escape('www.python-office.com')

# 输出：'www\\.python-office\\.com'

四、注意事项

  • match只能从头开始匹配
  • match和search的区别：search可以从全部内容中匹配
  • 所有的匹配方法，都有一个属性：flags：
    • 标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等

参考资料

  1. 固定长度分割：https://blog.csdn.net/weixin_43273051/article/details/106445550
  2. re.match: https://www.jianshu.com/p/cc26837242b1
  3. re.fullmatch: https://vimsky.com/examples/usage/re-fullmatch-function-in-python.html
  4. re.search: https://www.w3cschool.cn/article/81381190.html
  5. re.sub: https://blog.csdn.net/m0_46483236/article/details/117708084
  6. re.subn: https://www.nhooo.com/note/qa0rvh.html
  7. re.split: https://blog.csdn.net/qq_31672701/article/details/100711585
  8. re.compile: https://www.cnblogs.com/xp1315458571/articles/13720333.html
  9. re.escape: https://www.cnblogs.com/zeke-python-road/p/9583814.html

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1行Python代码，实现PDF转图片，速度太太太太太快了

大家好，这里是Python程序员晚枫。

周末给大家汇总了👉超详细！python-office自动化办公的18个功能汇总

今天继续发布新功能：1行代码，实现PDF转图片。

速度真的很快！我还以为程序坏掉了，结果是早就运行完了。

1. 安装python-office

安装很简单，在有python环境的电脑上，只需要执行下面这一行命令。

如果你之前使用过python-office这个库，也需要执行一下，可以下载到最新版本~

安装

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pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple python-office -U

如果没有Python环境，可以试一下这个6分钟的无脑安装教程👉来，手把手带你搭建Python环境

2. 1行代码，实现PDF转图片

直接上代码！

代码

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# 导入这个库：python-office，简写为office
import office

# 一行代码，实现转换
office.pdf.pdf2imgs(
    pdf_path='D://程序员晚枫的文件夹//程序员晚枫.pdf',
    out_dir='./点赞+关注文件夹'
)
# 参数说明：
# pdf_path = 你的PDF文件的地址 
# out_dir = 转换后的图片存放地址，可以不填，默认是PDF的地址

3.深入阅读

1行代码实现复杂功能，是不是很简单？

更多关于这1行代码的实现功能和背后原理，大家可以查阅：

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Python爬虫如何加速？异步、协程还是多进程？分享一个常用做法，小白也能看懂。

最近在知识星球：Python读者圈，遇到读者提问：Python爬虫如何加速？

这个问题涉及到一个爬虫里，甚至是整个Python编程里都非常重要的问题：

如果同时下载1w张图片，如何有效地加速程序运行，缩短下载时间？

今天我们一起来看一下常用的解决方案。

1、为什么慢？

首先我们先看一下，原来的代码里，是什么原因导致程序慢的？
下面是代码和运行结果：

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import office

for i in range(1, 18):
    url = 'https://www.python-office.com/api/img-cdn/test/spider/{}.jpg'.format(str(i))
    office.image.down4img(url, output_name=str(i))

顺序执行看起来很完美，但是完美的背后是不是有陷阱呢？

为了更好的理解这个代码，我们先举一个例子：你面前有10台洗衣机编号是从1到10，里面转满了衣服需要你清洗，有的脏可能要强力洗洗的久，有的干净只需要速洗洗的快。

清洗以后，需要你记录下他们的清理顺序，有下列2种方案供你选择：

  1. 一个挨一个的洗完。先启动洗衣机1号，等1号洗完了，再启动2号，依次类推。这样你记录的结果和上图一样，是完美的按顺序完成。
  2. 先同时打开所有的洗衣机，哪一个洗完了就记录哪一个。因为有的洗得快，有的洗得慢，这样你记录的结果是混乱的。

哪种方式最快呢？毫无疑问是第2种，因为可以让所有的洗衣机同时工作，时间资源可以复用。

回到我们的程序，我们下载一张图片也是分为2步：请求图片资源，保存到本地。

上面的代码之所以慢，就是因为它是请求到第1张的资源，保存到本地之后，再去请求第2张的资源。看起来很完美，但其实问题很大。

如何加快速度呢？我们如果可以先请求到所有的图片资源（打开所有的洗衣机），然后再统一保存图片（哪台洗完衣服，就先记录哪台），这样是不是就会快很多呢？

下面我们按照第2种思路，在Python里的实现实现一下。

2、解决代码

Talk is cheap,show me the code.
先上代码和运行结果。

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import asyncio
from aiohttp import ClientSession

