python區塊鏈數據分析

『壹』 Python想要從事數據分析工作，都要學習哪些知識

分享一份千鋒的Python學習路線，包含所有的知識點。
第一階段Python基礎與Linux資料庫。
這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。
學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。
第二階段WEB全棧。
這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。
學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。
第三階段數據分析+人工智慧。
這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。
學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。
第四階段高級進階。
這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。
學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

『貳』 python 可以做區塊鏈嗎

可以的

區塊鏈實現原理的簡易描述

區塊鏈技術做為一種數字記賬技術，其核心是將保存了交易數據的區塊，以加密的方式，按時間的順序鏈式記錄。區塊鏈本身就是一個公共的資料庫，系統將新誕生的業務數據存儲在被稱為區塊的容器之中，並將該區塊添加到已有區塊組成的鏈條之中。有點像貪吃蛇，吃的區塊越多，蛇的身體越長；在比特幣的應用場景下，這些數據是一組轉賬交易記錄。在共享單車的應用場景下，這些數據就可以是借車還車的交易記錄。

區塊鏈的簡易實現代碼

在上述的代碼中，區塊鏈核心存儲的數據結構是列表，通過
new_block()產生的新區塊，被不斷的增添到區塊鏈的尾部，每個區塊的 Hash 值中包含該區塊所有的數據信息，在計算該 Hash
值的過程中需引用前一區塊的 Hash
值，故而實現了防篡改。而區塊鏈資料庫的最大價值就是這種高度防篡改的可信計算。在我們的簡易區塊鏈實現中成功體現了這一點。在商用級的區塊鏈應用中，新建區塊的過程被稱為智能合約，區塊鏈就是通過智能合約不斷的壯大。

以下是代碼的運行結果，在不同的時間下，運行結果不同。

運行結果

『叄』 python是什麼區塊鏈

python 是一門計算機語言，區塊鏈是一種無中心的分散式資料庫協議，大部分區塊鏈都是用C++開發的（因為性能的原因）。python和區塊鏈沒有直接的關系，也很少有人用python開發區塊鏈。

『肆』 Python需要學習什麼內容，好學嗎

Python自身的語法優勢：

為什麼說Python好學，是因為Python自身的特點決定的。作為一種解釋型語言，在Python開發的過程中沒有編譯環節。雖然Python犧牲了一部分機器的效率，但是卻提高了人的編譯效率，因此我們常常把Python看做是一門更接近自然語言的語言，它的邏輯也十分接近人的邏輯，即使是初學者也能輕松理解Python的語法邏輯。而且，Python有大量的標准庫，因此只用幾行代碼就可以實現一個功能，掌握了Python就能因為大量的第三方庫降低很多常規開發的工作量。這就是Python自身的學習優勢，也是為什麼備受開發者和初學者青睞的原因。

Python的學習規劃：

當然了，就算Python是一門新手友好的編程語言，也需要科學的方法和自身的努力，才能學好並掌握它。那麼我們應該如何規劃Python的學習計劃呢？這里介紹一下博學谷的基礎語法學習大綱，大家可以參考一下。首先學習內容涉及變數，運算符，輸入輸出和條件以及循環語句基礎語法。總共七個學習階段，分別是第一個python程序，注釋，變數、輸入和輸出、運算符，if、while、for，字元串，列表和字典，元組。沒有任何軟體編程基礎和Python經驗的學習者都可以通過博學谷的Python基礎語法入門教程，熟練掌握python的變數、輸入輸出、運算符、條件和循環語句等語法知識。

Python的學習時間安排：

至於Python要學多久，要看怎麼學，並且學到什麼程度。如果是零基礎自學想達到就業的水平，按照每個人理解能力和學習能力的差異，大致上需求半年到一年左右。如果選擇培訓，有了講師的指導和帶領，可以少走不少彎路，學習效率會更高，不到半年就可以熟練掌握Python。以博學谷Python就業班的課程為例，覆蓋了計算機原理、網路、Web前端、後端、架構、 資料庫、項目部署、數據獲取、數據提取、數據清洗、數據分析、數據挖掘、機器學習、深度學 習、圖像識別等領域所需要的全部技術，以兩個就業核心方向+多領域就業能力培養為目標，學員完成課程就可以勝任Python開發崗位的工作。

