你在知网检索查看到一篇论文，点开，下面有参考文献，然后文献后面有出版社，你点击就会出现，（论文查重可以在）如下图：
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知识资源总库：中国知网提供CNKI源数据库、外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。其中综合性数据库为中国期刊全文数据库、中国博士学位论文数据库、 中国优秀硕士学位论文全文数据库、 中国重要报纸全文数据库和中国重要会议文论全文数据库。
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查找外文参考文献的原版出版社和出版日期的方法：
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你再知网检索查看到一篇论文，点开，下面有参考文献，然后文献后面有出版社，你点击就会出现，如下图：
论文参考文献可以找的网站如下：
1、知网国内最大知识库，还有批量导出参考文献功能。
2、谷歌学术收录各个领域学术资料的免费搜索引擎。ScienceDirect收录的期刊是世界上公认的高质量学术期刊。
3、Web of Science数据库是国际公认的反映科学研究水准的数据库。检索精确到文献被收录的期刊、出版公司、作者、日期、页码等。
按照字面的意思，参考文献是文章或著作等写作过程中参考过的文献。然而，按照GB/T7714-2015《信息与文献 参考文献著录规则》的定义，文后参考文献是指：为撰写或编辑论文和著作而引用的有关文献信息资源。
根据《中国学术期刊（光盘版）检索与评价数据规范（试行）》和《中国高等学校社会科学学报编排规范（修订版）》的要求，很多刊物对参考文献和注释作出区分，将注释规定为对正文中某一内容作进一步解释或补充说明的文字，列于文末并与参考文献分列或置于当页脚地。
写论文可以去哪些网站搜索参考文献
大家在写论文的时候，为了能够让论文的内容更加丰富有层次，肯定需要查找一些相关的文献，那么接下来就给大家讲一下，可以去哪些网站找参考文献。
方法
知网、万方、维普、百度学术、谷歌学术、学术文献下载器（wxdown.org)、Wiley、Web of Science、Elsevier（sciencedirect）、PubMed 等
论文网站有哪些我看到：通知：部分论文取消、条件放宽。查阅各省最新政策可搜：全国论文办郑州郑密路20号办（简称、统称，搜索可查各省全部政策，在百度、360、搜狗58-68页，17年前是郑州郑密路18号）、全国职称办郑州郑密路20号办、高级职称全国办郑州郑密路20号办。 搜：高级经济师全国办郑州郑密路20号办、高级会计师全国办郑州郑密路20号办、高级农经师全国办郑州郑密路20号办、高级审计师全国办郑州郑密路20号办、高级统计师全国办郑州郑密路20号办、高级政工师全国办郑州郑密路20号办、高级工程师全国办郑州郑密路20号办、高级教师全国办郑州郑密路20号办、高级人力资源管理师全国办郑州郑密路20号办。在百度、360、搜狗58-68页。 查阅最新政策、论文（选题、题目、范文、辅导）、报考条件、评审条件、考试科目，搜：高级经济师最新政策郑州郑密路20号办、高级经济师论文郑州郑密路20号办、高级经济师论文选题郑州郑密路20号办、高级经济师论文题目郑州郑密路20号办、高级经济师论文范文郑州郑密路20号办、高级经济师论文辅导郑州郑密路20号办、高级经济师报考条件郑州郑密路20号办、高级经济师评审条件郑州郑密路20号办、高级经济师考试科目郑州郑密路20号办。后面把“高级经济师”依次换成“高级会计师、高级农经师、高级审计师、高级统计师、高级政工师、高级工程师、高级教师、高级人力资源管理师等”再搜索。在百度、360、搜狗58-68页。
参考文献自动生成：
知网
百度学术：
谷歌学术：
查找参考文献的网站：
1、文献党下载器（wxdown.org）一款资源集成的文献下载平台，几乎整合了所有中外文献数据库资源，覆盖全科以及各种文献类型。整合资源包括知网、万方、维普、SpringerLink、Elsevier（sciencedirect）、Wiley 、Web of Science、PubMed 、EI、ProQuest（国外学位论文）等数据库资源，还有大量的世界知名期刊，如：nature《自然》、science《科学》、CELL《细胞》、PNAS《美国科学院院报》等等。只要有互联网，在哪里都可以查找下载文献。
2、知网：全球最大的中文数据库。提供中国学术文献、外文文献、学位论文、报纸、会议、年鉴、工具书等各类资源，并提供在线阅读和下载服务。涵盖领域包括：基础科学、文史哲、工程科技、社会科学、农业、经济与管理科学、医药卫生、信息科技等。
3、万方数据库：是由万方数据公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库；也是和中国知网齐名的中国专业的学术数据库。
