廖雪峰python教程epub（python基礎教程廖雪）

本文目錄一覽：

• 1、python教程哪裡下載？
• 2、誰知道這個python數據分析教程是哪個機構的嗎？或者有資源的！ 非常感謝
• 3、看完廖雪峰的python，但是感覺自己掌握不紮實，不知道該怎麼做
• 4、關於Python 的經典入門書籍有哪些
• 5、廖雪峰python3教程怎麼樣
• 6、入門到精通的路上，有哪些快速掌握Python的途徑

python教程哪裡下載？

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python入門學習：

第一階段Python基礎與Linux資料庫。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。需要掌握【Python】基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標準庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、FlaskViews、Flask模板、資料庫操作、Flask配置等知識。

第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，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、分散式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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誰知道這個python數據分析教程是哪個機構的嗎？或者有資源的！ 非常感謝

使用Python進行數據挖掘是最近幾年才開始火起來的，之前網上很多的資料都是關於Python網頁開發等。但使用Python進行數據挖掘的側重點已經完成不一樣了。本人就是浪費了很多時間來篩選這些博客、書籍。所以就有了本文，希望能幫大家少走一點彎路。

熟練掌握任何一門語言，幾乎都需要經過以下過程：

良師－－學習Python課程＋入門書籍＋瀏覽技術博客

社區幫助－－善於使用搜索引擎、Mail List

益友 －－ 尋找學習夥伴

Learn by Code －－項目實踐

一、Python學習課程推薦

這兩個學習課程從最基礎的Python語法開始，介紹了Python數據分析、統計模型以及機器學習的各個方面，內容十分充足。之所以建議使用老外的課程是因為，老外上課假定你什麼都不會，講解深入淺出，尤其是對於華盛頓大學的機器學習課程，把複雜的概念講解得十分簡單。

1. 密歇根大學的《學習使用Python編程並分析數據》主要包括以下課程(講解十分詳細，深入淺出，非常適合入門學習，視頻都是有字幕的)：

《大家的編程 (Python 入門》：課程涵蓋了如何使用Python的基本指令編寫程序. 課程對學生沒有先設要求, 我們只涉及到最基本的數學, 有一定使用電腦經驗的人都可以完全掌握這門課的內容.

《Python 數據結構》：本課程將介紹Python編程語言的核心數據結構。我們將學習編程語言的基礎概念，探索如何使用Python的內置數據結構，如列表、字典、元組，進行更為複雜的數據分析。

《使用 Python 訪問網路數據》：使用Python爬取和解析網路數據

《Python 資料庫開發》：使用Python和資料庫進行交互

《使用 Python 獲取並處理數據，並用可視化方式展現數據》

2. 華盛頓大學的《機器學習》專項課程

在專項課程頁面無法選擇旁聽，必須點擊進入單獨課程頁面才可，這個課程專題旁聽是有限制的，無法提交作業；如有需求，可以申請獎學金，回答三個問題即可，系統自動通過申請。

《機器學習基礎：案例研究》：你是否好奇數據可以告訴你什麼？你是否想在關於機器學習促進商業的核心方式上有深層次的理解？你是否想能同專家們討論關於回歸，分類，深度學習以及推薦系統的一切？在這門課上，你將會通過一系列實際案例學習來獲取實踐經歷。

《機器學習：回歸》

《機器學習：分類》

《機器學習：聚類和檢索》

《機器學習：推薦系統和降維》

《機器學習：應用深度學習創建智能運用》

二、網上打碼教程

Learn by doing!!! 學習編程最有效的方式就是敲代碼！

Codecademy 圍繞Python 的基礎語法，內容非常豐富。

Datacamp Python基本語法（他家的R語言課程十分不錯！）

三、Python技術博客

簡單介紹一些非常棒的Python技術學習的博客

1. 廖雪峰Python教程 簡單易上手的Python基礎語法教程，值得學習, Python 2和Python 3版本都有。

2. 非常棒的pandas練習Github Repo

3. 很詳細的Python 爬蟲教程

4. 國外Data Science博客大全

四、Python入門書籍推薦

常用書籍下載網址，幾乎囊括了網上能找得到的所有Python相關的書籍（PDF、Epub和mo bi格式），且提供雲盤下載鏈接。你值得擁有！

python | 搜索結果

1. 掌握Python語法的基礎上學習《Python for data analysis》是比較不錯的選擇，涵蓋了ipython notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用。

2.《Python數據分析與挖掘實戰》介紹了使用Python進行數據挖掘的詳細案例，數據和代碼都可以下載，作為機器學習的進階學習是不錯的選擇（這本書也用對應的R語言和Matlab 版本）。

3. 《Python Cookbook》很厚的一本書，可以作為Python語法查詢手冊。

再添加幾個外文書籍下載網址：

1. All IT eBooks 全

2. Library Genesis 各種書籍，不局限於編程書籍

3. Fox eBook – eBooks Free Download Site

4. Development / Programming / AvaxHome

五、推薦訂閱博客（更細頻率較高）

iPhone上可以使用Reeder閱讀器，Instapaper用來保存後稍後閱讀，因為信息量比較大。

No free Hunch Kaggle競賽平台的官方博客，包括一些優秀的代碼解讀以及高分選手的採訪，十分有用的經驗（來自不同背景，不同年齡層次，不同職業的選手）

Flowing Data 十分有用的數據分析的案例

Python日報 內容十分精彩的集錦（中文）

六、FAQ (待續)

Python 2.x還是Python 3.x?

