python区块链数据分析

『壹』 Python想要从事数据分析工作，都要学习哪些知识

分享一份千锋的Python学习路线，包含所有的知识点。
第一阶段Python基础与Linux数据库。
这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。
学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。
第二阶段WEB全栈。
这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。
学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。
第三阶段数据分析+人工智能。
这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。
学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。
第四阶段高级进阶。
这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。
学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

『贰』 python 可以做区块链吗

可以的

区块链实现原理的简易描述

区块链技术做为一种数字记账技术，其核心是将保存了交易数据的区块，以加密的方式，按时间的顺序链式记录。区块链本身就是一个公共的数据库，系统将新诞生的业务数据存储在被称为区块的容器之中，并将该区块添加到已有区块组成的链条之中。有点像贪吃蛇，吃的区块越多，蛇的身体越长；在比特币的应用场景下，这些数据是一组转账交易记录。在共享单车的应用场景下，这些数据就可以是借车还车的交易记录。

区块链的简易实现代码

在上述的代码中，区块链核心存储的数据结构是列表，通过
new_block()产生的新区块，被不断的增添到区块链的尾部，每个区块的 Hash 值中包含该区块所有的数据信息，在计算该 Hash
值的过程中需引用前一区块的 Hash
值，故而实现了防篡改。而区块链数据库的最大价值就是这种高度防篡改的可信计算。在我们的简易区块链实现中成功体现了这一点。在商用级的区块链应用中，新建区块的过程被称为智能合约，区块链就是通过智能合约不断的壮大。

以下是代码的运行结果，在不同的时间下，运行结果不同。

运行结果

『叁』 python是什么区块链

python 是一门计算机语言，区块链是一种无中心的分散式数据库协议，大部分区块链都是用C++开发的（因为性能的原因）。python和区块链没有直接的关系，也很少有人用python开发区块链。

『肆』 Python需要学习什么内容，好学吗

Python自身的语法优势：

为什么说Python好学，是因为Python自身的特点决定的。作为一种解释型语言，在Python开发的过程中没有编译环节。虽然Python牺牲了一部分机器的效率，但是却提高了人的编译效率，因此我们常常把Python看做是一门更接近自然语言的语言，它的逻辑也十分接近人的逻辑，即使是初学者也能轻松理解Python的语法逻辑。而且，Python有大量的标准库，因此只用几行代码就可以实现一个功能，掌握了Python就能因为大量的第三方库降低很多常规开发的工作量。这就是Python自身的学习优势，也是为什么备受开发者和初学者青睐的原因。

Python的学习规划：

当然了，就算Python是一门新手友好的编程语言，也需要科学的方法和自身的努力，才能学好并掌握它。那么我们应该如何规划Python的学习计划呢？这里介绍一下博学谷的基础语法学习大纲，大家可以参考一下。首先学习内容涉及变量，运算符，输入输出和条件以及循环语句基础语法。总共七个学习阶段，分别是第一个python程序，注释，变量、输入和输出、运算符，if、while、for，字符串，列表和字典，元组。没有任何软件编程基础和Python经验的学习者都可以通过博学谷的Python基础语法入门教程，熟练掌握python的变量、输入输出、运算符、条件和循环语句等语法知识。

Python的学习时间安排：

至于Python要学多久，要看怎么学，并且学到什么程度。如果是零基础自学想达到就业的水平，按照每个人理解能力和学习能力的差异，大致上需求半年到一年左右。如果选择培训，有了讲师的指导和带领，可以少走不少弯路，学习效率会更高，不到半年就可以熟练掌握Python。以博学谷Python就业班的课程为例，覆盖了计算机原理、网络、Web前端、后端、架构、 数据库、项目部署、数据获取、数据提取、数据清洗、数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学 习、图像识别等领域所需要的全部技术，以两个就业核心方向+多领域就业能力培养为目标，学员完成课程就可以胜任Python开发岗位的工作。

『伍』 学习python的话大概要学习哪些内容

分享Python学习路线：

第一阶段：Python基础与Linux数据库

这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。

学习目标：掌握Python的基本语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

第二阶段：web全栈

这一部分主要学习web前端相关技术，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web开发基础、Vue、FIask Views、FIask模板、数据库操作、FIask配置等知识。

学习目标：掌握web前端技术内容，掌握web后端框架，熟练使用FIask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。

第三阶段：数据分析+人工智能

这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段：高级进阶

这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。

学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。

自学本身难度较高，一步一步学下来肯定全面且扎实，如果自己有针对性的想学哪一部分，可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块，可以多看一些不同的视频学习。

