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精品课 - Python 基础

王的机器 • 2 年前 • 242 次点击  




个人简历

王圣元 (FRM, CAIA)


新加坡某金融咨询公司总监

新加坡国立大学金融数学硕士

新加坡国立大学量化金融学士

快乐机器学习》的作者

P ython - 金工, 机学, 可视化》(已完成)

金融工程 - 从入门到入迷》(正在写)






1 


为什么要上你的课? 


市面上的课程推广文章通常会吹嘘一番 Python,再贩卖一波焦虑,让你买课,但我不会,我更喜欢无套路实打实的推广。


不过有人还是会问:


  1. Python 基础知识就那么少

  2. 市面免费或低价的课那么多


为什么还要付费上你的课?

原因就在于我按下面四点讲课(看过我文章的朋友也应该知道我喜欢这样写文章):


体系化,故事化,可视化,抽象化


  • 体系化(systematize)可以把握全局

  • 故事化(dramatize)可以引人入迷

  • 可视化(visualize)可以增强记忆

  • 抽象化(generalize)可以认清本质


下节我就结合「学习 Python 基础知识」来详细而具体地介绍这四点。



2 


上这门课能学到什么? 


表面上看,上这 Python 课能学到的肯定是 Python,但是学到「体系化、故事化、可视化、抽象化任何知识的这种能力」会更加重要。




体系化




将零碎的知识点体系化真的很重要,我就把这门课的所有要点都放在一张思维脑图(是体系化知识的好工具)里了。


整个 Python 基础内容我把它结构化为六点:


  1. 编程概论

  2. 数据

  3. 流程

  4. 函数

  5. 对象和类

  6. 高级特征


从下面动图可看出每个点的更多细节。



按上面这种方式划分构建一个体系是有原因的:


编程概论:学习任何一种编程语言,我们都需要了解一些概论。类比计算机语言和人类语言,学习语言首先要了解其词汇语法,再开始讲故事


  • 词汇包括保留字(keyword)和变量名(variable name)

  • 语法包括缩进冒号等等

  • 故事可由三种方式来演绎,按顺序讲;按条件讲;重复


了解完概论就可以了解所有编程语言中最重要的一环,数据



数据:数据的重要性不需要多讲,在 Python 中数据可分两大类:


  • 元素型:整数、浮点、布尔、None

  • 容器型:字符串、元组、列表、字典、集合


数据会被命名成变量,变量(词)之间会发现联系(句子),当你试着「用词造句讲故事」的时候,你实际创建了一个流程,而流程需要控制



流程类比三种演绎故事的形式,代码也可以按顺序写、按条件写(if)、重复写(while, for),这些都叫做流程控制,当然在运行不出错的时候。如果出错了需要异常处理(try, except)。因此流程控制可细分


  • 按顺序:一句一句写

  • 按条件:用 if 语句

  • 按重复

    • 用 for 循环 - 当循环次数事先知道

    • 用 while 循环 - 当循环次数事先不知道

  • 要纠正:用 try, except, else, finally 语句


当你想重复使用一组语句时,你需要考虑函数



函数:Python 定义函数有两种方式:


  1. 用 def 定义普通函数

  2. 用 lambda 定义匿名函数


Python 把函数当成「一等公民」,即可把函数当成变量使用,进而可以定义高阶函数(普通函数和匿名函数都属于低阶函数):


  • 把函数当成输入参数

  • 把函数当成输出结果


介绍完数据和函数后,我们可得出


  • 如果只处理数据,将其存储在列表,字典或其他数据中

  • 如果只处理行为,而没有存储数据,则使用函数更合适


如果同时要处理到数据和行为呢?考虑对象



对象和类对象是既具有数据又具有行为的实例,而类是对象的描述。变量函数是零散的,而对象将它们集合起来,


  • 在对象里也有变量,用来存储数据,这时变量又称字段fields) 

  • 在对象里也有函数,用来操作数据,这时函数又称方法methods


字段和方法统称为类的属性attributes

基于对象编程叫做「面向对象编程」,里面的知识点包括:实例变量、类变量、实例方法、类方法、静态方法、继承、多态、魔法方法、属性装饰器等。



高级特征:这是都是些锦上添花的东西,包括格式化字符串、正则表达式、解析表达式、生成器、迭代器和装饰器等等。




现在我已经把整套课的体系建出来了,当然每个知识点还有很多细节要去深挖。学习一个新事物时,我痴迷于去体系化其要点,去对比和类比其性质、这样知识点会越来越明晰。


体系化可以把握全局






故事化




故事总是比代码更能让人感兴趣,尤其以 Python 的难点「装饰器」为例,如果一上来就给装饰器的代码 @decorate_function,没有多少人能坚持学下去的。但是如果将它赋予故事呢?