如何安裝Python包？ 強烈推薦Anaconda包，你值得擁有！尤其是Windows系統。

是否需要很強的統計和數學背景？ 有良好的數學和統計背景固然很好，但是現在很多崗位對數學和統計背景要求並不很多，都是簡單的演算法，Python編程已經能夠很方便地實現，更多的是對業務的深入理解。如有需要建議，邊學習Python邊學習數學統計。

七、實踐項目

Kaggle競賽項目，裡面不僅僅有很多競賽項目，而且有很多可供學習的代碼、博客以及論壇，都是實戰項目，有很強的實踐價值。

看完廖雪峰的python，但是感覺自己掌握不紮實，不知道該怎麼做

python感覺自己掌握不紮實，不知道該怎麼做

不管學習什麼新的東西，效率最低但是又不可或缺的環節就是看教科書了。雖然看書的過程可能會很無聊，但是過一遍書至少能對整個知識框架有個大體的把握。我最早知道 Python 還是在《黑客與畫家》這本書中看到的，書裡面有一章節是講編程語言的，作者很推薦把 python 作為學習編程的入門語言。我當時是把《簡明 Python 教程》給過了一邊，後來又看了一遍《深入python》，這裡特別推薦《深入 Python》，除了介紹 python 的基本特性之外，還介紹了諸如函數編程、正則表達式、處理 HTML 和 XML等高級用法。除了看書，上公開課也是挺不錯的，視頻教學本來就比自己啃教科書有意思，而且完成課程作業也能鍛煉動手編程能力。我上過兩門不錯的公開課，一門是萊斯大學在 Coursera 上開的《Python互動式編程導論》，一邊學 python，一邊寫些小遊戲，肯定不會覺得無聊；另一門就是 MIT 在 edX 上開的《計算機科學及python編程導論》，它是 MIT edX系列課程（XSeries）中的第一課，系列課程共兩門，除了這門課以外還有《計算思維及數據科學導論》，不過第二門就沒有上過了。

《簡明 Python 教程》

《深入 Python》

《Python互動式編程導論》

《計算機科學及python編程導論》

另外，我和題主的情況有點像，也不是學計算機專業的，並且同樣對自己的專業不感興趣，以後也是想從事與數據科學相關的工作。我目前的狀況都是在自學，上公開課，看教科書，跟大牛們的技術博客。

關於Python 的經典入門書籍有哪些

1.《Python編程：從入門到實踐》

這本書算是比較全面系統的入門Python教程。基本的概念解釋得算是比較不錯的，我們知道，對於零基礎學習編程的人來說，基礎的概念是最關鍵也是最重要的一部分，誰能把基本的概念講得通俗易懂，那麼誰也就自然受歡迎了。

2.《像計算機科學家一樣思考Python》

本書更多的是想培養讀者以計算機科學家一樣的思維方式來理解Python語言編程。貫穿全書的主體是如何思考、設計、開發的方法。從基本的編程概念開始，一步步引導讀者了解Python語言，再逐漸掌握函數、遞歸、數據結構和面向對象設計等高階概念。

3.《Python編程：從入門到實踐》

2016年出版的書，基於 Python3.5 同時也兼顧 Python2.7 ，書中涵蓋的內容是比較精簡的，沒有艱深晦澀的概念，每個小結都附帶練習題，它可以幫助你更快的上手編寫程序，解決實際編程問題，上到有編程基礎的程序員，下到10歲少年，想入門Python並達到可以開發實際項目的水平，這本書都是個不錯的選擇。

4.《Python核心編程第三版（中文版）》

該書向讀者介紹了這種語言的核心內容，並展示了Python語言可以完成哪些任務。其主要內容包括：語法和編程風格、Python語言的對象、Web程序設計、執行環境等。該書條理清晰、通俗易懂，是學習Python語言的最好教材及參考手冊。所附光碟包括Python語言最新的三個版本及書中示例代碼。

5.《Python演算法教程》

Python演算法教程用Python語言來講解演算法的分析和設計。本書主要關注經典的演算法，但同時會為讀者理解基本演算法問題和解決問題打下很好的基礎。全書共11章。分別介紹了樹、圖、計數問題、歸納遞歸、遍歷、分解合併、貪心演算法、複雜依賴、Dijkstra演算法、匹配切割問題以及困難問題及其稀釋等內容。本書在每一章結束的時候均有練習題和參考資料，這為讀者的自我檢查以及進一步學習提供了較多的便利。在全書的結尾，給出了練習題的提示，方便讀者進行查漏補缺。

