python怎么样好学吗

谢谢邀请，学习选择很重要！！！

从未接触过编程，首先应该选择一门语言那么我推荐python

学习重要是选对方法！！！

python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！

感觉有本书《Python3破冰人工智能从入门到实战》你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。

第 1章　从数学建模到人工智能

11　数学建模

111　数学建模与人工智能112　数学建模中的常见问题12　人工智能下的数学121　统计量122　矩阵概念及运算123　概率论与数理统计124　高等数学——导数、微分、不定积分、定积分

第2章 Python快速入门

21　安装Python

211　Python安装步骤212　IDE的选择22　Python基本 *** 作221　第 一个小程序222　注释与格式化输出223　列表、元组、字典224　条件语句与循环语句225　break、continue、pass23　Python高级 *** 作231　lambda232　map233　filter

第3章　Python科学计算库NumPy

31　NumPy简介与安装

311　NumPy简介312　NumPy安装32　基本 *** 作321　初识NumPy322　NumPy数组类型323　NumPy创建数组324　索引与切片325　矩阵合并与分割326　矩阵运算与线性代数327　NumPy的广播机制328　NumPy统计函数329　NumPy排序、搜索3210　NumPy数据的保存

第4章　常用科学计算模块快速入门

41　Pandas科学计算库

411　初识Pandas412　Pandas基本 *** 作42　Matplotlib可视化图库421　初识Matplotlib422　Matplotlib基本 *** 作423　Matplotlib绘图案例43　SciPy科学计算库431　初识SciPy432　SciPy基本 *** 作433　SciPy图像处理案例第5章　Python网络爬虫51　爬虫基础511　初识爬虫512　网络爬虫的算法52　爬虫入门实战521　调用API522　爬虫实战53　爬虫进阶—高效率爬虫531　多进程532　多线程533　协程534　小结

第6章　Python数据存储

61　关系型数据库MySQL

611　初识MySQL612　Python *** 作MySQL62　NoSQL之MongoDB621　初识NoSQL622　Python *** 作MongoDB63　本章小结631　数据库基本理论632　数据库结合633　结束语

第7章　Python数据分析

71　数据获取

711　从键盘获取数据712　文件的读取与写入713　Pandas读写 *** 作72　数据分析案例721　普查数据统计分析案例722　小结

第8章　自然语言处理

81　Jieba分词基础

811　Jieba中文分词812　Jieba分词的3种模式813　标注词性与添加定义词82　关键词提取821　TF-IDF关键词提取822　TextRank关键词提取83　word2vec介绍831　word2vec基础原理简介832　word2vec训练模型833　基于gensim的word2vec实战

第9章　从回归分析到算法基础

91　回归分析简介

911　“回归”一词的来源912　回归与相关913　回归模型的划分与应用92　线性回归分析实战921　线性回归的建立与求解922　Python求解回归模型案例923　检验、预测与控制

第10章 从K-Means聚类看算法调参

101　K-Means基本概述

1011　K-Means简介1012　目标函数1013　算法流程1014　算法优缺点分析102　K-Means实战

第11章 从决策树看算法升级

111　决策树基本简介

112　经典算法介绍1121　信息熵1122　信息增益1123　信息增益率1124　基尼系数1125　小结113　决策树实战1131　决策树回归1132　决策树的分类

第12章 从朴素贝叶斯看算法多变　193

121　朴素贝叶斯简介

1211　认识朴素贝叶斯1212　朴素贝叶斯分类的工作过程1213　朴素贝叶斯算法的优缺点122　3种朴素贝叶斯实战

第13章 从推荐系统看算法场景

131　推荐系统简介

1311　推荐系统的发展1312　协同过滤132　基于文本的推荐1321　标签与知识图谱推荐案例1322　小结

第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅

141　初识TensorFlow

1411　什么是TensorFlow1412　安装TensorFlow1413　TensorFlow基本概念与原理142　TensorFlow数据结构1421　阶1422　形状1423　数据类型143　生成数据十二法1431　生成Tensor1432　生成序列1433　生成随机数144　TensorFlow实战

希望对你有帮助！！！

贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！！

朋友圈很多人都想学python，有一个很重要的原因是它非常适合入门。对于 人工智能算法 的开发，python有其他编程语言所没有的独特优势， 代码量少 ，开发者只需把精力集中在算法研究上面。

