Python的多功能性：從數據分析到網絡爬蟲（web crawling）
Python數據結構和操作
整數和浮點數
字符串和字節
元組和列表
詞典和有序字典
設置和凍結集
數據框（pandas）
轉換
用Python進行面向對象編程
繼承（Inheritance）
多態性
靜態類
靜態功能
裝飾器（Decorators）
其他
用pandas進行數據分析
數據清理
在pandas中使用矢量數據
數據整理
排序和過濾數據
聚合操作
分析時間序列
數據可視化
用matplotlib繪制圖表
從pandas內使用matplotlib
創建高質量圖表
在Jupyter筆記本中可視化數據
Python中的其他可視化庫
在Numpy中矢量化數據
創建Numpy數組
矩陣上的常見操作
使用ufuncs
在Numpy數組上的視圖和廣播
通過避免循環來優化性能
使用cProfile優化性能
用Python處理大數據
使用Python構建和支持分布式應用程序
數據存儲：使用SQL和NoSQL數據庫
使用Hadoop和Spark進行分布式處理
擴展您的應用程序
Python用于財務工作
用于財務處理的軟件包、庫和API
Zipline
PyAlgoTrade
Pybacktest
quantlib
Python API
用其他語言擴展Python（反之亦然）
C＃
Java
C++
Perl
其他
Python多線程編程
模塊
同步
優先處理
用Python進行UI編程
在Python中構建GUI的框架選項
Tkinter
Pyqt
Python用于維護腳本
正確提升和捕獲異常
將代碼組織成模塊和包
了解符號表并在代碼中訪問它們
選擇一個測試框架并在Python中應用TDD
Python用于網絡
用于Web處理的包
網絡爬蟲
解析HTML和XML
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