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数据科学应用难跨编程语言鸿沟，Go+欲推“三合一”语言破局

作为数据时代的重要参与者，数据科学家和研发工程师却使用着不同的编程语言。语言鸿沟提高了数据科学应用的门槛，也限制了横跨工程开发和数据科学之间的技术人才的培养。

10月15日，由七牛云主办的“Go+ Together”Go+1.0发布会，暨Go+开发者基金会启动仪式在上海举行。七牛云希望通过推动Go+进一步降低语言使用的门槛，推动数据科学的广泛应用。

Go+是一种基于Go的通用语言，融合了工程开发领域的Go、数据科学领域的Python，以及编程教学领域的Scratch，是一种集三者为一体的开发语言。

七牛云创始人和Go+语言发明人许式伟表示，目前，Go+1.0已经能够为工程使用，而且语言的使用门槛做了进一步的降低，更接近自然语言，1.0的门槛甚至比Python更低，使得Go+ 更适合STEM教育的场景。

七牛云认为，数据与数据科学是下一时代生产力的重要支撑。人类在走过以SQL、SAS、MATLAB、Excel等数学软件为代表的数据科学“原始时期”，以及以Map、Hadoop、Spark等大数据工具和TensorFlow、Pytorch等深度学习框架为代表的数据科学“基建时期”后，如今来到了数据科学的“大爆发时期”。

在这一时期，数据科学将从有限领域、有限数据规模的计算，发展为全领域、大规模数据，且随处可见的一种能力。未来，在云端、智能手机、嵌入式设备等所有存在“计算”的地方，都存在数据科学，数据科学家或者数据工程师人才需求爆发式增长。

海量数据处理的切实需求，已经促使大量的数据科学家从专业的数据科学语言，如R语言转向了脚本语言Python。然而数据科学的应用作为计算密集型业务，脚本语言对此有着天然的性能缺陷，无力承载海量数据的分析运算，其底层核心仍是基于C\\C++的第三方库。

许式伟介绍称，Go+1.0 新增了12个语法，使数据处理相关的表达更简洁，数据科学家可以用最少的代码来清晰表达自己的意图，以便快速从海量数据中获取结论。七牛云的核心PaaS 能力，未来将全部通过 Go+来提供。通过启动Go+开发者基金会，七牛云希望聚集更多的开发者、数据科学家和新人加入到 Go+的生态。

Python 30 天实战：数据分析实战全流程

在前面的学习中，我们已经分别掌握了 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 这三个强大库的基础及部分进阶知识，今天我们将迎来一个综合性的实战练习，通过对真实世界数据集的处理、分析与可视化，将所学知识融会贯通，真正体验数据分析在实际场景中的完整流程以及强大作用。

首先，我们需要获取一个真实世界的数据集，这里以股票价格数据为例（你可以从财经网站下载相关的 CSV 格式数据，或者使用一些公开可用的数据集）。假设我们的数据集包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价等字段，类似如下格式（简略示例）：

1. 使用 Pandas 读取数据：

通过 read_csv 函数将数据读取到 DataFrame 中，并使用 head() 方法查看前几行数据，确认数据是否正确加载以及各列的大致情况。

1. 检查并处理缺失值：

使用 isnull().sum() 方法统计每列缺失值的数量，然后根据业务场景决定是删除含有缺失值的行、填充特定值还是采用其他处理策略，这里简单演示了删除含有缺失值行的操作，得到 cleaned_df 为清洗后的 DataFrame。

1. 数据类型转换（如果需要）：例如，如果日期列被识别为字符串类型，而我们后续想基于日期进行时间序列相关操作，就需要将其转换为日期时间类型：

通过 to_datetime 函数将日期列转换为合适的日期时间类型，便于后续按时间维度进行分析。

1. 使用 NumPy 和 Pandas 计算统计指标：

这里借助 NumPy 的函数以及 Pandas 中 Series 的统计方法，计算了如平均收盘价、价格波动范围以及收盘价的标准差等常见统计指标，帮助我们了解股票价格的基本特征。

1. 绘制股票价格走势折线图（使用 Matplotlib）：

通过 plt.plot() 函数，以日期为 x 轴，收盘价为 y 轴绘制折线图，展示股票价格随时间的变化趋势，同时设置好标题、坐标轴标签，并对 x 轴标签进行旋转处理，使其更清晰易读，最后展示图表。

1. 分析销售数据的季节性变化（假设数据集包含销售数据且有时间维度，示例思路）：如果我们的数据集是销售数据，并且有按月份等时间周期记录的数据，可以通过以下方式分析季节性变化：