『伍』 學習python的話大概要學習哪些內容

分享Python學習路線：

第一階段：Python基礎與Linux資料庫

這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模板、函數、異常處理、mysql使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python的基本語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段：web全棧

這一部分主要學習web前端相關技術，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web開發基礎、Vue、FIask Views、FIask模板、資料庫操作、FIask配置等知識。

學習目標：掌握web前端技術內容，掌握web後端框架，熟練使用FIask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段：數據分析+人工智慧

這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段：高級進階

這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

自學本身難度較高，一步一步學下來肯定全面且扎實，如果自己有針對性的想學哪一部分，可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊，可以多看一些不同的視頻學習。

在此，我真誠的邀您移至B站尚學堂官方號，有關大數據分析和Python的學習教程隨你挑，免費的呢！

『陸』 想自學python，要如何學起呢

分享Python學習路線：

第一階段：Python基礎與Linux資料庫

這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模板、函數、異常處理、mysql使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python的基本語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段：web全棧

這一部分主要學習web前端相關技術，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web開發基礎、Vue、FIask Views、FIask模板、資料庫操作、FIask配置等知識。

學習目標：掌握web前端技術內容，掌握web後端框架，熟練使用FIask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段：數據分析+人工智慧

這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段：高級進階

這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

自學本身難度較高，一步一步學下來肯定全面且扎實，如果自己有針對性的想學哪一部分，可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊，可以多看一些不同的視頻學習。

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『柒』 python當下發展怎麼樣啊

近年來，Python一直是編程開發入行的首選，首先是因為Python的語言特點，簡單易用，容易上手，其次就是人工智慧的快速發展，而人工智慧的首選語言就是Python，所以越來越多的人選擇Python作為入行IT的敲門磚。

• 根據IEEE Spectrum發布的編程語言排行榜，2018年主流的十大編程語言中，Python排名第一，而且Python的語言優勢也很多，簡單易學、免費/開源、速度快/效率高、可移植性強、面向對象、可擴展性、可嵌入性、豐富的庫等都是Python的優勢，而且Python相對來說比較簡單，對新手友好，這些都決定了學Python不怕學不會，也不怕沒前途。

• 然後就是政策方面的支持，國務院發布《新一代人工智慧發展規劃》，人工智慧正式納入國家發展戰略，我國人工智慧產業發展的新篇章正式開啟。教育部也已將人工智慧劃入高中新課標;全國計算機二級考試新加「Python 語言程序設計」科目.....人工智慧這么火，想要入行AI就需學習Python，你還怕學了沒前途嗎?

• 其次隨著Python的應用也越來越廣，國內外眾多企業尤其是知名大型互聯網企業都在使用Python作為關鍵的開發語言之一，如網路、阿里、網易、新浪、搜狐等等。大型企業青睞，將來進名企機會更大，所以說學python真的還是挺有前途的。

• 最後再來看看python的就業薪資，據第三方統計顯示，北京地區Python平均工資：¥ 19780/月，從業5-10年者平均月薪27930元。20.4%的Python崗位薪資為15K-20K，35.9%的Python崗位薪資在20K-30K區間。不只北京，在其他城市，Python從業人員的工資也十分可觀。且Python的人才缺口大，好就業薪資高，學Python的小夥伴已經走上人生巔峰了吧。