tasks = []
url = "https://www.python-office.com/api/img-cdn/test/spider/{}.jpg"

async def hello(url, i='wanfeng', type='jpg'):
    async with ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            if response.status==200:
                response = await response.read()
                # print(response)
                async with aiofiles.open('.'.join((str(i), type)), 'wb') as output_img:
                    # for chunk in response:
                    await output_img.write(response)
                    output_img.close()
                print(f"下载成功，图片名称：{'.'.join((str(i), type))}")


def run():
    for i in range(1, 18):
        task = asyncio.ensure_future(hello(url.format(i), i))
        tasks.append(task)

def main():
    loop = asyncio.get_event_loop()
    run()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

if __name__ == '__main__':
    main()


主要使用的库是：

  • asyncio：协程，让图片下载不按顺序，可以加快速度
  • aiohttp：替代requests，用来异步发送请求。
  • aiofiles：异步写入文件内容

3、还有其它方法吗？

还有多进程也可以试试，但是多进程更大的优势体现在计算密集型的场景下。
爬虫获取网络请求属于I/O密集型操作，多进程的优势不大。

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# -*- coding:utf-8 -*-
import multiprocessing
import os, time
from multiprocessing import Pool

import requests

url = "https://www.python-office.com/api/img-cdn/test/spider/{}.jpg"

def down4img(url, output_name, type):
    """
    下载指定url的一张图片，支持所有格式:jpg\png\gif .etc
    """
    # print("子进程开始执行>>> pid={},ppid={},编号{}".format(os.getpid(), os.getppid(), output_name))

    response = requests.get(url, stream=True)
    with open('.'.join((output_name, type)), 'wb') as output_img:
        for chunk in response:
            output_img.write(chunk)
        output_img.close()
        print(f"下载成功，图片名称：{'.'.join((output_name, type))}")
    # print("子进程终止>>> pid={},ppid={},编号{}".format(os.getpid(), os.getppid(), output_name))



def main():
    print("主进程开始执行>>> pid={}".format(os.getpid()))
    ps = Pool(multiprocessing.cpu_count())
    ps = Pool(3)
    for i in range(1, 18):
        # ps.apply(worker,args=(i,))          # 同步执行
        output_name = str(i)
        type = 'jpg'
        ps.apply_async(down4img, args=(url.format(str(i)), output_name, type,))  # 异步执行
        # ps.apply(down4img, args=(url.format(str(i)), output_name[0], type,))  # 同步执行

    # 关闭进程池，停止接受其它进程
    ps.close()
    # 阻塞进程
    ps.join()
    print("主进程终止")


if __name__ == '__main__':
    main()

主要使用的库是：

  • multiprocessing：创建进程池

4、写在最后

希望能给你带来帮助。如果想系统的学习Python，欢迎大家扫码加入我的知识星球👉Python读者圈，我们一起学习提高~

             

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python-star-group

大家好，这里是程序员晚枫。

今年下半年开始，我打算做一个知识星球，和你一起学习。

0、介绍一下我自己

我是一名3年工作经验的Python程序员，2019年硕士毕业于华南理工大学。
也是从毕业这一年开始做编程自媒体，2个全网同名的系列账号：Python自动化办公（社区）、程序员晚枫。
截止今天（22年7月）全网粉丝20w+，获得过多个技术平台的专家博主称号。

但是：

  • 说实话，以上这些只能说明我自己曾经努力过，
  • 然而学习Python的重点是你自己，
  • 那么，我能给你的学习带来什么呢？

今年下半年开始，我建立了一个知识星球：Python读者圈，来帮助你学习Python。

门票：365元/位，以下是星球能提供的服务。

1、如何白嫖？

知道你想学习，又不想付费。那我就给你说一下，如何白嫖这个星球？

打卡返现：全额返款365元

加入以后，你可以每天更新一个自己学习总结的Python知识点，连续更新n天返现。规则如下：

  • 连续打卡天数和返现金额，3个梯度：30天返现50元；60天返现100元；90天返现150元。每个梯度都可以领一次，一共返现300元，完成全部梯度，额外返现65元，所以一共返现全部的门票365元：50+100+150+65。建议先从30天打卡开始，循序渐进。
  • 每条带上序号：N/30，带上标签：#打卡返现。禁止先占位，第二天再写内容，每次断更，需要重新开始。
  • 打卡字数需要200字以上+自己的代码截图，一定要是自己的原创，禁止复制粘贴或者洗稿等其它欺骗性行为，一经发现不诚信的朋友，取消返现资格。整个星球通告。
  • 不参加打卡返现也没关系，不影响其它星球权益和服务。如果确认参加，可以加一下我的微信：CoderWanFeng，我拉你进打卡群。

