Python

Python 是相当受欢迎的编程语言，语法简洁明了，学起来挺。它的设计哲学也吸引人，主张“有一条最好只有一条”的方案，避免复杂的语法，让代码更清晰、可读性更强。你如果刚入门编程，Python 真的是个不错的选择，学习曲线不陡，写起来也不会太复杂。尤其是在做 Web 开发、数据、人工智能这类项目时，Python 的高效和灵活性让开发者们都喜欢。比如你要数据，Python 的库丰富得，像 Pandas、NumPy、Matplotlib 等，轻松就能搞定各种复杂的任务。它还是跨平台的语言，不管是 Windows、Linux 还是 Mac OS，都能跑得顺畅。要是你想快速开发项目，Python 无疑是

Python-Arango，一个适用于ArangoDB的Python驱动，提供便捷的交互方式。

MySQL-python 1.2.5 版本，适用于 64 位 Windows 系统和 Python 2.7 环境，经过测试验证可用。

MySQL 的老牌 Python 驱动之一，MySQL-python-1.2.3.win32-py3.2.exe，用来让Python 3.2连接MySQL数据库。虽然现在用的人没那么多了，但在老项目里还是挺常见的，尤其是维护老系统时。这版本装起来不麻烦，兼容性也还不错，就是记得得是 32 位环境，不然装不上。Python 连 MySQL 的方式不少，像PyMySQL、mysql-connector-python都能用，但MySQLdb（也就是这个驱动）在效率上还是蛮能打的，连接速度快，响应也稳，适合要求不高但要稳定的场景。你如果刚好用的是Python 3.2，而项目又不想大改，那这个安装包还挺

英文原版书籍，详细指导如何在 Python 环境下使用 MongoDB

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本教程提供 Python 在金融数据挖掘中的应用指南。

使用 import redis 语句导入 Redis 模块。

Prefixspan 算法的 Python 实现，是那种一看就觉得“哎哟，还挺好上手”的工具。算法本身是老牌选手——2001 年 Pei 大神提出的，主打一个轻装上阵、甩掉 Apriori 那堆候选集的累赘。 频繁项集挖掘这块儿，Prefixspan 的策略是通过“前缀投影”一点点深入，递归地往下挖。你不用担心爆炸式的组合，它自己会剪枝，挺聪明的。嗯，这也正是它在大数据里比较吃香的原因。 你只要先用pandas把交易数据成DataFrame，按订单分组就 OK 了。，借个LabelEncoder或者自己写个映射函数，把商品名转成数字，编码之后更方便。 实现的时候，大体思路是先搞一轮频繁项集，再