『捌』 python數據分析師需要學什麼

python數據分析師。現在大數據分析可以熱得不要不要的。從發展來看，python數據分析師很有前景的。但也並不是隨便一個公司就可以做大數據分析的。有幾個問題是做大數據要考慮的：大數據來源是否全面，分析什麼，誰來使用等等。當然如果能到能做大數據的公司，那薪水還是可觀的。要做python數據分析師，有一些東西是不得不學的，要不然，做不了分析師的，可能做的程序員，幫別人實現分析的結果而已。第一：統計學知識。（推薦學習：Python視頻教程）
這是很大一部分大數據分析師的短板。當然這里說的不是簡單的一些統計而已。而是包括均值、中位數、標准差、方差、概率、假設檢驗等等具有時間、空間、數據本身。差不多應該是理工科的高等數學的知識，甚至還高一點兒。要能夠建模，要不然你分析出來的結果離實際相差十萬八千里的話，估計要不了幾天，你就會被卷鋪蓋走人了。當然，做個一般的大數據分析師，就不會涉及到很深的高等數學知識了，但要做一個牛B的大數據分析師，還是要學習學習再學習。
第二：很多人想不到的，你還是把EXCEL玩熟悉吧。
當然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函數，比如重點包括但不限於sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時間轉換，透視表，各種圖表做法等之類的。如果數據量不算是特別大的話，Excel能夠解決很多問題。比如，篩選部分贓數據，排序，挑選滿足條件的數據等等。
第三：分析思維的練習。
比如結構化思維、思維導圖、或網路腦圖、麥肯錫式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
第四：資料庫知識。
大數據大數據，就是數據量很多，Excel就解決不了這么大數據量的時候，就得使用資料庫。如果是關系型資料庫，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你還得要學習使用SQL語句，篩選排序，匯總等等。非關系型資料庫也得要學習，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起碼常用的了解一兩個，比如Hbase，Mongodb，redis等。
第五：業務學習。
其實對於大數據分析師來說，了解業務比了解數據更重要。對於行業業務是怎麼走的對於數據的分析有著非常重要的作用，不了解業務，可能你分析的結果不是別人想要的。
第六：開發工具及環境。
比如：Linux OS、Hadoop（存儲HDFS，計算Yarn）、Spark、或另外一些中間件。目前用得多的開發工具python等等語言工具。
總之，要做一個高級或總監級的大數據分析師那是相當的燒腦的。要學習了解的東西如果只是單純的數據方面的話，那業務和統計知識的學習是必不可少的。如果是實用型的大數據分析師可能只掌握某些部分就可以。大數據開發工程師的話，基本就是掌握開發環境、開發語言以及各種圖表的應用，也是可以滿足的。畢竟，一個公司要團隊協作，一人懂一部分就可以搞出分析產品出來了。認定一項事情就去干！越干越輕松，越干越牛B！
更多Python相關技術文章，請訪問Python教程欄目進行學習！以上就是小編分享的關於python數據分析師需要學什麼的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

『玖』 python能做區塊鏈嗎

可以的

區塊鏈實現原理的簡易描述

區塊鏈技術做為一種數字記賬技術，其核心是將保存了交易數據的區塊，以加密的方式，按時間的順序鏈式記錄。區塊鏈本身就是一個公共的資料庫，系統將新誕生的業務數據存儲在被稱為區塊的容器之中，並將該區塊添加到已有區塊組成的鏈條之中。有點像貪吃蛇，吃的區塊越多，蛇的身體越長；在比特幣的應用場景下，這些數據是一組轉賬交易記錄。在共享單車的應用場景下，這些數據就可以是借車還車的交易記錄。

區塊鏈的簡易實現代碼

在上述的代碼中，區塊鏈核心存儲的數據結構是列表，通過
new_block()產生的新區塊，被不斷的增添到區塊鏈的尾部，每個區塊的 Hash 值中包含該區塊所有的數據信息，在計算該 Hash
值的過程中需引用前一區塊的 Hash
值，故而實現了防篡改。而區塊鏈資料庫的最大價值就是這種高度防篡改的可信計算。在我們的簡易區塊鏈實現中成功體現了這一點。在商用級的區塊鏈應用中，新建區塊的過程被稱為智能合約，區塊鏈就是通過智能合約不斷的壯大。