廖雪峰python3教程怎麼樣

您好，每個老師的都很不錯！

我現在也正在看Python，個人認為，應該先找一個能基礎入門的，快速看完並實際練習一遍，然後在結合其他人的書在看幾遍，這樣效果比較好。每個人寫書的特點都不一樣，因此分類的重點什麼的都不太一樣。這樣多看看多練習一下，能更全面一點！

視頻的話，也類同，不過建議先看書自己來，自己把代碼敲一遍，然後在看視頻，看看自己出錯的地方，老師怎麼解決的，自己是怎麼解決的，那種方法更好一點！

共同進步~~~謝謝

入門到精通的路上，有哪些快速掌握Python的途徑

在學習Python的路上，從入門到精通有那些途徑？百度提問和解答的都很多，你可以百度下看看。我目前只是入門還談不上精通，總結個人自學的經驗，應從以下幾個方面來理解：

1 為什麼選擇學python？

據統計零基礎或非專業的人士學python的比較多，據HackerRank開發者調查報告2018年5月顯示（見圖），Python排名第一，成為最受歡迎編程語言。Python以優雅、簡潔著稱，入行門檻低，可以從事Linux運維、Python Web網站工程師、Python自動化測試、數據分析、人工智慧等職位，薪資待遇呈上漲趨勢。

2 入門python需要那些準備？

2.1 心態準備。編程是一門技術，也可說是一門手藝。如同書法、繪畫、樂器、雕刻等，技藝純熟的背後肯定付出了長時間的反覆練習。不要相信幾周速成，也不能急於求成。編程的世界浩瀚無邊，所以請保持一顆敬畏的心態去學習，認真對待寫下的每一行代碼，甚至每一個字元。收拾好自己的心態，向著編程的世界出發。第一步至關重要，關係到初學者從入門到精通還是從入門到放棄。選一條合適的入門道路，並堅持走下去。

2.2 配置 Python 學習環境。選Python2 還是 Python3？入門時很多人都會糾結。二者只是程序不兼容，思想上並無大差別，語法變動也並不多。選擇任何一個入手，都沒有大影響。如果你仍然無法抉擇，那請選擇 Python3，畢竟這是未來的趨勢。

編輯器該如何選？同樣，推薦 pycharm 社區版，配置簡單、功能強大、使用起來省時省心，對初學者友好，並且完全免費！其他編輯器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推薦了。

操作環境？Python 支持現有所有主流操作平台，不管是 windows 還是 mac 還是 linux，都能很好的運行 Python。並且後兩者都默認自帶 Python 環境。

2.3 選擇自學的書籍。我推薦的書的內容由淺入深，建議按照先後順序閱讀學習：

2.3.1《Python簡明教程》。這是一本言簡意賅的 Python 入門教程，簡單直白，沒有廢話。就算沒有基礎，你也可以像讀小說一樣，花兩天時間就可以讀完。適合入門快速了解語法。

2.3.2 廖雪峰編寫的《Python教程》。廖先生的教程涵蓋了 Python 知識的方方面面，內容更加系統，有一定深度，有一定基礎之後學習會有更多的收穫。

2.4 學會安裝包。Python中有很多擴展包，想要安裝這些包可以採用兩種方法：

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在網上找到的需要的包，下載下來。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解壓縮該文件;

3)命令行工具cd切換到所要安裝的包的目錄，找到setup.py文件，然後輸入python setup.py install

2.4.2 不用pip或easy_install,直接打開cmd，敲pip install rsa。

3 提升階段需要恆心和耐力。

完成入門階段的基礎學習之後，常會陷入一個瓶頸期，通過看教程很難進一步提高編程水平。這時候，需要的是反覆練習，大量的練習。可以從書上的例題、作業題開始寫，再寫小程序片段，然後寫完整的項目。我們收集了一些練習題和網站。可根據自己階段，選擇適合的練習去做。建議最好挑選一兩個系列重點完成，而不是淺嘗輒止。

3.1 多做練習。推薦網站練習：

crossin編程教室實例：相對於編程教室基礎練習著重於單一知識點，

編程實例訓練對基礎知識的融會貫通；

hackerrank：Python 部分難度循序漸進，符合學習曲線

實驗樓：提升編程水平從做項目開始；

codewar：社區型編程練習網站，內容由易到難；

leetcode：為編程面試準備，對初學者稍難；

牛客網：提供 BAT 等大廠筆試題目；

codecombat：提供一邊遊戲一邊編程；

projecteuler：純粹的編程練習網站；

菜鳥教程100例：基於 py2 的基礎練習；

3.2 遇到問題多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助於各大網站。推薦

stackoverflow：這是一個程序員的知識庫；

v2ex：國內非常不錯的編程社區，不僅僅是包含程序，也包含了程序員的生活；

segmentfault：一家以編程問答為主的網站;

CSDN、知乎、簡書等

3.2.3 加入相關的QQ、微信群、百度知道。不懂的可以隨時請教。

3.2.4 如果經費充足可參加編程實戰的培訓班（入門時不建議參加培訓）。