本文介绍一个用python开发的，自动与美女尬聊的小软件。以下都是满满的干货，是我工作之余时写的，经过不断优化，现在分享给大家。那现在就让我们抓紧时间开始吧！

准备：

编程工具IDE：pycharm

python版本： 360

首先新建一个py文件，命名为：ai_chatpy

PS： 以下五步的代码直接复制到单个py文件里面就可以直接运行。为了让读者方便写代码，我把代码都贴出来了，但是排版存在问题，我又把在pycharm的代码排版给截图出来。

第一步： 引入关键包

简单介绍一下上面几个包的作用： pickle 包 是用来对数据序列化存文件、反序列化读取文件，是人类不可读的，但是计算机去读取时速度超快。（就是用记事本打开是乱码）。 而 json包 是一种文本序列化，是人类可读的，方便你对其进行修改（记事本打开，可以看到里面所有内容，而且都认识。） gensim 包 是自然语言处理的其中一个python包，简单容易使用，是入门NLP算法必用的一个python包。 jieba包 是用来分词，对于算法大咖来说效果一般般，但是它的速度非常快，适合入门使用。

以上这些包，不是关键，学习的时候，可以先跳过。等理解整个程序流程后，可以一个一个包有针对性地去看文档。

第二步：静态配置

这里path指的是对话语料（训练数据）存放的位置，model_path是模型存储的路径。

这里是个人编程的习惯，我习惯把一些配置，例如：文件路径、模型存放路径、模型参数统一放在一个类中。当然，实际项目开发的时候，是用config 文件存放，不会直接写在代码里，这里为了演示方便，就写在一起，也方便运行。

第三步： 编写一个类，实现导数据、模型训练、对话预测一体化

首次运行的时候，会从静态配置中读取训练数据的路径，读取数据，进行训练，并把训练好的模型存储到指定的模型路径。后续运行，是直接导入模型，就不用再次训练了。

对于model类，我们一个一个来介绍。

initialize() 函数和 __init__() 函数 是对象初始化和实例化，其中包括基本参数的赋值、模型的导入、模型的训练、模型的保存、最后返回用户一个对象。

__train_model() 函数，对问题进行分词，使用 gesim 实现词袋模型，统计每个特征的 tf-idf , 建立稀疏矩阵，进而建立索引。

__save_model() 函数 和 __load_model() 函数 是成对出现的，很多项目都会有这两个函数，用于保存模型和导入模型。不同的是，本项目用的是文件存储的方式，实际上线用的是数据库

get_answer() 函数使用训练好的模型，对问题进行分析，最终把预测的回答内容反馈给用户。

第四步：写三个工具类型的函数，作为读写文件。

其中，获取对话材料，可以自主修改对话内容，作为机器的训练的数据。我这里只是给了几个简单的对话语料，实际上线的项目，需要大量的语料来训练，这样对话内容才饱满。

这三个工具函数，相对比较简单一些。其中 get_data() 函数，里面的数据是我自己编的，大家可以根据自己的习惯，添加自己的对话数据，这样最终训练的模型，对话方式会更贴近自己的说话方式。

第五步： 调用模型，进行对话预测

主函数main()， 就是你整个程序运行的起点，它控制着所有步骤。

运行结果：

程序后台运行结果：

如果有疑问想获取源码（ 其实代码都在上面 ），可以后台私信我，回复：python智能对话。 我把源码发你。最后，感谢大家的阅读，祝大家工作生活愉快！

关于零基础怎么样能快速学好Python的问题，百度提问和解答的都很多，你可以百度下看看。我觉得从个人自学的角度出发，应从以下几个方面来理解：

1 为什么选择学python？

据统计零基础或非专业的人士学python的比较多，据HackerRank开发者调查报告2018年5月显示（见图），Python排名第一，成为最受欢迎编程语言。Python以优雅、简洁著称，入行门槛低，可以从事Linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能等职位，薪资待遇呈上涨趋势。

