第一模块：

课程名称： Python数据分析-基础技术篇

章节名称：1-1 ~ 2-3

讲师姓名：途索

第二模块：

内容概述：

1-1 ~ 2-3 小节主要讲解了实战项目的一些解决方案，包括CSS样式，需求分析，文件结构和代码规范等。

第三模块：

学习心得：

3.1【数据读取】任务需求分析：

数据读取：这里的数据读取特指excel文件的数据读取

思路：

xlrd介绍：

这里就反应了一个基本事实：python是一个高度封装的语言，大部分的【与‘逻辑’无关的功能】都帮我们封装好了，从而使我们能更加专注于【逻辑】本身的表达。

其实这就是python适用于【AI】、【人工智能】、【计算机视觉】等和【算法】密切相关领域的原因所在，因为这些领域的核心不是【编程语言】本身，而是【数学和算法】，在这些领域从业极端情况下甚至都可以不用会【编程】，只要你的数学和算法足够的优秀就行。

所以，基于这样的行业诉求，就一定会产生一个需求：所使用的编程语言不能有过高的【学习成本】，必须要好学、易上手，而对比市面上已经有的编程语言，发现【学习成本】相对较低，且其他方面也符合要求的好像就只有【python】了！

所以，说python适用于【AI】、【人工智能】、【计算机视觉】其实也有一点“矮个里面调高个'的味道。

每个语言都有他擅长的领域，也就是语言自己的【生态位】。流行的语言不一定是成功的语言，但成功的语言一定是流行的语言。

java是一门成功的语言，因为他找到了自己的【生态位】——java web和安卓开发。

而近年来，python发力【人工智能】领域本质上就是在寻找自己【生态位】，目前来看，python是成功的，但是也不排除未来会出现一门DSL语言，来抢占python的【生态位】，就好比现在的Go语言之余java的关系。

3.2读取excel数据：

安装xlrd【扩展】的方法：

*CMD：windows自带的终端工具

*PyCharm终端

*PyCharm包管理

xlrd安装成功标志：

3.3练习任务二：读取excel数据

3.2 读取excel数据

1.安装xlrd扩展

2.xlrd的常用函数：

3.python的内置对象range

l1 = range(0,5,1)

l2 = range(5)

for item in l1:

    print(item)

print("------")

for item in l2:

    print(item)

range(0,5,1) 和 range(5)等价，因为默认情况下“开始位置”和“步长”默认值就是0和1

第四模块：

学习截图：