学科分类：综合，机械，电子电气，计算机/信息科学，能源/动力工程，建筑/土木工程，艺术，社会科学，语言/文学，教育，哲学，政治，生物，材料科学，环境科学，化学/化工，物理，数学。
4、Web of Science是获取全球学术信息的重要数据库。其中以SCIE、SSCI、A&HCI等引文索引数据库，JCR期刊引证报告和ESI基本科学指标享誉全球科技和教育界。Web of Science收录了论文中所引用的参考文献，通过独特的引文索引，用户可以用一篇文章、一个专利号、一篇会议文献、一本期刊或者一本书作为检索词，检索它们的被引用情况，轻松回溯某一研究文献的起源与历史，或者追踪其最新进展；可以越查越广、越查越新、越查越深。
5、Wiley 作为全球最大、最全面的经同行评审的科学、技术、医学和学术研究的在线多学科资源平台之一，Wiley及旗下的子品牌出版了超过500位诺贝尔奖得主的作品。“Wiley Online Library”覆盖了生命科学、健康科学、自然科学、社会与人文科学等全面的学科领域。Wiley Online Library上有1600多种经同行评审的学术期刊，20000本电子图书，170多种在线参考工具书，580多种在线参考书，19种生物学、生命科学和生物医学的实验室指南（Current Protocols），17种化学、光谱和循证医学数据库（Cochrane Library）。
6、Elsevier（sciencedirect）是荷兰一家全球著名的学术期刊出版商，每年出版大量的学术图书和期刊，大部分期刊被SCI、SSCI、EI收录，是世界上公认的高品位学术期刊。scienceDirect是爱思唯尔公司的全文数据库平台，是全球最大的科学、技术与医学全文电子资源数据库，提供2500余种学术期刊以及37000余种图书的全文内容。包括全球影响力极高的CELL《细胞杂志》、THE LANCET《柳叶刀杂志》等。
7、SpringerLink是全球最大的在线科学、技术和医学(STM)领域学术资源平台。Springer 的电子图书数据库包括各种的Springer图书产品，如专著、教科书、手册、地图集、参考工具书、丛书等。具体学科涉及：数学、物理与天文学、化学、生命科学、医学、工程学、计算机科学、环境科学、地球科学、经济学、法律。
8、PubMed 是一个免费的搜寻引擎，提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要的数据库。它的数据库来源为MEDLINE。其核心主题为医学，但亦包括其他与医学相关的领域，像是护理学或者其他健康学科。PubMed 的资讯并不包括期刊论文的全文，但可提供指向全文提供者（付费或免费）的链接。
参考文献标准格式：
1、参考文献类型：
普通图书[M]、期刊文章[J]、报纸文章[N]、论文集[C]、学位论 文[D]、报告[R]、标准[s]、专利[P]、数据库[DB]、计算机程序[CP]、电 子公告[EB]、联机网络[OL]、网上期刊[J／OL]、网上电子公告[EB／OL]、其他未 说明文献[z]。
2．参考文献格式及示例：
(1)专著、论文集、学位论文、报告：
[序号]主要责任者．文献题名[文献类型标识]． 出版地：出版者，出版年：起止页码(任选)．
[1]刘国钧，陈绍业，王凤翥．图书馆目录[M]．北京：高等教育出版社，1957： 15—18．
[2]辛希孟．信息技术与信息服务国际研讨会论文集：A集[c]．北京：中国社会科学 出版社．1994．
[3]Radden G&Kovecses Z．Towards a Theory of Metonymy[M]．Amsterdam：John Benjamins，1999．
(2)期刊文章：
[序号]主要责任者．文献题名[T]．刊名，年，卷(期)：起止页码．
[4]金显贺，王昌长，王忠东，等．一种用于在线检测局部放电的数字滤波技术[T]． 清华大学学报(自然科学版)，1993，33(4)：62—67．
[5]Hubscher—Davidson S E．Personal diversity and diverse personalities in translation： A study of individual differences[J]．Perspectives&u西es in Translatology，2009，1 7 (3)：175-192．
(3)论文集中的析出文献：
[序号]析出文献主要责任者．析出文献题名[C]／／原文献主要 责任者(任选)．原文献题名．出版地：出版者，出版年：析出文献起止页码．
[6]钟文发．非线性规划在可燃毒物配置中的应用[C]／／赵玮．运筹学的理论与应 用——中国运筹学会第五届大会论文集．西安：西安电子科技大学出版社，1996： 468-471．
