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标题: 小白想学习Pythpon 请问有什么好的资料/资源/途径/平台推荐？ [打印本页]

作者
Author: 风飞 时间: 2021-1-27 15:42
标题: 小白想学习Pythpon 请问有什么好的资料/资源/途径/平台推荐？
各位老师，
小白想学习Python,请问有什么好的资料/资源/途径/平台推荐？

作者
Author: snljty 时间: 2021-1-29 11:44
本帖最后由 snljty 于 2022-9-11 11:36 编辑

--*--链接已更新--*--

O'Reilly系列的那几本书。就是一个动物放封面的那一套。有名的几本都有中译本。
入门是这个
《Python学习手册》
python做科学计算等的话一定要简单了解numpy和matplotlib等。
这本
《利用Python进行数据分析》

上面这两本强烈推荐看一看的。经常是慢的话一天，快的话上午看个入门，下午就可以开始写自己的代码的那种。Python上手极快！
然后说点无关的。
对Python机器学习感兴趣的，推荐这两本。
《Python机器学习基础教程》
《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》
做GUI界面的话，简单的用Tkinter即可。上网搜一些有一些很不错的入门教程。复杂的通常是Qt和wxWidget的Python实现，分别叫PyQt和wxPython。这方面的资料感兴趣的话也可以看看。
关于并行和更一般的异构计算计算，首先先要了解协程、多线程（最常见的Python实现CPython目前由于GIL的存在，其本身（不包括C拓展等）还做不到实际意义上的多线程，也就无法使用多线程来利用多核CPU）、多进程等模型，以及GPU计算原理。这方面的书感兴趣的话也可以看一下。我记不清书名了，有时间发一下。虽然Python本身计算效率不高，但是用Python来理解这些模型还是很方便的，可以从技术实现细节上解放出来。
如果无聊时候想学学网络爬虫，可以看看
《Python网络爬虫权威指南》
以上都是O'Reilly的一个系列的。
当然，细节问题上，google往往是你最好的朋友。诸如怎么用Python调用C/C++/Fortran写的库，这些如果你做长期开发，一定要掌握的。
网上都在推荐某L老师教程。我个人不是太推荐初学者看那个。一个是他介绍的很多内容和科学计算方面关系不大，更像网页工程师学的...另一个有时候跳步有点大。
再提一下Python环境的问题。如果不想太折腾，一开始就可以用Miniconda（如果硬盘空间够，直接上Anaconda）。IDE的话简单任务用IDLE，甚至IPython，Jupyter Notebook都可以。复杂任务还是用IDE会比较好。推荐两个IDE：PyCharm和Spyder。各有长处。

上面提到的书我分享到下面的链接了。绝大部分中英文版的都有。
链接：https://pan.baidu.com/s/11WGQpRjZs6DbyxHxIp8ehQ
提取码：BDSB

作者
Author: 0x7F 时间: 2021-2-1 15:07

snljty 发表于 2021-1-29 11:44
O'Reilly系列的那几本书。就是一个动物放封面的那一套。有名的几本都有中译本。
入门是这个
《Python学习 ...

链接被和谐了...

作者
Author: snljty 时间: 2021-2-1 17:21

0x7F 发表于 2021-2-1 15:07
链接被和谐了...

感谢提醒，我先分享一部分吧，剩下的有时间再筛到底哪个踩到百毒的G点了

作者
Author: Photon 时间: 2022-8-31 20:57
您好，能再发一下吗，又看不到了。。

作者
Author: tjuptz 时间: 2022-9-10 21:39

snljty 发表于 2021-1-29 11:44
O'Reilly系列的那几本书。就是一个动物放封面的那一套。有名的几本都有中译本。
入门是这个
《Python学习 ...

请问python 脚本的并行化具体能推荐学习资料吗？最近想学习把脚本并行从而处理md轨迹时更快，希望找点学习资料，万分感谢

作者
Author: snljty 时间: 2022-9-11 11:32

tjuptz 发表于 2022-9-10 21:39
请问python 脚本的并行化具体能推荐学习资料吗？最近想学习把脚本并行从而处理md轨迹时更快，希望找点学 ...

Python最常见的实现(CPython)由于众所周知的原因（GIL，全局解释器锁）而导致目前版本不支持实质上的多核多线程模型，除非内嵌C/Fortran等，否则多核并行只能考虑多进程方法。这方面的教材还是有一些的，如果对多进程模型比较熟悉，随便找一本都可以。不过我建议先思考几个问题：
1. 慢是慢在哪里？如果是读轨迹慢，可能主要瓶颈在硬盘IO。这个基本无解，除非换（最好NVMe）固态硬盘。或者如果是跨节点IO，可能瓶颈在网络。另外就是算法上有没有能优化的地方？比如计算RMSD，直接算的算法是O(N^2)的，大体系根本算不动。但是算法上推导，用速度自相关函数基于快速傅里叶变换算法可以把复杂度降到O(NlogN)，这对大体系可能是上百倍的速度优化，远高于并行带来的速度提升。一般来说，并行来提升速度未必是要最优先考虑的。
2. 是否很好利用了NumPy等数据结构模型底层的C/Fortran实现的优势？还是在用list这样python本身的东西？

作者
Author: 卡开发发 时间: 2022-9-11 13:51

tjuptz 发表于 2022-9-10 21:39
请问python 脚本的并行化具体能推荐学习资料吗？最近想学习把脚本并行从而处理md轨迹时更快，希望找点学 ...

多线程的方法除了上面通过C或Fortran嵌入之外，其实在楼上提到的尽可能使用NumPy数组代替List基础之上，如果计算瓶颈部分只是涉及到NumPy数组或是简单的For循环，你可以使用Numba等JIT方案。要用njit模式要声明变量的类型，用之前看清楚NumPy当中到底有多少函数能够被Numba所支持就可以了，NumPy的FFT并不能被Numba支持（我印象本身也不支持OMP），不过如果规模不是那么大的问题涉及到嵌套FFT的部分其实开object模式就可以了。

作者
Author: tjuptz 时间: 2022-9-11 17:27

snljty 发表于 2022-9-11 11:32
Python最常见的实现(CPython)由于众所周知的原因（GIL，全局解释器锁）而导致目前版本不支持实质上的多核 ...

谢谢大佬的指教，我的脚本只是用了嵌套for循环从parmed读入的轨迹中的atom list来进行原子对之间的简单坐标运算，判断是否满足设定条件。看来问题可能不在于并行，而在于数据结构或者使用的库。

作者
Author: tjuptz 时间: 2022-9-11 17:31

卡开发发发表于 2022-9-11 13:51
多线程的方法除了上面通过C或Fortran嵌入之外，其实在楼上提到的尽可能使用NumPy数组代替List基础之上， ...

确实只是简单的嵌套for循环，我再看看parmed的atom list 对象底层是否是numpy实现的，思考下能否用切片功能代替for循环

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