2 入门python需要那些准备？

21 心态准备。编程是一门技术，也可说是一门手艺。如同书法、绘画、乐器、雕刻等，技艺纯熟的背后肯定付出了长时间的反复练习。不要相信几周速成，也不能急于求成。编程的世界浩瀚无边，所以请保持一颗敬畏的心态去学习，认真对待写下的每一行代码，甚至每一个字符。收拾好自己的心态，向着编程的世界出发。第一步至关重要，关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路，并坚持走下去。

22 配置 Python 学习环境。选Python2 还是 Python3？入门时很多人都会纠结。二者只是程序不兼容，思想上并无大差别，语法变动也并不多。选择任何一个入手，都没有大影响。如果你仍然无法抉择，那请选择 Python3，毕竟这是未来的趋势。

编辑器该如何选？同样，推荐 pycharm 社区版，配置简单、功能强大、使用起来省时省心，对初学者友好，并且完全免费！其他编辑器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推荐了。

*** 作环境？Python 支持现有所有主流 *** 作平台，不管是 windows 还是 mac 还是 linux，都能很好的运行 Python。并且后两者都默认自带 Python 环境。

23 选择自学的书籍。我推荐的书的内容由浅入深，建议按照先后顺序阅读学习：

231《Python简明教程》。这是一本言简意赅的 Python 入门教程，简单直白，没有废话。就算没有基础，你也可以像读小说一样，花两天时间就可以读完。适合入门快速了解语法。

232 廖雪峰编写的《Python教程》。廖先生的教程涵盖了 Python 知识的方方面面，内容更加系统，有一定深度，有一定基础之后学习会有更多的收获。

24 学会安装包。Python中有很多扩展包，想要安装这些包可以采用两种方法：

241 使用pip或easy_install。

1)在网上找到的需要的包，下载下来。eg rsa-314targz;

2)解压缩该文件;

3)命令行工具cd切换到所要安装的包的目录，找到setuppy文件，然后输入python setuppy install

242 不用pip或easy_install,直接打开cmd，敲pip install rsa。

3 提升阶段需要恒心和耐力。

完成入门阶段的基础学习之后，常会陷入一个瓶颈期，通过看教程很难进一步提高编程水平。这时候，需要的是反复练习，大量的练习。可以从书上的例题、作业题开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。我们收集了一些练习题和网站。可根据自己阶段，选择适合的练习去做。建议最好挑选一两个系列重点完成，而不是浅尝辄止。

31 多做练习。推荐网站练习：

crossin编程教室实例：相对于编程教室基础练习着重于单一知识点，

编程实例训练对基础知识的融会贯通；

hackerrank：Python 部分难度循序渐进，符合学习曲线

实验楼：提升编程水平从做项目开始；

codewar：社区型编程练习网站，内容由易到难；

leetcode：为编程面试准备，对初学者稍难；

牛客网：提供 BAT 等大厂笔试题目；

codecombat：提供一边游戏一边编程；

projecteuler：纯粹的编程练习网站；

菜鸟教程100例：基于 py2 的基础练习；

32 遇到问题多交流。

321 利用好搜索引擎。

322 求助于各大网站。推荐

stackoverflow：这是一个程序员的知识库；

v2ex：国内非常不错的编程社区，不仅仅是包含程序，也包含了程序员的生活；

segmentfault：一家以编程问答为主的网站;