[7]Barcelona A．Reviewing the properties and prototype structure of metonymy[C]／／Benczes R，Barcelona A．Defining Metonymy in Cognitive Linguistics：Towards a Consensus View． Philadelphia：John Benjamins Publishing Co．，20 11：7—57．
(4)报纸文章：
[序号]主要责任者．文献题名[N]．报纸名，出版日期(版次)．
[8]谢希德．创造学习的新思路[N]．人民El报，1998—12—25(10)．
(5)国际、国家标准：
[序号]．标准编号，标准名称[s]．
[9]GB／T 16159—1996，汉语拼音正词法基本规则[s]．
(6)专利：
[序号]专利所有者．专利题名[P]．专利国别：专利号，出版日期．
[10]姜锡洲．一种温热外敷药制备方案[P]．中国专利：881056073，1989—07—26．
(7)电子文献：
[序号]主要责任者．电子文献题名[电子文献及载体类型标识]．(发表或 更新日期)[引用日期]．电子文献的出处或可获得地址．
[11]王明亮．关于中国学术期刊标准化数据库系统工程的进展[EB／OL]．(1998—08— 16)[1998—10—04]．http：Hwww．cajcd．edu．cn／pub／wml．txt／980810—2．html．
[12]万锦坤．中国大学学报论文文摘(1983--1993)．英文版[DB／CD]．北京：中国 大百科全书出版社，1996．
(8)各种未定义类型的文献：
[序号]主要责任者．文献题名[z]．出版地：出版者，出 版年．
免费论文的网站有爱学术、汉斯出版社等。1、爱学术是一家专业的学术文献分享平台，覆盖各个行业期刊论文，学位论文，会议论文，标准，专利等各类学术资源，是国内最大的学术文献交流中心和论文资源免费下载网站，旨在构建一个专业的学术文献交流分享平台。2、汉斯出版社聚焦于国际开源(OpenAccess)中文期刊的出版发行，是秉承着传播文化和促进交流的理念，积极探索中文学术期刊国际化道路，并且积极推进中国学术思想走向世界。
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3、Web of Science数据库是国际公认的反映科学研究水准的数据库。检索精确到文献被收录的期刊、出版公司、作者、日期、页码等。
按照字面的意思，参考文献是文章或著作等写作过程中参考过的文献。然而，按照GB/T7714-2015《信息与文献 参考文献著录规则》的定义，文后参考文献是指：为撰写或编辑论文和著作而引用的有关文献信息资源。
根据《中国学术期刊（光盘版）检索与评价数据规范（试行）》和《中国高等学校社会科学学报编排规范（修订版）》的要求，很多刊物对参考文献和注释作出区分，将注释规定为对正文中某一内容作进一步解释或补充说明的文字，列于文末并与参考文献分列或置于当页脚地。
你再知网检索查看到一篇论文，点开，下面有参考文献，然后文献后面有出版社，你点击就会出现，如下图：
当然要写了。否则查重是也会标出来的
点击参考文献标蓝的文字，每一个参考文献后面都会有一个出版社看下图。
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：7.8。
内容介绍
目录
第1章Python数据分析概述1
任务1.1认识数据分析1
1.1.1掌握数据分析的概念2
1.1.2掌握数据分析的流程2
1.1.3了解数据分析应用场景4
任务1.2熟悉Python数据分析的工具5
1.2.1了解数据分析常用工具6
1.2.2了解Python数据分析的优势7
1.2.3了解Python数据分析常用类库7
任务1.3安装Python的Anaconda发行版9
1.3.1了解Python的Anaconda发行版9
1.3.2在Windows系统中安装Anaconda9
1.3.3在Linux系统中安装Anaconda12
任务1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14
1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14
1.4.2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2.1掌握NumPy数组对象ndarray21
2.1.1创建数组对象21
2.1.2生成随机数27
2.1.3通过索引访问数组29
2.1.4变换数组的形态31
任务2.2掌握NumPy矩阵与通用函数34
2.2.1创建NumPy矩阵34
2.2.2掌握ufunc函数37
任务2.3利用NumPy进行统计分析41
2.3.1读/写文件41
2.3.2使用函数进行简单的统计分析44
2.3.3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3.1掌握绘图基础语法与常用参数52
3.1.1掌握pyplot基础语法53