故事开始


斯蒂文是个厨师,有一天开始研究汉堡 (burger) 的做法,第一次他只用鸡肉饼做汉堡。


def meat(food='--鸡肉饼--'):    print(food)
burger = meatburger()
--鸡肉饼--


很明显汉堡都是肉,太荤了。加点蔬菜如何?


def vegetable(func):    def wrapper():        print(' ~西红柿~')        func()        print(' ~沙拉菜~')burger = vegetable(meat)burger()
 ~西红柿~
--鸡肉饼--
 ~沙拉菜~


现在汉堡看起来不错,可是好像看缺少了什么?对,再加点面包就好了。


def bread(func):    def wrapper():        print('------\>')        func()        print('')    return wrapper    burger = bread(vegetable(meat))burger()
------\>
 ~西红柿~
--鸡肉饼--
 ~沙拉菜~
<\------/>


现在看上去真像汉堡,面包夹着蔬菜,蔬菜夹着肉。


故事结束


面包和蔬菜「装饰」着鸡肉饼,bread() 和 vegatable() 这两个函数起着「装饰器」的作用,它们没有改变 meat() 函数,只在它的基础上添砖加瓦,最后把鸡肉饼装饰成汉堡。


我相信即便你在还不太懂 Python 函数的情况,也能大概了解装饰器的作用了。

除了故事化,我在讲难点时喜欢把所有需要的知识点过一遍。比如装饰器涉及到函数的各种用法,我会在讲装饰器前,揉碎了讲下面几个知识点:


  1. 把函数赋值给变量

  2. 在函数里定义函数

  3. 在函数里返回函数

  4. 把函数传递给函数


这样你们学起来会很轻松,但对我而言就要下很大功夫,但是我愿意。



故事化可以引人入迷






可视化




一图胜千言,人是感官动物,从图表中接收的信息绝对比从文字快。


在学习高阶函数 map, filter, reduce 的时候 ,绝大教材都会直接上代码这样举例:


lst = [1, 2, 3, 4, 5] map_iter = map( lambda x: x**2, lst ) list(map_iter)
[1491625]
f_iter = filter( lambda x: x%2==1, lst ) list(f_iter)
[135]
from functools import reducereduce( lambda x,y: x+y, lst )
15



虽然可以看懂,但是总觉得不直观。再看看我是如何来「可视化」这三个函数的。



我们看着 Emoji,很自然的就能读懂


  • 将 cook 函数映射(map)到土豆玉米上,就能做出汉堡薯条鸡腿爆米花。原来 map 函数是把它第一个参数(函数作用到它第二个参数(容器型数据上啊。


  • 用 ismeat 函数来判断土豆玉米是不是肉,得出汉堡鸡腿是肉,因此将它们过滤(filter)出来。原来 filter 函数是把它第一个参数(函数作用到它第二个参数(容器型数据上,然后过滤出返回为真的数据。


  • 将 eat 函数压缩(reduce)土豆玉米排泄物,因此 reduce 函数是用第一个参数(函数作用到它第二个参数(容器型数据上,得到一个元素型数据。


这样是不是秒懂 mapfilter 和 reduce 了?



再举一个我最喜欢的例子,「可视化」列表解析式。



你可以把「带 if 的 for 循环」到「解析式」的过程想像成一个「复制-粘贴」的过程:


  1. 将「for 循环」的新列表复制到「解析式」里

  2. 将 append 里面的表达式 n 复制到新列表

  3. 复制循环语句 for n in lst 到新列表里,不要最后的冒号

  4. 复制条件语句 if n%2 == 1 新列表里,不要最后的冒号


通过这样的可视化过程,你发现列表解析式原来这么简单直观啊。


可视化可以增强记忆





抽象化




从具体问题能抽出本质是一种很重要的能力,人一旦会举一反三才算会学习。


以格式化字符串举例,一般有四种方法:


  1. 用 % 字符

  2. 用 $ 字符

  3. 用 format 函数

  4. 用 f-string


如果光看例子,那真是千奇百怪,但透过例子看本质,每种方法都有通用的语法格式,如下图总结。



记住那么多特例是不可能的,但记住这四种通式是可行的。



抽象化可以认清本质






3 


怎么上这门课? 


通过微信付费阅读形式,每篇文章就是一节课,包含视频、PDF 课件、和 Jupyter Notebook 代码。

课程复盘请点击这里

课程介绍请点击这里


基础版的 11 节的目录


  1. 编程概览

  2. 元素型数据

  3. 容器型数据

  4. 流程控制:条件-循环-异常处理

  5. 函数上:低阶函数

  6. 函数下:高阶函数

  7. 类和对象:封装-继承-多态-组合

  8. 字符串专场:格式化和正则化

  9. 解析表达式:简约也简单

  10. 生成器和迭代器:简约不简单

  11. 装饰器:高端不简单

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