CSDN、知乎、简书等

323 加入相关的QQ、微信群、百度知道。不懂的可以随时请教。

给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：78。

内容介绍

目录

第1章　Python数据分析概述　1

任务11　认识数据分析　1

111　掌握数据分析的概念　2

112　掌握数据分析的流程　2

113　了解数据分析应用场景　4

任务12　熟悉Python数据分析的工具　5

121　了解数据分析常用工具　6

122　了解Python数据分析的优势　7

123　了解Python数据分析常用类库　7

任务13　安装Python的Anaconda发行版　9

131　了解Python的Anaconda发行版　9

132　在Windows系统中安装Anaconda　9

133　在Linux系统中安装Anaconda　12

任务14　掌握Jupyter Notebook常用功能　14

141　掌握Jupyter Notebook的基本功能　14

142　掌握Jupyter Notebook的高 级功能　16

小结　19

课后习题　19

第2章　NumPy数值计算基础　21

任务21　掌握NumPy数组对象ndarray　21

211　创建数组对象　21

212　生成随机数　27

213　通过索引访问数组　29

214　变换数组的形态　31

任务22　掌握NumPy矩阵与通用函数　34

221　创建NumPy矩阵　34

222　掌握ufunc函数　37

任务23　利用NumPy进行统计分析　41

231　读/写文件　41

232　使用函数进行简单的统计分析　44

233　任务实现　48

小结　50

实训　50

实训1　创建数组并进行运算　50

实训2　创建一个国际象棋的棋盘　50

课后习题　51

第3章　Matplotlib数据可视化基础　52

任务31　掌握绘图基础语法与常用参数　52

311　掌握pyplot基础语法　53

312　设置pyplot的动态rc参数　56

任务32　分析特征间的关系　59

321　绘制散点图　59

322　绘制折线图　62

323　任务实现　65

任务33　分析特征内部数据分布与分散状况　68

331　绘制直方图　68

332　绘制饼图　70

333　绘制箱线图　71

334　任务实现　73

小结　77

实训　78

实训1　分析1996 2015年人口数据特征间的关系　78

实训2　分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况　78

课后习题　79

第4章　pandas统计分析基础　80

任务41　读/写不同数据源的数据　80

411　读/写数据库数据　80

412　读/写文本文件　83

413　读/写Excel文件　87

414　任务实现　88

任务42　掌握DataFrame的常用 *** 作　89

421　查看DataFrame的常用属性　89

422　查改增删DataFrame数据　91

423　描述分析DataFrame数据　101

424　任务实现　104

任务43　转换与处理时间序列数据　107

431　转换字符串时间为标准时间　107

432　提取时间序列数据信息　109

433　加减时间数据　110

434　任务实现　111

任务44　使用分组聚合进行组内计算　113

441　使用groupby方法拆分数据　114

442　使用agg方法聚合数据　116

443　使用apply方法聚合数据　119

444　使用transform方法聚合数据　121

445　任务实现　121

任务45　创建透视表与交叉表　123

451　使用pivot_table函数创建透视表　123

452　使用crosstab函数创建交叉表　127

453　任务实现　128

小结　130

实训　130

实训1　读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息　130

实训2　提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息　130

实训3　使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表　131

实训4　对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换　131

课后习题　131

第5章　使用pandas进行数据预处理　133

任务51　合并数据　133

511　堆叠合并数据　133

512　主键合并数据　136

513　重叠合并数据　139

514　任务实现　140

任务52　清洗数据　141

521　检测与处理重复值　141

522　检测与处理缺失值　146

523　检测与处理异常值　149

524　任务实现　152

任务53　标准化数据　154

531　离差标准化数据　154

532　标准差标准化数据　155

533　小数定标标准化数据　156

534　任务实现　157

任务54　转换数据　158

541　哑变量处理类别型数据　158

542　离散化连续型数据　160

543　任务实现　162

小结　163

实训　164

实训1　插补用户用电量数据缺失值　164

实训2　合并线损、用电量趋势与线路告警数据　164

实训3　标准化建模专家样本数据　164

课后习题　165

第6章　使用scikit-learn构建模型　167

任务61　使用sklearn转换器处理数据　167

611　加载datasets模块中的数据集　167

612　将数据集划分为训练集和测试集　170

613　使用sklearn转换器进行数据预处理与降维　172

614　任务实现　174

任务62　构建并评价聚类模型　176

621　使用sklearn估计器构建聚类模型　176

622　评价聚类模型　179

623　任务实现　182

任务63　构建并评价分类模型　183

631　使用sklearn估计器构建分类模型　183

632　评价分类模型　186

633　任务实现　188

任务64　构建并评价回归模型　190

641　使用sklearn估计器构建线性回归模型　190

642　评价回归模型　193

643　任务实现　194

小结　196

实训　196

实训1　使用sklearn处理wine和wine_quality数据集　196

实训2　构建基于wine数据集的K-Means聚类模型　196

实训3　构建基于wine数据集的SVM分类模型　197

实训4　构建基于wine_quality数据集的回归模型　197

课后习题　198

第7章　航空公司客户价值分析　199

任务71　了解航空公司现状与客户价值分析　199

711　了解航空公司现状　200

712　认识客户价值分析　201

713　熟悉航空客户价值分析的步骤与流程　201

任务72　预处理航空客户数据　202

721　处理数据缺失值与异常值　202

722　构建航空客户价值分析关键特征　202

723　标准化LRFMC模型的5个特征　206

