三步学习python,三步学习法-成都蓉杠电子技术开发公司

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，关于三步学习 python的问题，于是小编就整理了3个相关介绍三步学习python的解答，让我们一起看看吧。

房地产数据分析怎么让它数据可视化？
对称加密如何实现？
为什么在windows下用不了tensorflow？

房地产数据分析 怎么让它数据 可视化？

步骤分三步：

style="font-weight: bold;">1.***集数据：方法很多了，用python也行，用爬虫系统也可以，之前用前嗅ForeSpider***集过房天下，小白适用，感觉还可以。

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（图片来源网络，侵删）

2.数据处理：根据你想要得到的数据分析的效果，来推出需要的精确数据，把原始数据进行筛选，排重，以及计算等处理。筛选排重爬虫软件就可以做出来，计算的话看你难易程度了。

3.数据可视化展示：可以是自己利用excel，ppt等数据处理工具来进行综合的操作，也可以用可视化软件来进行了，刚才说的前嗅FOreSpider爬虫，他们家***也有一个数据可视化工具，类似的市场上也有很多，你都可以试试。

其实操作是简单地，但是如果想要把数据更加直观合理的展示出来的话，更加需要的是一个好的逻辑算法，你要清晰自己想要的目的是什么，然后有目的的对数据进行***集分析处理。

（图片来源网络，侵删）

对称 加密 如何 实现？

对称加密

什么是对称加密？对称加密就是指，加密和解密使用同一个密钥的加密方式。
对称加密的工作过程发送方使用密钥将明文数据加密成密文，然后发送出去，接收方收到密文后，使用同一个密钥将密文解密成明文读取。
对称加密的优点加密计算量小、速度块，适合对大量数据进行加密的场景。

常见的对称加密算法有DES、3DES、Blowfish、IDEA、RC4、RC5、RC6和AES。

对称加密的两大不足

（图片来源网络，侵删）

密钥传输问题：如上所说，由于对称加密的加密和解密使用的是同一个密钥，所以对称加密的安全性就不仅仅取决于加密算法本身的强度，更取决于密钥是否被安全的保管，因此加密者如何把密钥安全的传递到解密者手里，就成了对称加密面临的关键问题。（比如，我们客户端肯定不能直接存储对称加密的密钥，因为被反编译之后，密钥就泄露了，数据安全性就得不到保障，所以实际中我们一般都是客户端向服务端请求对称加密的密钥，而且密钥还得用非对称加密加密后再传输。）
密钥管理问题：再者随着密钥数量的增多，密钥的管理问题会逐渐显现出来。比如我们在加密用户的信息时，不可能所有用户都用同一个密钥加密解密吧，这样的话，一旦密钥泄漏，就相当于泄露了所有用户的信息，因此需要为每一个用户单独的生成一个密钥并且管理，这样密钥管理的代价也会非常大。

AES加密

AES加密算法就是众多对称加密算法中的一种，它的英文全称是Advanced Encryption Standard，翻译过来是高级加密标准，它是用来替代之前的DES加密算法的。AES为分组密码，分组密码也就是把明文分成一组一组的，每组长度相等，每次加密一组数据，直到加密完整个明文。在AES标准规范中，分组长度只能是128位，也就是说，每个分组为16个字节（每个字节8位）。密钥的长度可以使用128位、192位或256位。密钥的长度不同，推荐加密轮数也不同。如AES-128，也就是密钥的长度为128位，加密轮数为10轮。关于AES加密，详细可参考博客：***s://blog.csdn.net/gulang03/article/details/81175854

一.什么是对称加密

常见的加密方式分为三种：

1.正向加密：如MD5，加密后密文固定，目前还没有办法破解，但是能够通过数据库撞库有一定概率找到，不过现在一般用这种方式加密都会加上盐值。

2.对称加密：通过一个固定的对称密钥，对需要传输的数据进行加密，速度快，但是安全性不高，主要用于企业级内部系统中数据传输。

3.非对称加密：N把公钥，一把私钥，私钥存放在服务器一方保管，公钥可以放在任意一个客户端，客户端向服务器请求的密文只有拿到了秘钥的服务器一端可以解密。

本文主要介绍对称加密。对称加密是一种使用单钥密码系统的加密方法，同一个密钥可以同时用作信息的加密和解密。由于其速度快，对称性加密通常在消息发送方需要加密大量数据时使用。对称加密也称为密钥加密。所谓对称，就是***用这种加密方法的双方使用方式用同样的密钥进行加密和解密。密钥是控制加密和解密过程的指令。算法是一组规则，规定如何进行加密和解密。因此加密的安全性不仅取决于加密算法本身，密钥管理的安全性更是重要。因为加密和解密都使用同一个密钥，如何把密钥安全地传递到解密者手上就成了必须要解决的问题。

为什么在windows下用不了tensorflow？

是可以使用的。本人正在学习深度学习，用的就是[_a***_]s版本的tensorflow。安装分以下几个步骤：

1.安装英伟达驱动

2.安装cuda

3.安装cudnn

安装方法在百度上有很多，在此不做过多赘述。安装起来也比较麻烦，需要克服一下。上面的3个步骤是当你的电脑有英伟达驱动的前提下需要完成的。没有gpu的话，这三步可以忽略。

4.安装Anaconda3。安装比较简单，基本就是一键式操作。安装好后，在开始按钮上找到，Anaconda3的文件夹，打开Anaconda N***igator,点击create new environment，命名随意，注意python版本。

5.打开terminal，点击新创建环境的那个剪头，点击open teinal。

6.输入命令：pip install tensorflow-gpu.一般不会有什么问题。

7.安装pycharm。这是python的一个非常好用的IDE，然后设置一下运行环境，设置成你新建的环境。

8.大功告成！运行一下程序试试吧！😊

可以的，只不过需要python的版本在3.5及以上，同时还需要一些依赖包，像numpy等，我大概介绍一下tensorflow安装过程，为了方便，我直接以anaconda3为基础（已集成安装第三方包，像numpy,scipy等），主要有两种方法：

方法1：比较简单，直接pip install安装，如图：

方法2：比较麻烦一点，先下载tensorflow whl文件，然后在pip install安装，这里提供一个tensorflow whl文件下载地址***://mirrors.aliyun***/pypi/simple/tensorflow/，如下。

点击下载，***很快，我放在“D:\tensorflow”目录下边：

安装如下：

至此，tensorflow就安装成功了，这里用Notebook简单测试一下：

到此，以上就是小编对于三步学习python的问题就介绍到这了，希望介绍关于三步学习python的3点解答对大家有用。

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