『拾』 如何使用python開發區塊鏈

初始區塊鏈
特點：
區塊鏈是由區塊的記錄構成的不可變，有序的鏈記錄。主要有以下幾個特點：
1：去中心化
由於使用分布式核算和存儲，不存在中心化的硬體或管理機構，任意節點的權利和義務都是均等的，系統中的數據塊由整個系統中具有維護功能的節點來共同維護。得益於區塊鏈的去中心化特徵，比特幣也有去中心化的特徵 。
2：開放性
系統是開放的，除了交易各方的私有信息被加密外，區塊鏈的數據對所有人公開，任何人都可以通過公開的介面查詢區塊鏈數據和開發相關應用，因此整個系統信息高度透明。
3：自治性
區塊鏈採用基於協商一致的規范和協議（比如一套公開透明的演算法）使得整個系統中的所有節點能夠在去信任的環境自由安全的交換數據，使得對「人」的信任改成了對機器的信任，任何人為的干預不起作用。
4：信息不可篡改
一旦信息經過驗證並添加至區塊鏈，就會永久的存儲起來，除非能夠同時控制住系統中超過51%的節點，否則單個節點上對資料庫的修改是無效的，因此區塊鏈的數據穩定性和可靠性極高。
5：匿名性
由於節點之間的交換遵循固定的演算法，其數據交互是無需信任的（區塊鏈中的程序規則會自行判斷活動是否有效），因此交易對手無須通過公開身份的方式讓對方對自己產生信任，對信用的累積非常有幫助。
與傳統分布式資料庫相比主要有以下兩個區別：
1：傳統分布式資料庫支持增刪查改，區塊鏈只支持查找和插入，對區塊不能進行刪除和修改。
2：傳統的分布式資料庫一般都是主從結構：master和slaves的結構，為了保證高可用，通過備用master來實現，而區塊鏈是一個去中心化的資料庫。沒有主從結構。
區塊鏈和比特幣：
說起區塊鏈，大多數人都會談起比特幣。但區塊鏈並不等於是比特幣，現在已經是區塊鏈3.0時代，而比特幣只是區塊鏈1.0時代的產物。
區塊鏈的進化方式是：
▪ 區塊鏈1.0——數字貨幣
▪ 區塊鏈2.0——數字資產與智能合約
▪ 區塊鏈3.0——各種行業分布式應用落地
區塊鏈的分類：
公有區塊鏈（PublicBlockChains)
公有區塊鏈是指：世界上任何個體或者團體都可以發送交易，且交易能夠獲得該區塊鏈的有效確認，任何人都可以參與其共識過程。公有區塊鏈是最早的區塊鏈，也是應用最廣泛的區塊鏈，各大bitcoins系列的虛擬數字貨幣均基於公有區塊鏈，世界上有且僅有一條該幣種對應的區塊鏈。
聯合（行業）區塊鏈（ConsortiumBlockChains)
行業區塊鏈：由某個群體內部指定多個預選的節點為記賬人，每個塊的生成由所有的預選節點共同決定（預選節點參與共識過程），其他接入節點可以參與交易，但不過問記賬過程(本質上還是託管記賬，只是變成分布式記賬，預選節點的多少，如何決定每個塊的記賬者成為該區塊鏈的主要風險點），其他任何人可以通過該區塊鏈開放的API進行限定查詢。
私有區塊鏈（privateBlockChains)
私有區塊鏈：僅僅使用區塊鏈的總賬技術進行記賬，可以是一個公司，也可以是個人，獨享該區塊鏈的寫入許可權，本鏈與其他的分布式存儲方案沒有太大區別。(Dec2015)保守的巨頭（傳統金融）都是想實驗嘗試私有區塊鏈，而公鏈的應用例如bitcoin已經工業化，私鏈的應用產品還在摸索當中。