724　任务实现　207

任务73　使用K-Means算法进行客户分群　209

731　了解K-Means聚类算法　209

732　分析聚类结果　210

733　模型应用　213

734　任务实现　214

小结　215

实训　215

实训1　处理xyk数据异常值　215

实训2　构造xyk客户风险评价关键特征　217

实训3　构建K-Means聚类模型　218

课后习题　218

第8章　财政收入预测分析　220

任务81　了解财政收入预测的背景与方法　220

811　分析财政收入预测背景　220

812　了解财政收入预测的方法　222

813　熟悉财政收入预测的步骤与流程　223

任务82　分析财政收入数据特征的相关性　223

821　了解相关性分析　223

822　分析计算结果　224

823　任务实现　225

任务83　使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征　225

831　了解Lasso回归方法　226

832　分析Lasso回归结果　227

833　任务实现　227

任务84　使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型　228

841　了解灰色预测算法　228

842　了解SVR算法　229

843　分析预测结果　232

844　任务实现　234

小结　236

实训　236

实训1　求取企业所得税各特征间的相关系数　236

实训2　选取企业所得税预测关键特征　237

实训3　构建企业所得税预测模型　237

课后习题　237

第9章　家用热水器用户行为分析与事件识别　239

任务91　了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤　239

911　分析家用热水器行业现状　240

912　了解热水器采集数据基本情况　240

913　熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程　241

任务92　预处理热水器用户用水数据　242

921　删除冗余特征　242

922　划分用水事件　243

923　确定单次用水事件时长阈值　244

924　任务实现　246

任务93　构建用水行为特征并筛选用水事件　247

931　构建用水时长与频率特征　248

932　构建用水量与波动特征　249

933　筛选候选洗浴事件　250

934　任务实现　251

任务94　构建行为事件分析的BP神经网络模型　255

941　了解BP神经网络算法原理　255

942　构建模型　259

943　评估模型　260

944　任务实现　260

小结　263

实训　263

实训1　清洗运营商客户数据　263

实训2　筛选客户运营商数据　264

实训3　构建神经网络预测模型　265

课后习题　265

附录A　267

附录B　270

参考文献　295

学习笔记

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……

本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchatlogin()friends = itchatget_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwordstxt，newdittxt、unionWordstxt，下载字体simheittf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriendspy 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlibpyplot as pltpltrcParams['fontsans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文pltrcParams['axesunicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiebaimport jiebaposseg as psegfrom scipymisc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dictfromkeys(range(0x10000, sysmaxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……

Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -- coding:UTF-8 --#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlibpyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearnlinear_model import LogisticRegression#读取文件d……

以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。

注·获取方式：私信（666）

xzjpanda

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微信聊天记录导出及年度报告软件使用方法 原创

2022-09-20 00:48:17

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xzjpanda

码龄10年

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（软件下载地址在文末！）

要想使用pdX_Wechat_Stats软件，首先要获取自己微信聊天记录的数据库。类比计算流体力学，我把导出微信聊天数据这个过程称为前处理，实现这个功能的商用软件有不少，但价格普遍高得离谱，一般只能导出一个账号，只能使用一年，只具备前处理功能，后续的分析图表也不能生成，不得不说是非常昂贵了。

那么如何避免落入这样低性价比的坑呢？当然是自己动手，丰衣足食了。其实我也可以在程序中帮助大家实现这个前处理的功能，但考虑到这样做有法律风险，可能会被别有用心的人诬告为非法获取用户信息，所以聊天记录导出这个前处理过程我就不在程序中写了，这里教大家用最简单的方法手动导出微信聊天数据库EnMicroMsgdb文件，之后解密数据库和分析制图的工作交给我写的pdX_Wechat_Stats软件就ok了！

一前处理

不论你的手机是Android还是iOS的 *** 作系统，想要获取root权限（苹果称为越狱）在现在各大品牌机上都变得不太可能（亲测华为和小米的旗舰机都不行），然而要想拿到EnMicroMsgdb数据库文件，就必须访问root权限才能开放的根目录。如果你手边正好有一台能够root的Android设备，比如老旧手机或者杂牌低配机，那你可以尝试把微信的聊天记录同步到那台设备上再访问。如果没有能够root的手机，我们就需要借助电脑上的安卓模拟器实现root的手机功能了。