3.1.2设置pyplot的动态rc参数56
任务3.2分析特征间的关系59
3.2.1绘制散点图59
3.2.2绘制折线图62
3.2.3任务实现65
任务3.3分析特征内部数据分布与分散状况68
3.3.1绘制直方图68
3.3.2绘制饼图70
3.3.3绘制箱线图71
3.3.4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4.1读/写不同数据源的数据80
4.1.1读/写数据库数据80
4.1.2读/写文本文件83
4.1.3读/写Excel文件87
4.1.4任务实现88
任务4.2掌握DataFrame的常用操作89
4.2.1查看DataFrame的常用属性89
4.2.2查改增删DataFrame数据91
4.2.3描述分析DataFrame数据101
4.2.4任务实现104
任务4.3转换与处理时间序列数据107
4.3.1转换字符串时间为标准时间107
4.3.2提取时间序列数据信息109
4.3.3加减时间数据110
4.3.4任务实现111
任务4.4使用分组聚合进行组内计算113
4.4.1使用groupby方法拆分数据114
4.4.2使用agg方法聚合数据116
4.4.3使用apply方法聚合数据119
4.4.4使用transform方法聚合数据121
4.4.5任务实现121
任务4.5创建透视表与交叉表123
4.5.1使用pivot_table函数创建透视表123
4.5.2使用crosstab函数创建交叉表127
4.5.3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5.1合并数据133
5.1.1堆叠合并数据133
5.1.2主键合并数据136
5.1.3重叠合并数据139
5.1.4任务实现140
任务5.2清洗数据141
5.2.1检测与处理重复值141
5.2.2检测与处理缺失值146
5.2.3检测与处理异常值149
5.2.4任务实现152
任务5.3标准化数据154
5.3.1离差标准化数据154
5.3.2标准差标准化数据155
5.3.3小数定标标准化数据156
5.3.4任务实现157
任务5.4转换数据158
5.4.1哑变量处理类别型数据158
5.4.2离散化连续型数据160
5.4.3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6.1使用sklearn转换器处理数据167
6.1.1加载datasets模块中的数据集167
6.1.2将数据集划分为训练集和测试集170
6.1.3使用sklearn转换器进行数据预处理与降维172
6.1.4任务实现174
任务6.2构建并评价聚类模型176
6.2.1使用sklearn估计器构建聚类模型176
6.2.2评价聚类模型179
6.2.3任务实现182
任务6.3构建并评价分类模型183
6.3.1使用sklearn估计器构建分类模型183
6.3.2评价分类模型186
6.3.3任务实现188
任务6.4构建并评价回归模型190
6.4.1使用sklearn估计器构建线性回归模型190
6.4.2评价回归模型193
6.4.3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7.1了解航空公司现状与客户价值分析199
7.1.1了解航空公司现状200
7.1.2认识客户价值分析201
7.1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程201
任务7.2预处理航空客户数据202
7.2.1处理数据缺失值与异常值202
7.2.2构建航空客户价值分析关键特征202
7.2.3标准化LRFMC模型的5个特征206
7.2.4任务实现207
任务7.3使用K-Means算法进行客户分群209
7.3.1了解K-Means聚类算法209
7.3.2分析聚类结果210
7.3.3模型应用213
7.3.4任务实现214
小结215
实训215
实训1处理信用卡数据异常值215
实训2构造信用卡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8.1了解财政收入预测的背景与方法220
8.1.1分析财政收入预测背景220
8.1.2了解财政收入预测的方法222
8.1.3熟悉财政收入预测的步骤与流程223
任务8.2分析财政收入数据特征的相关性223
8.2.1了解相关性分析223
8.2.2分析计算结果224
8.2.3任务实现225
任务8.3使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征225
8.3.1了解Lasso回归方法226
8.3.2分析Lasso回归结果227
8.3.3任务实现227
任务8.4使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型228