投稿有稿费

如果你在学习的过程中，有一些精彩的总结或者案例实践，欢迎整理成优美的文章投稿在我的公众号：Python自动化办公社区（方向：小白案例）或者Python图书馆（方向：专业分享）。

稿件一经发布，我会付你稿费50元。如果阅读满1000元，再奖励50元。投稿要求：

  • 没在其它平台发布过，作者写你的名字，我标记原创。
  • 不用复杂的排版，但是需要自己的代码配图，可以用word的形式提交给我。如果自己有公众号，也可以写在自己的公众号里，用预览的形式给我。
  • 发布后可以转发朋友圈、微信群，但是禁止机器刷量。

参与开源项目有奖励

我在做一个开源项目：python-office，目前该项目获得了开源中国的推荐，GitHub star 160+。

等你的python开发技术驾轻就熟了，我会指导你参与开源项目的开发。仅限加入星球的朋友：

  • 首次提交有效PR，会获得一本Python进阶图书。具体是哪本书，我会挑一本通过我对你的了解，对你当前阶段技术进步最有帮助的。

  • 如果连续贡献有效开源代码，我会邀请你成为星球合伙人or自媒体合伙人，我和你共享更多的行业资源~

成为星球合伙人

点赞评论别人的分享，积极参与技术讨论。我会从星球里挑选星球合伙人，和你一起运营这个星球，分享其中的荣誉和收益，成为一名靠谱的斜杠青年。

2、核心价值

好了，说完如何白嫖，再详细说一下这个星球提供的核心价值：学习Python。

每月1次：1对1的语音沟通，保姆式的陪伴学习

从你加入星球开始，我就会详细了解关于你：

  • 你现阶段是什么水平；
  • 你的学习目标是什么；
  • 结合你的水平和目标，给你一个量身定制的学习计划。

每月10次：星球提问，每次不少于500字的回复

我在星球里设置了每人每月10次的提问机会，不论你在星球里提什么问题，不论问题是复杂还是简单，每次我会给你一个500字以上的回复。

  • 10次会不会太少了？如果你需要每天都提问1次以上，只能说明1个问题：
    • 我给你制定的学习计划不适合你，不能有效的带领你学习，给你造成了很多问题。那么请你联系我，我们重新制定学习计划。
    • 我希望你的每次提问都是经过认真思考的，每次提问都难度递增，让我感受到你的进步。

专栏免费看

我自己是Python开发，我在持续地整理几个专栏，提供给大家阅读和讨论：

  • 搭建个人网站
  • Python基础解析
  • pandas源码解析
  • flask源码解析
  • 自动化办公
  • 面试经验分享

其它福利

另外星球里还会提供其它福利：

  • 我用心推荐的电子书
  • 各种办公黑科技软件
  • 不定时的抽奖、周边包邮的礼物

这个星球适合什么样的人？

最后我想说一下，我个人希望在星球里看到的朋友是：不论你是业余爱好者、还是Python开发，你是在认真学习Python，我们可以通过不断的学习、讨论和实践，熟练的掌握Python这门技术。

以下这些朋友，不适合加入星球：

  • 伸手党。学习是一个双向的事情，你一定要确保，你有这个学习能力。如果是完全对计算机操作、对Python开发不感兴趣，是想来让我替你写代码的。我实在是没时间接这种私活。
  • 善良比聪明重要。这句话是我在另一个博主那里看到的。我本身就是个Python开发，不是很喜欢去猜别人的套路。如果你是带着学习Python以外的目的来的，要么你就直接告诉我，要么你就别加入。

最后我要说清楚，我只是个普通的Python程序员，在我们这行里也绝对不是技术最好的，但应该会比小白，或者刚入行的新人接触的多一些。

另外我自己也在学习Python进阶的技术，我只能提供力所能及的技术分享和支持。

如果我是最顶级的Python程序员，我的星球也不是这个价格了，你说是吧？

另外，这个星球永远都不会做优惠活动，例如：提供60元门票优惠券什么的。如果你觉得我的定价高了，或者我的星球不够好，我再继续努力学习提高就是了，365元提供1年的服务，是我目前的底线。未来我的技术越来越好、星球服务越来越完善了，我会继续涨价。

我的微信：CoderWanFeng，希望接下来和你一起进步~

  • 看到这里的朋友，记得加我哟，免费送你1套付费课程📕

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

      jsonContent:
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编程博主，全网粉丝30w+，开源项目：python-office，我的微信：CoderWanFeng