注意这里有个很重要的条件：安装安卓模拟器的电脑必须带有摄像头，最好是你的笔记本。实在没有的话，也可以在手机上安装虚拟机，只要能够获取root权限即可！

这里以win10电脑上的Android模拟器为例，简要说明一下 *** 作步骤：

1    首先随便下载一个Android模拟器（比如雷电，夜神，逍遥等）

2    然后在模拟器的设置中打开root权限（如下图是雷电模拟器的设置截图）

图 1 模拟器设置root权限

3    在模拟器上安装微信，模拟器分辨率设置为手机形式的窄长型，注意不必着急登录，否则会把你正常手机上的微信踢下线。

图 2 模拟器安装微信

4    进入你平时正常使用的手机上的微信，点击设置à聊天à聊天记录备份与迁移à迁移à迁移到手机/平板微信

图 3 导出设置

图 4 导出设置

图 5 导出设置

图 6 导出设置

图 7 导出设置

5    选择聊天记录的时间和内容。内容强烈建议选择”不含/视频/文件”，否则迁移过程可能会非常慢。时间以你想统计的年月日跨度为准，可以导入几年或者几个月的，本程序都设计了智能识别的处理机制，但跨度超过2年以上的聊天记录可能数据量非常大，迁移过程可能会很慢，如果可能尽量选取跨度1年左右的聊天记录。另外必须强调的一点是最好不要迁移群聊的记录，尽量选取你认为有必要统计的好友的私聊记录，不要点击全选，否则软件可能会因为数据量过大而崩溃。本软件只统计私聊的内容，涉及群聊的会在程序内部自动删除，因此如果不小心选到了群聊的也不必担心软件出错，只要不是无脑全选各种聊天记录，本软件都能有效处理。

6    选择完成后点击迁移聊天记录，会出现如下的二维码，此时在电脑的模拟器上登录微信，用摄像头扫描该二维码即可开始同步。

7    同步完成后，在安卓模拟器的根目录/data/data/comtencentmm/MicroMsg/(一个32位字符串命名的文件夹中)中找到EnMicroMsgdb文件。这里的（32位字符串命名的文件夹）如果你只在模拟器上登陆过一个微信的话就只有一个，如果有两个这样命名的文件夹的话（如下图），那就每个都打开看看哪个文件夹中能找到EnMicroMsgdb。找到后将该db文件拷贝到电脑上。关于如何从安卓模拟器中复制文件到电脑文件夹中，每个模拟器 *** 作方法各不相同，请自行百度解决。比较好的建议是使用雷电模拟器的共享文件夹功能实现模拟器和电脑之间的文件传递。

8    获取手机IMEI码和你的微信uin值。具体 *** 作方法可以自行百度，每种安卓模拟器都会有显示IMEI值的地方，至于微信uin，也就是你真实的微信号，需要在安卓模拟器的根目录/data/data/comtencentmm/shared_prefs文件夹下找到auth_info_key_prefsxml文件拷贝到电脑中并用记事本打开，找到如下auth_uin文字，其中value后面跟着的就是你的uin码了，我的是8位，如果是负数则复制的时候一定要保留负号，每个人uin码的位数可能不一样。至此，前处理任务就算大功告成了。

二 后处理

1    根据下面或文末的连接下载pdX_wechat_stats文件夹（或者压缩包），并将其复制（或解压）到一个英文目录下，进入解压后的pdX_wechat_stats文件夹内，找到Wechat_StatsV1exe文件，退出各种杀毒软件后再双击打开（毕竟自己开发的小软件没给杀软交过路费），本软件没有后门，可以断网运行，不会窃取你的聊天记录上传。

百度网盘链接：>

提取码：6666

2    双击打开后需要耐心等待5-10秒左右，因为我在打包过程中设置了加密算法防止别有用心的人破解，所以需要自解密一会。

软件打开后首先会d出下图提示窗：

请认真阅读以后显示的每一个提示窗的文字！！！详细 *** 作的视频可以关注作者的B站账号后获取。

3    之后如果是第一次运行会提示注册，将显示的机器码，请复制并记录下该机器码，仔细阅读pdX_wechat_stats文件夹中的ReadMetxt文档，找到注册码的获取方法。