8.4.1了解灰色预测算法228
8.4.2了解SVR算法229
8.4.3分析预测结果232
8.4.4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9.1了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤239
9.1.1分析家用热水器行业现状240
9.1.2了解热水器采集数据基本情况240
9.1.3熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程241
任务9.2预处理热水器用户用水数据242
9.2.1删除冗余特征242
9.2.2划分用水事件243
9.2.3确定单次用水事件时长阈值244
9.2.4任务实现246
任务9.3构建用水行为特征并筛选用水事件247
9.3.1构建用水时长与频率特征248
9.3.2构建用水量与波动特征249
9.3.3筛选候选洗浴事件250
9.3.4任务实现251
任务9.4构建行为事件分析的BP神经网络模型255
9.4.1了解BP神经网络算法原理255
9.4.2构建模型259
9.4.3评估模型260
9.4.4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A267
附录B270
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, Baritchat.login()friends = itchat.get_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stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiebaimport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 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 matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_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）
首先来看一个函数间的调用
类方法：
执行结果：
metaclass能有什么用处，先来个感性的认识：
1.1 在wiki上面，metaclass是这样定义的：In object-oriented programming,
a metaclass is a class whose instances are classes.
Just as an ordinary class defines the behavior of certain objects,
a metaclass defines the behavior of certain classes and their instances.
也就是说metaclass的实例化结果是类，而class实例化的结果是instance。我是这么理解的：
metaclass是类似创建类的模板，所有的类都是通过他来create的(调用 new )，这使得你可以自由的控制
创建类的那个过程，实现你所需要的功能。
当然你也可以用函数的方式（下文会讲）
4.1 用类的形式
4.1.1 类继承于type, 例如： class Meta(type):pass
4.1.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性（不需要显示声明，直接有的了）赋值为Meta（继承于type的类）
4.2 用函数的形式
4.2.1 构建一个函数，例如叫metaclass_new, 需要3个参数：name, bases, attrs，
name: 类的名字
bases: 基类，通常是tuple类型
attrs: dict类型，就是类的属性或者函数
4.2.2 将需要使用metaclass来构建class的类的 metaclass 属性（不需要显示声明，直接有的了）赋值为函数metaclas_new
5.1 basic
metaclass的原理其实是这样的：当定义好类之后，创建类的时候其实是调用了type的 new 方法为这个类分配内存空间，创建
好了之后再调用type的 init 方法初始化（做一些赋值等）。所以metaclass的所有magic其实就在于这个 new 方法里面了。
说说这个方法： new (cls, name, bases, attrs)
cls: 将要创建的类，类似与self，但是self指向的是instance，而这里cls指向的是class
name: 类的名字，也就是我们通常用类名. name 获取的。