在此，我真诚的邀您移至B站尚学堂官方号，有关大数据分析和Python的学习教程随你挑，免费的呢！

『陆』 想自学python，要如何学起呢

分享Python学习路线：

第一阶段：Python基础与Linux数据库

这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。

学习目标：掌握Python的基本语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

第二阶段：web全栈

这一部分主要学习web前端相关技术，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web开发基础、Vue、FIask Views、FIask模板、数据库操作、FIask配置等知识。

学习目标：掌握web前端技术内容，掌握web后端框架，熟练使用FIask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。

第三阶段：数据分析+人工智能

这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段：高级进阶

这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。

学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。

自学本身难度较高，一步一步学下来肯定全面且扎实，如果自己有针对性的想学哪一部分，可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块，可以多看一些不同的视频学习。

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『柒』 python当下发展怎么样啊

近年来，Python一直是编程开发入行的首选，首先是因为Python的语言特点，简单易用，容易上手，其次就是人工智能的快速发展，而人工智能的首选语言就是Python，所以越来越多的人选择Python作为入行IT的敲门砖。

• 根据IEEE Spectrum发布的编程语言排行榜，2018年主流的十大编程语言中，Python排名第一，而且Python的语言优势也很多，简单易学、免费/开源、速度快/效率高、可移植性强、面向对象、可扩展性、可嵌入性、丰富的库等都是Python的优势，而且Python相对来说比较简单，对新手友好，这些都决定了学Python不怕学不会，也不怕没前途。

• 然后就是政策方面的支持，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能正式纳入国家发展战略，我国人工智能产业发展的新篇章正式开启。教育部也已将人工智能划入高中新课标;全国计算机二级考试新加“Python 语言程序设计”科目.....人工智能这么火，想要入行AI就需学习Python，你还怕学了没前途吗?

• 其次随着Python的应用也越来越广，国内外众多企业尤其是知名大型互联网企业都在使用Python作为关键的开发语言之一，如网络、阿里、网易、新浪、搜狐等等。大型企业青睐，将来进名企机会更大，所以说学python真的还是挺有前途的。

• 最后再来看看python的就业薪资，据第三方统计显示，北京地区Python平均工资：¥ 19780/月，从业5-10年者平均月薪27930元。20.4%的Python岗位薪资为15K-20K，35.9%的Python岗位薪资在20K-30K区间。不只北京，在其他城市，Python从业人员的工资也十分可观。且Python的人才缺口大，好就业薪资高，学Python的小伙伴已经走上人生巅峰了吧。

『捌』 python数据分析师需要学什么

python数据分析师。现在大数据分析可以热得不要不要的。从发展来看，python数据分析师很有前景的。但也并不是随便一个公司就可以做大数据分析的。有几个问题是做大数据要考虑的：大数据来源是否全面，分析什么，谁来使用等等。当然如果能到能做大数据的公司，那薪水还是可观的。要做python数据分析师，有一些东西是不得不学的，要不然，做不了分析师的，可能做的程序员，帮别人实现分析的结果而已。第一：统计学知识。（推荐学习：Python视频教程）
这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。差不多应该是理工科的高等数学的知识，甚至还高一点儿。要能够建模，要不然你分析出来的结果离实际相差十万八千里的话，估计要不了几天，你就会被卷铺盖走人了。当然，做个一般的大数据分析师，就不会涉及到很深的高等数学知识了，但要做一个牛B的大数据分析师，还是要学习学习再学习。
第二：很多人想不到的，你还是把EXCEL玩熟悉吧。
当然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函数，比如重点包括但不限于sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换，透视表，各种图表做法等之类的。如果数据量不算是特别大的话，Excel能够解决很多问题。比如，筛选部分赃数据，排序，挑选满足条件的数据等等。
第三：分析思维的练习。
比如结构化思维、思维导图、或网络脑图、麦肯锡式分析，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：数据库知识。
大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。如果是关系型数据库，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你还得要学习使用SQL语句，筛选排序，汇总等等。非关系型数据库也得要学习，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起码常用的了解一两个，比如Hbase，Mongodb，redis等。
第五：业务学习。
其实对于大数据分析师来说，了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用，不了解业务，可能你分析的结果不是别人想要的。
第六：开发工具及环境。
比如：Linux OS、Hadoop（存储HDFS，计算Yarn）、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具python等等语言工具。
总之，要做一个高级或总监级的大数据分析师那是相当的烧脑的。要学习了解的东西如果只是单纯的数据方面的话，那业务和统计知识的学习是必不可少的。如果是实用型的大数据分析师可能只掌握某些部分就可以。大数据开发工程师的话，基本就是掌握开发环境、开发语言以及各种图表的应用，也是可以满足的。毕竟，一个公司要团队协作，一人懂一部分就可以搞出分析产品出来了。认定一项事情就去干！越干越轻松，越干越牛B！
更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python数据分析师需要学什么的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