4    该注册码成功解锁后即可永久使用，不限微信号，不限时间，重装系统也不会失效！

5    之后如果是第一次使用，需要将前处理步骤中获取的EnMicroMsgdb这个数据库文件拷贝到Wechat_StatsV1exe所在的文件夹“pdX_wechat_stats”（以下简称程序文件夹）中，特别要注意，这个文件夹中的其他文件千万不要删或者随意重命名，否则程序很可能崩溃。

6    建议在打开软件前就把数据库文件拷贝到程序文件夹，如果拷贝正常那么下一步程序会显示如下界面，请你输入前处理步骤中获取的IMEI码和你的微信uin。

7    之后软件会自动帮你解密EnMicroMsgdb数据库文件，解密过程中会d出cmd的黑色窗口，不用理会但千万不要手动关闭，如果解密成功，会d出如下所示的提示，之后再次运行软件想要打开同一个数据库的话就不用二次解密了，软件会直接跳过解密步骤进入下一步，非常的方便。

8    如果想要分析另一个微信号或者新一段时间的数据库，在下图的提示中选择“解密新的”，之后按照d窗提示内容来做就行了，再次提醒大家注意认真阅读每个d窗的内容，不要着急点关闭，按照要求来 *** 作这里就不再赘述了。

9    解密成功后程序开始进入分析步骤，首先会让你选择你想统计的好友，这里选择All_friends的话最后生成的图表会比选择任何个人要多出6张排行榜，其他区别以及注意事项请仔细阅读窗口的提示文字！

10  以上好友列表的顺序是按照姓名拼音的顺序升序排列的，和ASCII码值的顺序类似，数字排在字母前面。如果你的好友太多，在列表中不好找到的话，可以点击Cancel转入手动输入界面，本程序也设计了相应的GUI接口，此处不再放图赘述。

11  选择完待分析的好友后，程序会让你输入你想要的命名，这个命名会体现在每一张图表的标题上，建议给你和待分析的好友都起一个短一点的名字（一般人名不要超过4个字），否则图表可能会因为标题过长而变形。

12  接着程序会在程序目录中（即pdX_wechat_stats文件夹）生成一个好友名字+_statistic命名的文件夹，并在其中导出你选择的好友的聊天记录为excel表格（名字为XXX_MsgTablexlsx），表格内容在前述的效果展示中已经描述过了。之后所有关于该好友的统计图表和word版报告都会导出到该文件夹中。

13  在word版报告的制作过程中，程序会提示你词云选项

14  请输入你想自定义的分词词典，该词典输入一次后会自动保存，再次运行程序会自动加载上次输入的词汇。如果不理解这个词典什么意思，建议百度jieba自定义词库。

15  请输入你不想在词云中显示的词汇，该词典输入一次后同样会自动保存，再次运行程序会自动加载上次输入的词汇。如果不理解这个词典什么意思，建议百度词云停用词。

16  稍等片刻，生成的两幅词云图会自动d出，你可以根据生成的效果选择是否满意，如果选择不满意想要修改词典，程序会返回第14步，你可以无限次修改，直到点击满意继续下一步为止。

17  考虑到舔狗指数对于和我一样的广大单身狗朋友们伤害性过高，本程序贴心的设计了可选展示，你可以在下图所示的选择框中自由选择展示与不展示舔狗指数在文字海报上。

18  word报告输出成功后会展示捐赠界面，还请各位帅气的小哥哥**姐大方一点，给我这样独立开发软件的爱好者一点坚持研究的激励。

19  最后如果你的电脑上安装了word2010以上的版本，程序会自动打开导出的word版年度报告，这个word也可以在第12步中提到的名字文件夹中找到并手动打开，此外该文件夹中还保存有分辨率足够满足论文发表要求的高清图（300dpi），有科研需要的朋友直接看英文名就懂了，此处就不科普了。