bases: 基类
attrs: 属性的dict。dict的内容可以是变量(类属性），也可以是函数（类方法）。
所以在创建类的过程，我们可以在这个函数里面修改name，bases，attrs的值来自由的达到我们的功能。这里常用的配合方法是
getattr和setattr（just an advice)
下面实现python中在一个类中调用另一个类的函数方法
或者下面来一个号理解的例子
执行结果：
先来介绍内部类与外部类是什么？ 看源码解析：
内部类调用外部类的类属性和类方法
参考文献1 参考文献2 参考文献3
《Python编程入门：从入门到实践》【同时使用Python 2.X和3.X讲解】
Amazon编程入门类榜首图书，最值得关注的Python入门书
从基本概念到完整项目开发，帮助零基础读者迅速掌握Python编程，开发实际项目
这本书分两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
《Python基础教程（第2版 · 修订版）》【Python 2.5讲解，Python 3上也能运行】
各大网店最畅销的Python入门书
全书分为三部分。第一部分讲述Python语法，没有废话，还掺入了一些Python 3.0要注意的细节。第二部分介绍了常用的GUI、框架等应用，点到即止，算是为第三部分做铺垫了，从数目众多的应用中可以了解到Python的强大。第三部分是Project，全书最大的亮点，大家肯定喜欢。作者将前面讲述的内容应用到10个引人入胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的开发过程，手把手教授Python开发。
《Python语言及其应用》【 Python 3.X】
语言风格轻松诙谐，讲解多种Python工具和第三方库
实例涉及商业、科研以及艺术领域使用Python开发各种应用
亚马逊最受欢迎的Python编程书之一，评分4.5
书中首先介绍了Python的基础知识，然后逐渐深入多种主题，结合教程和攻略式风格来讲解Python 3中的概念。每章结尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。本书会为你学习Python打下坚实的基础，包括测试、调试、代码复用的最佳实践以及其他开发技巧。
《Python编程入门（第3版）》【Python 3.X 】
从算术运算、字符串、变量，到函数、数据结构、输入输出和异常处理，应有尽有
《父与子的编程之旅：与小卡特一起学Python》【Python 2.X 】
原版Amazon 最受欢迎的青少年编程图书
最简单易学的内容组织方式，老少皆宜
第一版获Jolt大奖
本书中，Warren和Carter父子以亲切的笔调、通俗的语言，透彻全面地介绍了计算机编程世界。他们以简单易学的Python语言为例，通过可爱的漫画、有趣的例子，生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等编程的基本概念。只要懂得计算机的基本操作，如启动程序、保存文件，任何人都可以跟随本书，由简入难，学会编写程序，甚至制作游戏。本书内容经过教育专家的评审，经过孩子的亲身检验，并得到了家长的认可。
《编程导论》【Python 2.7 】
以麻省理工学院开放式课程（OpenCourseWare）中最受欢迎的计算机科学课程为基础，旨在培养读者的编程思维，使读者拥有计算机科学家的视野
本书涵盖了Python的大部分特性，重点介绍如何使用Python这门语言，共包含编程基础、Python程序设计语言、理解计算的关键概念、计算问题的解决技术等四个方面。本书将Python语言特性和编程方法贯穿全书，目的是帮助读者在学习Python的同时掌握如何使用计算来解决有趣的问题。
《流畅的Python》【兼顾Python 3和Python 2】
PSF研究员、知名PyCon演讲者心血之作
Python核心开发人员担纲技术审校
全面深入，对Python语言关键特性剖析到位
大量详尽代码示例，并附有主题相关高质量参考文献和视频链接
本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。
《Python项目开发实战（第2版）》【Python 2.7】
网罗Python项目开发中的流程，让你的编程事半功倍
Python项目与封装/团队开发环境/问题驱动开发/源码管理（Mercurial） Jenkins持续集成（CI）/环境搭建与部署的自动化（Ansible）/Django框架……
这是一本偏工程的图书，没怎么讲Python语言基础知识，直接告诉你怎么搭建开发环境，做好代码管理和文档管理以及缺陷管理等工作。
《Python网络编程攻略》【Python 2.7】
可作为任何一门网络编程课程中培养实践技能的补充材料
需要读者对Python语言及TCP/IP等基本的网络概念有了解，但即使不精通也能通过本书理解相关概念