『玖』 python能做区块链吗

可以的

区块链实现原理的简易描述

区块链技术做为一种数字记账技术，其核心是将保存了交易数据的区块，以加密的方式，按时间的顺序链式记录。区块链本身就是一个公共的数据库，系统将新诞生的业务数据存储在被称为区块的容器之中，并将该区块添加到已有区块组成的链条之中。有点像贪吃蛇，吃的区块越多，蛇的身体越长；在比特币的应用场景下，这些数据是一组转账交易记录。在共享单车的应用场景下，这些数据就可以是借车还车的交易记录。

区块链的简易实现代码

在上述的代码中，区块链核心存储的数据结构是列表，通过
new_block()产生的新区块，被不断的增添到区块链的尾部，每个区块的 Hash 值中包含该区块所有的数据信息，在计算该 Hash
值的过程中需引用前一区块的 Hash
值，故而实现了防篡改。而区块链数据库的最大价值就是这种高度防篡改的可信计算。在我们的简易区块链实现中成功体现了这一点。在商用级的区块链应用中，新建区块的过程被称为智能合约，区块链就是通过智能合约不断的壮大。

『拾』 如何使用python开发区块链

初始区块链
特点：
区块链是由区块的记录构成的不可变，有序的链记录。主要有以下几个特点：
1：去中心化
由于使用分布式核算和存储，不存在中心化的硬件或管理机构，任意节点的权利和义务都是均等的，系统中的数据块由整个系统中具有维护功能的节点来共同维护。得益于区块链的去中心化特征，比特币也有去中心化的特征 。
2：开放性
系统是开放的，除了交易各方的私有信息被加密外，区块链的数据对所有人公开，任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用，因此整个系统信息高度透明。
3：自治性
区块链采用基于协商一致的规范和协议（比如一套公开透明的算法）使得整个系统中的所有节点能够在去信任的环境自由安全的交换数据，使得对“人”的信任改成了对机器的信任，任何人为的干预不起作用。
4：信息不可篡改
一旦信息经过验证并添加至区块链，就会永久的存储起来，除非能够同时控制住系统中超过51%的节点，否则单个节点上对数据库的修改是无效的，因此区块链的数据稳定性和可靠性极高。
5：匿名性
由于节点之间的交换遵循固定的算法，其数据交互是无需信任的（区块链中的程序规则会自行判断活动是否有效），因此交易对手无须通过公开身份的方式让对方对自己产生信任，对信用的累积非常有帮助。
与传统分布式数据库相比主要有以下两个区别：
1：传统分布式数据库支持增删查改，区块链只支持查找和插入，对区块不能进行删除和修改。
2：传统的分布式数据库一般都是主从结构：master和slaves的结构，为了保证高可用，通过备用master来实现，而区块链是一个去中心化的数据库。没有主从结构。
区块链和比特币：
说起区块链，大多数人都会谈起比特币。但区块链并不等于是比特币，现在已经是区块链3.0时代，而比特币只是区块链1.0时代的产物。
区块链的进化方式是：
▪ 区块链1.0——数字货币
▪ 区块链2.0——数字资产与智能合约
▪ 区块链3.0——各种行业分布式应用落地
区块链的分类：
公有区块链（PublicBlockChains)
公有区块链是指：世界上任何个体或者团体都可以发送交易，且交易能够获得该区块链的有效确认，任何人都可以参与其共识过程。公有区块链是最早的区块链，也是应用最广泛的区块链，各大bitcoins系列的虚拟数字货币均基于公有区块链，世界上有且仅有一条该币种对应的区块链。
联合（行业）区块链（ConsortiumBlockChains)
行业区块链：由某个群体内部指定多个预选的节点为记账人，每个块的生成由所有的预选节点共同决定（预选节点参与共识过程），其他接入节点可以参与交易，但不过问记账过程(本质上还是托管记账，只是变成分布式记账，预选节点的多少，如何决定每个块的记账者成为该区块链的主要风险点），其他任何人可以通过该区块链开放的API进行限定查询。
私有区块链（privateBlockChains)
私有区块链：仅仅使用区块链的总账技术进行记账，可以是一个公司，也可以是个人，独享该区块链的写入权限，本链与其他的分布式存储方案没有太大区别。(Dec2015)保守的巨头（传统金融）都是想实验尝试私有区块链，而公链的应用例如bitcoin已经工业化，私链的应用产品还在摸索当中。