软件下载百度网盘链接：>

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微信年度报告怎么生成2022

建议你还是买本书取学习，多数课程都是照着书上讲一遍，还不如自己跟着书学，感觉你是个初学者，应该选择一个python比较全面的书籍，

python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！

感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。

第 1章　从数学建模到人工智能

11　数学建模

111　数学建模与人工智能

112　数学建模中的常见问题

12　人工智能下的数学

121　统计量

122　矩阵概念及运算

123　概率论与数理统计

124　高等数学——导数、微分、不定积分、定积分

第2章 Python快速入门

21　安装Python

211　Python安装步骤

212　IDE的选择

22　Python基本 *** 作

221　第 一个小程序

222　注释与格式化输出

223　列表、元组、字典

224　条件语句与循环语句

225　break、continue、pass

23　Python高级 *** 作

231　lambda

232　map

233　filter

第3章　Python科学计算库NumPy

31　NumPy简介与安装

311　NumPy简介

312　NumPy安装

32　基本 *** 作

321　初识NumPy

322　NumPy数组类型

323　NumPy创建数组

324　索引与切片

325　矩阵合并与分割

326　矩阵运算与线性代数

327　NumPy的广播机制

328　NumPy统计函数

329　NumPy排序、搜索

3210　NumPy数据的保存

第4章　常用科学计算模块快速入门

41　Pandas科学计算库

411　初识Pandas

412　Pandas基本 *** 作

42　Matplotlib可视化图库

421　初识Matplotlib

422　Matplotlib基本 *** 作

423　Matplotlib绘图案例

43　SciPy科学计算库

431　初识SciPy

432　SciPy基本 *** 作

433　SciPy图像处理案例

第5章　Python网络爬虫

51　爬虫基础

511　初识爬虫

512　网络爬虫的算法

52　爬虫入门实战

521　调用API

522　爬虫实战

53　爬虫进阶—高效率爬虫

531　多进程

532　多线程

533　协程

534　小结

第6章　Python数据存储

61　关系型数据库MySQL

611　初识MySQL

612　Python *** 作MySQL

62　NoSQL之MongoDB

621　初识NoSQL

622　Python *** 作MongoDB

63　本章小结

631　数据库基本理论

632　数据库结合

633　结束语

第7章　Python数据分析

71　数据获取

711　从键盘获取数据

712　文件的读取与写入

713　Pandas读写 *** 作

72　数据分析案例

721　普查数据统计分析案例

722　小结

第8章　自然语言处理

81　Jieba分词基础

811　Jieba中文分词

812　Jieba分词的3种模式

813　标注词性与添加定义词

82　关键词提取

821　TF-IDF关键词提取

822　TextRank关键词提取

83　word2vec介绍

831　word2vec基础原理简介

832　word2vec训练模型

833　基于gensim的word2vec实战

第9章　从回归分析到算法基础

91　回归分析简介

911　“回归”一词的来源

912　回归与相关

913　回归模型的划分与应用

92　线性回归分析实战

921　线性回归的建立与求解

922　Python求解回归模型案例

923　检验、预测与控制

第10章 从K-Means聚类看算法调参

101　K-Means基本概述

1011　K-Means简介

1012　目标函数

1013　算法流程

1014　算法优缺点分析

102　K-Means实战

第11章 从决策树看算法升级

111　决策树基本简介

112　经典算法介绍

1121　信息熵

1122　信息增益

1123　信息增益率

1124　基尼系数

1125　小结

113　决策树实战

1131　决策树回归

1132　决策树的分类

第12章 从朴素贝叶斯看算法多变　193

121　朴素贝叶斯简介

1211　认识朴素贝叶斯

1212　朴素贝叶斯分类的工作过程

1213　朴素贝叶斯算法的优缺点

122　3种朴素贝叶斯实战

第13章 从推荐系统看算法场景

131　推荐系统简介

1311　推荐系统的发展

1312　协同过滤

132　基于文本的推荐

1321　标签与知识图谱推荐案例

1322　小结

第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅

141　初识TensorFlow

1411　什么是TensorFlow

1412　安装TensorFlow

1413　TensorFlow基本概念与原理

142　TensorFlow数据结构

1421　阶

1422　形状

1423　数据类型

143　生成数据十二法

1431　生成Tensor

1432　生成序列

1433　生成随机数

144　TensorFlow实战

希望对你有帮助！！！

贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！！

以上就是关于python怎么样好学吗全部的内容，包括:python怎么样好学吗、我用了100行Python代码，实现了与女神尬聊微信（附代码）、零基础学Python应该学习哪些入门知识等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！