1、批处理文件 - 最后要介绍的是glob模块，也是办公自动化必须要掌握的一个模块，同样可以用于批处理文件glob 最重要的功能就是搜索获取同一级或者各子级下符合条件的文件 （绝对路径） ，非常适合写批处理的代码。
2、单元测试 a、unittest ：Python自带的单元测试框架 b、pyunit：Junit的Python版本 使用Pyhon进行Windows GUI测试 这部分的功能主要就是和大家平时使用的QTP类似。
3、阶段九：自动化运维&开发Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
1、在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。利用Python分析建模 在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。Statsmodels允许用户浏览数据，估计统计模型和执行统计测试。
2、检查数据表 Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。
3、对R语言程序员来说，上述操作等价于通过print（head（df）来打印数据的前6行，以及通过print（tail（df）来打印数据的后6行。当然Python中，默认打印是5行，而R则是6行。
通常此类数据是由.txt（.csv）等格式存储的，读取和处理方法可参考我的“Python气象数据处理与绘图（1）：数据读取”，本文主要介绍绘图部分。当然根据需要，也可以直接绘制两维的轨迹，即取消掉颜色数组，用最简单的plot语句，循环绘制即可。
就中国而言，气象台准确预报寒潮、台风、暴雨等自然灾害出现的位置和强度，就可以直接为工农业生产和群众生活服务。天气预报是根据气象观测资料，应用天气学、动力气象学、统计学的原理和方法，对某区域或某地点未来一定时段的天气状况作出定性或定量的预测。它是大气科学研究的一个重要目标。对人们生活有重要意义。
1、利用Python读写数据 Python读写数据，主要包括以下内容：我们以一小段代码来看：可见，仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件。利用Python处理和计算数据 在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。
2、在FastAPI中，可以使用Python的协程库asyncio来实现异步编程。通过使用async和await关键字，可以定义异步函数，使得请求可以在等待耗时操作的同时处理其他请求。同时，可以使用多线程来增加并发处理能力。Python提供了threading模块来支持多线程编程。可以将每个请求的处理放在一个单独的线程中运行，从而实现并发处理。
3、先设置图片的颜色，接着利用Image模块的new方法新生成一张图片，png格式的图片需要设置成rgba，类似的还有rgb，L（灰度图等），尺寸设定为640，480，这个可以根据自己的情况设定，颜色同样如此。批量生成图片 上面生成了一张图片，那要生成十张图片呢，这种步骤一样，只是颜色改变的，利用循环就可以解决。
4、接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。生成数据表常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库，为了方便起见，我们也同时导入Numpy库。
1、新建python文件导入 在python项目中，新建python文件，并依次导入xlrd和xlwt。 2 调用open_workbook方法打开 接着调用open_workbook方法，打开一个excel文件。
2、在python语言中，可以使用xlrd和xlwt两个库操作excel。在python语言中处理Excel的方法：在python项目中，新建python文件，并依次导入xlrd和xlwt。
3、python处理excel教程：首先打开pycharm工具，创建python项目；然后新建python文件，依次导入openpyxl、xlrd和xlwt，并定义函数；接着向excel插入数据；最后调用函数加载数据即可。
4、可以使用 Python 中的 pandas 库来读取 Excel 文件里面某一整列内容并修改。首先，需要安装 pandas 库。在命令行中输入：pip install pandas 然后可以使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件，并使用 iloc 属性获取某一整列内容。
5、去重 我们使用Pandas库的drop_duplicates（subset=None， keep=‘first’， inplace=False）功能来对Excel文件中的重复项进行删除。
6、使用pip install openpyxl即可，但是在windows下安装的是6版本，但是centos自动安装的是1版本。
现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。数据分析流程 一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。
首先，我们从基础概念出发，通过实例学习Dask DataFrame接口，理解其与pandas的语义差异。接着，我们将探索超内存数据的分片策略和最佳实践，Dask的分布式调度器在HPC和GPU服务器等环境中展现出智能任务分配的能力。从Dask的执行模型开始，它与pandas等库的差异尤为关键。
pandas，数据挖掘的关键， 提供各种挖掘分析的算法 numpy， 提供基本的统计 scipy， 提供各种数学公式 python common lib，python基本框架 环境搭建 安装python 安装pip pandas依赖的pip版本，最低是0.0。
对R语言程序员来说，上述操作等价于通过print（head（df）来打印数据的前6行，以及通过print（tail（df）来打印数据的后6行。当然Python中，默认打印是5行，而R则是6行。
检查数据表 Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。
Numpy Numpy是Python科学计算的基础包，它提供了很多功能：快速高效的多维数组对象ndarray、用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数、用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具、线性代数运算、傅里叶变换以及随机数生成等。