本文目錄一覽:
- 1、如何從零開始學Python,你知道嗎
- 2、怎麼從零開始學號python呀??
- 3、Python 從入門到精通推薦看哪些書籍呢?
- 4、零基礎學Python需要從哪裡開始?
- 5、如何從零開始學python
- 6、python主要有幾大應用領域,python操作EXCEL,以及自動化辦公,屬於什麼應用領域?
如何從零開始學Python,你知道嗎
Python簡單易學、免費開源、高層語言、可移植性超強、可擴展性、面向對象、可嵌入型、豐富的庫、規範的代碼等。Python除了極少的涉及不到的開發之外,其他基本上可以說全能:系統運維、圖形處理、數學處理、文本處理、數據庫編程、網絡編程、web編程、多媒體應用、pymo引擎、爬蟲編寫、機器學習、人工智能等等。Python的應用特別廣,中國現在的人才缺口超過100萬。
如果你想要專業的學習Python開發,更多需要的是付出時間和精力,一般在2w左右。應該根據自己的實際需求去實地看一下,先好好試聽之後,再選擇適合自己的。只要努力學到真東西,前途自然不會差。
怎麼從零開始學號python呀??
有沒有其他編程語言的基礎?其實python的語法非常好理解,跟自然語言很接近,所以這種語言想用很簡單,學好就要下多一點功夫去了解內部實現了
Python 從入門到精通推薦看哪些書籍呢?
本人是一名大學生,在我的大學期間。我輔修了人工智能這門課。在人工智能這門課中有一門課程是 Python 從入門到精通,在這裡我為大家推薦幾本有助於python學習的書籍。下面是我 Python 從入門到精通 課程學習的結課證明。
學習Python推薦用書:《Python程序設計》《數據科學導論:Python語言實現》《Python數據挖掘:概念、方法與實踐》《Python3智能數據分析快速入門》《Python爬蟲開發與項目實戰》。
(一)《Python程序設計》(原書第2版)
推薦語:本書介紹Python的基礎知識,旨在幫助學生首先掌握概念,之後通過步驟完備的實例培養學生的問題求解能力。這一版採用Python3,並對全書結構進行了優化,既可作為門程序設計課的入門教材,也可供Python愛好者自學參考。
(二)、《數據科學導論:Python語言實現》(原書第2版)
推薦語:本書首先介紹如何設置基本的數據科學工具箱,然後帶你進入數據改寫和預處理階段,這一部分主要是闡明所有與核心數據科學活動相關的數據分析過程,如數據加載、轉換、修復以及數據探索和處理等。
通過主要的機器學習算法、圖形分析技術,以及所有易於表現結果的可視化工具,實現對數據科學的概述。
(三)、《Python數據挖掘:概念、方法與實踐》
推薦語:本書使用Python編程語言和基於項目的方法介紹多種常被忽視的數據挖掘概念,如關聯規則、實體匹配、網絡分析、文本挖掘和異常檢測。
每個章節都全面闡述某種特定數據挖掘技術的基礎知識,提供替代方案以評估其有效性,並用真實的數據實現該技術,幫助你「知其然,知其所以然」,從而邁向數據挖掘專家的道路。
(四)、《Python3智能數據分析快速入門》
推薦語:本書假設你有一定的數據分析基礎,但是沒有Python和AI基礎,為了幫助你快速掌握智能數據分析需要的技術和方法,書中有針對性地講解了Python和AI中必須要掌握的知識點,內容由淺入深,循序漸進。
從環境配置、基本語法、基礎函數到第三方庫的安裝與使用,對各個操作步驟、函數、工具、代碼示例等的講解非常詳盡,確保所有滿足條件的讀者都能快速入門。
(五)、《Python爬蟲開發與項目實戰》
推薦語:零基礎學習爬蟲技術,從Python和Web前端基礎開始講起,由淺入深,包含大量案例,實用性強。
零基礎學Python需要從哪裡開始?