本书全面介绍了Python网络编程涉及的重要问题，包括网络编程、系统和网络管理、网络监控以及Web应用开发。作者通过70多篇攻略，清晰简明地描述了各种网络任务和问题，提出了可用于多种场景的解决方案，并细致地分析了整个操作过程。
《Python网络编程（第3版）》【Python 3.X】
涵盖网络编程所有经典话题，提供大量代码清单及示例
从应用开发角度介绍网络编程基本概念、模块以及第三方库
本书针对想要深入理解使用Python来解决网络相关问题或是构建网络应用程序的技术人员，结合实例讲解了网络协议、网络数据及错误、电子邮件、服务器架构和HTTP及Web应用程序等经典话题。具体内容包括：全面介绍Python3中最新提供的SSL支持，异步I/O循环的编写，用Flask框架在Python代码中配置URL，跨站脚本以及跨站请求伪造攻击网站的原理及保护方法，等等。
《Python性能分析与优化》【Python 2.X】
全面掌握Python代码性能分析和优化方法
消除性能瓶颈，迅速改善程序性能
本书首先介绍什么是性能分析，性能分析如何在项目开发周期中发挥作用，以及通过在项目中进行性能分析实践能够取得的效果。紧接着介绍分析性能所需的核心工具（性能分析器和可视化性能分析器）。然后介绍一系列性能优化技术，最后一章会介绍一个具有实际意义的优化案例。
《精通Python设计模式》【Python 3.X】
用现实例子展示各模式的关键特性
16种基本设计模式，轻松解决软件设计常见问题
本书分三部分，共16章介绍一些常用的设计模式。第一部分介绍处理对象创建的设计模式，包括工厂模式、建造者模式、原型模式；第二部分介绍处理一个系统中不同实体（类、对象等）之间关系的设计模式，包括外观模式、享元模式等；第三部分介绍处理系统实体之间通信的设计模式，包括责任链模式、观察者模式等。
《Flask Web开发：基于Python的Web应用开发实战》【Python 2.7和3.3】
从安装与环境设置讲起，一步一步搭建服务器端Web应用
全流程讲解Web应用开发，给出最佳实践
本书共分三部分，全面介绍如何基于Python微框架Flask进行Web开发。第一部分是Flask简介，介绍使用Flask框架及扩展开发Web程序的必备基础知识。第二部分则给出一个实例，真正带领大家一步步开发完整的博客和社交应用Flasky，从而将前述知识融会贯通，付诸实践。第三部分介绍了发布应用之前必须考虑的事项，如单元测试策略、性能分析技术、Flask程序的部署方式等。
《Python Web开发：测试驱动方法》【（Django、Selenium）相关部分使用Python 3.3讲解】
亚马逊4.8星评好书
实战式TDD开发指南，使用Django等流行框架开发现代Web应用！
学习Django、Selenium、Git、jQuery和Mock，以及其他当前流行Web开发技术
“这本书很棒、很有趣，所讲的全都是重点知识。如果有人想用Python做测试、学习Django或者想使用Selenium，我极力推荐这本书。要使开发者保持头脑清醒，测试可谓至关重要。Harry完成了一项不可思议的工作，他不仅吸引了我们对测试的关注，而且还探索了切实可行的测试实践方案。”
——Michael Foord，Python核心开发者，unittest维护者
《数据科学入门》【Python 2.7】
Google数据科学家、软件工程师Joel Grus作品
用Python从零开始讲解数据科学的重量级读本
数据科学、机器学习、模式识别领域必备
本书从零开始讲解数据科学。具体内容包括Python简介，可视化数据，线性代数，统计，概率，假设与推断，梯度下降法，如何获取数据，k近邻法，朴素贝叶斯算法等。作者借助大量具体例子以及数据挖掘、统计学、机器学习等领域的重要概念，通过讲解基础数据科学工具和算法实现，带你快速跨入数据科学大门。书中含大量数据科学领域的库、框架、模块和工具包。
《机器学习实战》【Python 2.7】
最畅销机器学习图书
介绍并实现机器学习的主流算法
面向日常任务的高效实战内容
全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。
《机器学习系统设计》【Python 2.7及以上】
微软Bing核心团队成员推出
聚焦算法编写和编程方式
结合大量实例学会解决实际问题
本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式，首先从Python与机器学习的关系讲起，再介绍一些库，然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了，涉及建模、推荐及改进，以及声音与图像处理。通过流行的开源库，我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时，读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。