先从日期列中提取出月份信息，然后按照月份对销售额进行分组求和，得到每月的销售总额数据，最后使用柱状图展示出来，以便直观地观察销售数据在不同月份的高低变化，分析季节性特征。

通过这个综合练习，我们完整地体验了从真实数据集的读取、清洗、分析到可视化展示的数据分析全流程。在实际应用中，你可以根据不同的数据集和分析目标，灵活运用所学的这些库以及相关方法，深入挖掘数据背后的价值，为决策提供有力支持。

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每个程序员都必须掌握的 8 种数据结构！

数据结构是一种特殊的组织和存储数据的方式，可以使我们可以更高效地对存储的数据执行操作。数据结构在计算机科学和软件工程领域具有广泛而多样的用途。

几乎所有已开发的程序或软件系统都使用数据结构。此外，数据结构属于计算机科学和软件工程的基础。当涉及软件工程面试问题时，这是一个关键主题。因此，作为开发人员，我们必须对数据结构有充分的了解。

在本文中，我将简要解释每个程序员必须知道的8种常用数据结构。

数组是固定大小的结构，可以容纳相同数据类型的项目。它可以是整数数组，浮点数数组，字符串数组或甚至是数组数组(例如二维数组)。数组已建立索引，这意味着可以进行随机访问。

Fig 1. Visualization of basic Terminology of Arrays

数组运算

• 遍历：遍历所有元素并进行打印。
• 插入：将一个或多个元素插入数组。
• 删除：从数组中删除元素
• 搜索：在数组中搜索元素。您可以按元素的值或索引搜索元素
• 更新：在给定索引处更新现有元素的值

数组的应用

• 用作构建其他数据结构的基础，例如数组列表，堆，哈希表，向量和矩阵。
• 用于不同的排序算法，例如插入排序，快速排序，冒泡排序和合并排序。

链表是一种顺序结构，由相互链接的线性顺序项目序列组成。因此，您必须顺序访问数据，并且无法进行随机访问。链接列表提供了动态集的简单灵活的表示形式。

让我们考虑一下有关链表的术语。您可以通过参考图2来获得一个清晰的主意。

• 链表中的元素称为节点。
• 每个节点都包含一个密钥和一个指向其后继节点(称为next)的指针。
• 名为head的属性指向链接列表的第一个元素。
• 链表的最后一个元素称为尾。

Fig 2. Visualization of basic Terminology of Linked Lists

以下是可用的各种类型的链表。

• 单链列表—只能沿正向遍历项目。
• 双链表-可以在前进和后退方向上遍历项目。节点由一个称为上一个的附加指针组成，指向上一个节点。
• 循环链接列表—链接列表，其中头的上一个指针指向尾部，尾号的下一个指针指向头。

链表操作

• 搜索：通过简单的线性搜索在给定的链表中找到键为k的第一个元素，并返回指向该元素的指针
• 插入：在链接列表中插入一个密钥。插入可以通过3种不同的方式完成;在列表的开头插入，在列表的末尾插入，然后在列表的中间插入。
• 删除：从给定的链表中删除元素x。您不能单步删除节点。删除可以通过3种不同方式完成;从列表的开头删除，从列表的末尾删除，然后从列表的中间删除。

链表的应用

• 用于编译器设计中的符号表管理。
• 用于在使用Alt Tab(使用循环链表实现)的程序之间进行切换。

堆栈是一种LIFO(后进先出-最后放置的元素可以首先访问)结构，该结构通常在许多编程语言中都可以找到。该结构被称为\”堆栈\”，因为它类似于真实世界的堆栈-板的堆栈。

堆栈操作

下面给出了可以在堆栈上执行的2个基本操作。请参考图3，以更好地了解堆栈操作。

• Push 推送：在堆栈顶部插入一个元素。
• Pop 弹出：删除最上面的元素并返回。

Fig 3. Visualization of basic Operations of Stacks

此外，为堆栈提供了以下附加功能，以检查其状态。

• Peep 窥视：返回堆栈的顶部元素而不删除它。
• isEmpty：检查堆栈是否为空。
• isFull：检查堆栈是否已满。

堆栈的应用

• 用于表达式评估(例如：用于解析和评估数学表达式的调车场算法)。
• 用于在递归编程中实现函数调用。

队列是一种FIFO(先进先出-首先放置的元素可以首先访问)结构，该结构通常在许多编程语言中都可以找到。该结构被称为\”队列\”，因为它类似于现实世界中的队列-人们在队列中等待。

队列操作

下面给出了可以在队列上执行的2个基本操作。请参考图4，以更好地了解堆栈操作。