分享Python學習路線:
第一階段:Python基礎與Linux數據庫
這是Python的入門階段,也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變量、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標準庫模板、函數、異常處理、mysql使用、協程等知識點。
學習目標:掌握Python的基本語法,具備基礎的編程能力;掌握Linux基本操作命令,掌握MySQL進階內容,完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。
第二階段:web全棧
這一部分主要學習web前端相關技術,你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web開發基礎、Vue、FIask Views、FIask模板、數據庫操作、FIask配置等知識。
學習目標:掌握web前端技術內容,掌握web後端框架,熟練使用FIask、Tornado、Django,可以完成數據監控後台的項目。
第三階段:數據分析+人工智能
這部分主要是學習爬蟲相關的知識點,你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分佈式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、算法等知識。
學習目標:可以掌握爬蟲、數據採集,數據機構與算法進階和人工智能技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智能項目等階段項目。
第四階段:高級進階
這是Python高級知識點,你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。
學習目標:可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術,可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。
按照上面的Python學習路線圖學習完後,你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然,想要快速成為企業競聘的精英人才,你需要有好的老師指導,還要有較多的項目積累實戰經驗。
對於Python開發有興趣的小夥伴們,不妨先從看看Python開發教程開始入門!B站搜索尚學堂官方號,Python教學視頻,從基礎到高級的都有,還挺不錯的,知識點講得很細緻,還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看,下載學習試試。
如何從零開始學python
看書,看視頻,看教程,動手寫代碼,循序漸進的不斷學習,由淺及深的學
python主要有幾大應用領域,python操作EXCEL,以及自動化辦公,屬於什麼應用領域?
Python是一門簡單、易學並且很有前途的編程語言,很多人都對Python感興趣,但是當學完Python基礎用法之後,又會產生迷茫,尤其是自學的人員,不知道接下來的Python學習方向,以及學完之後能幹些什麼?以下是Python十大應用領域!
1. WEB開發
Python擁有很多免費數據函數庫、免費web網頁模板系統、以及與web服務器進行交互的庫,可以實現web開發,搭建web框架,目前比較有名氣的Python web框架為Django。從事該領域應從數據、組件、安全等多領域進行學習,從底層了解其工作原理並可駕馭任何業內主流的Web框架。
2. 網絡編程
網絡編程是Python學習的另一方向,網絡編程在生活和開發中無處不在,哪裡有通訊就有網絡,它可以稱為是一切開發的「基石」。對於所有編程開發人員必須要知其然並知其所以然,所以網絡部分將從協議、封包、解包等底層進行深入剖析。
3. 爬蟲開發
在爬蟲領域,Python幾乎是霸主地位,將網絡一切數據作為資源,通過自動化程序進行有針對性的數據採集以及處理。從事該領域應學習爬蟲策略、高性能異步IO、分佈式爬蟲等,並針對Scrapy框架源碼進行深入剖析,從而理解其原理並實現自定義爬蟲框架。
4. 雲計算開發
Python是從事雲計算工作需要掌握的一門編程語言,目前很火的雲計算框架OpenStack就是由Python開發的,如果想要深入學習並進行二次開發,就需要具備Python的技能。
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python,為Python積累了豐富的科學運算庫,當AI時代來臨後,Python從眾多編程語言中脫穎而出,各種人工智能算法都基於Python編寫,尤其PyTorch之後,Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確定。
6. 自動化運維
Python是一門綜合性的語言,能滿足絕大部分自動化運維需求,前端和後端都可以做,從事該領域,應從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等層面進行學習。
7. 金融分析
金融分析包含金融知識和Python相關模塊的學習,學習內容囊括Numpy\Pandas\Scipy數據分析模塊等,以及常見金融分析策略如「雙均線」、「周規則交易」、「羊駝策略」、「Dual Thrust 交易策略」等。
8. 科學運算
Python是一門很適合做科學計算的編程語言,97年開始,NASA就大量使用Python進行各種複雜的科學運算,隨着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等眾多程序庫的開發,使得Python越來越適合做科學計算、繪製高質量的2D和3D圖像。
9. 遊戲開發
在網絡遊戲開發中,Python也有很多應用,相比於Lua or C++,Python比Lua有更高階的抽象能力,可以用更少的代碼描述遊戲業務邏輯,Python非常適合編寫1萬行以上的項目,而且能夠很好的把網遊項目的規模控制在10萬行代碼以內。
10. 桌面軟件
Python在圖形界面開發上很強大,可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟件!
原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hk/n/272214.html