《Python数据处理》【Python 2.7】
将数据处理过程自动化！
全面掌握用Python进行爬虫抓取以及数据清洗与分析的方法，轻松实现高效数据处理！
本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。
《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》【Python 2.7】
NumPy中文入门教程，Python数据分析首选
从最基础的知识讲起，手把手带你进入大数据挖掘领域
囊括大量具有启发性与实用价值的实战案例
本书从NumPy安装讲起，逐渐过渡到数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制等内容，致力于向初中级Python编程人员全面讲述NumPy及其使用。另外，通过书中丰富的示例，你还将学会Matplotlib绘图，并结合使用其他Python科学计算库（如SciPy和Scikits），让工作更有成效，让代码更加简洁而高效。
《Python数据挖掘入门与实践》【Python 3.4】
全面释放Python的数据分析能力
掌握大数据时代核心技术，轻松入门数据挖掘技术并将其应用于实际项目
本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言，由浅入深，以真实数据作为研究对象，真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书，读者将迈入数据挖掘的殿堂，透彻理解数据挖掘基础知识，掌握解决数据挖掘实际问题的最佳实践！
《Python科学计算基础教程》【Python 2.7及以上】
精彩案例展示Numpy等科学计算模块的强大功能和广泛应用
剖析Python关于并行与大数据计算的方法
总结科学计算的任务、难点以及最佳实践经验
本书是将Python用于科学计算的实用指南，既介绍了相关的基础知识，又提供了丰富的精彩案例，并为读者总结了最佳实践经验。其主要内容包括：科学计算的基本概念与选择Python的理由，科学工作流和科学计算的结构，科学项目相关数据的各个方面，用于科学计算的API和工具包，如何利用Python的NumPy和SciPy包完成数值计算，用Python做符号计算，数据分析与可视化，并行与大规模计算，等等。
《Python数据分析实战》【Python 2.X】
了解Python在信息处理、管理和检索方面的强大功能
学会如何利用Python及其衍生工具处理、分析数据
三个真实Python数据分析案例，将理论付诸实践
《Python数据分析实战》展示了如何利用Python 语言的强大功能，以最小的编程代价进行数据的提取、处理和分析，主要内容包括：数据分析和Python 的基本介绍，NumPy 库，pandas 库，如何使用pandas 读写和提取数据，用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习，以实例演示如何从原始数据获得信息、D3 库嵌入和手写体数字的识别。
《Python网络数据采集》【Python 3.X】
原书4.6星好评，一本书搞定数据采集
涵盖数据抓取、数据挖掘和数据分析
提供详细代码示例，快速解决实际问题
本书介绍网络数据采集，并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理：如何用Python从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。
《Python计算机视觉编程》【Python 2.6及以上】
亚马逊计算机视觉类图书No.1
详细剖析多种计算机视觉工具
大量示例极易上手
本书是计算机视觉编程的权威实践指南，通过Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、3D重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。
《深度学习入门》（[ 日］ 斋藤康毅）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：深度学习入门
作者：[ 日］ 斋藤康毅
译者：陆宇杰
豆瓣评分：9.4
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2018-7
页数：285
内容简介：本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。
作者简介：
斋藤康毅
东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。
译者简介：
陆宇杰
众安科技NLP算法工程师。主要研究方向为自然语言处理及其应用，对图像识别、机器学习、深度学习等领域有密切关注。Python爱好者。