python下载教程-Python 如何入门?附Python教程下载
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1.第一 python入门基础:这些都是基础,基本概念必须清楚!
Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言,比如非常难学的C语言,非常流行的Java语言,适合初学者的Basic语言,适合网页编程的JavaScript语言等等。学习Python需要掌握如下基础知识以及相关技能。
1.Python基础知识(变量、语句、数据类型、数值类型、字符串、布尔类型、列表、字典、元组、条件语句、循环语句、函数、装饰器、面向对象、网络socket、爬虫)
2.Python基础库(模块、包、系统模块、三方模块)
3.python文件处理(读、写、执行、)
4.python字符统计
5.python数据排序
2.学习方法:万虐终成神!敲代码,解决BUG才是学习。
只记Python基础语法,却没什么鸟用。就像幼儿园,老师在黑板上写的"肉’字,记住这个字咋写,一笔一划的记住,只需要半天,但是把这个词和你平时吃的东西绑定,以至于后面你想到这个字,就流口水,需要日常的重复训练。知识兔zhishitu,com学课程,下载课程!兴趣使然,以应用为导向,学以致用,学习效率更高!
同理:无方向的看书,看视频也没什么用,其实可以通过直接实战来上手,比如:
文件操作
字符排序
网络编程
错误的学习方法:很多人在学习Python的时候常常会犯下面一种情况:
买一本厚厚的编程指南,逼自己看完,记住每个语法,闭门看书三个月,吃透一本书,你会发现学的很累很慢。
正确的学习方法:编程就像骑自行车,买一本<<骑自行车大全>>是没有什么用的。
正确姿势:掌握最基础的姿势,就可以骑上车出发了,实际练习几天,摔几跤,基本就学会了。
3.自我进行测评:基础门槛,不过需要找原因并解决。
很多朋友反馈:Python基础语法都学会了,但不知如何写项目进阶?
1.List,Dict特性倒背如流,就是无法写出实际的项目。
2.各种书籍也看,写不出东西。
3.各种视频也看,写不出东西。
4.各种大会也去,名词高大上,但是没学到具体的技能。
对自我进行检测:
1.给你一个字符串"come baby,python rocks!” 如何统计里面字母o出现的次数!
思路:遍历字符串,定义一个变量,每次o出现,都+1
2.给你一个字符串"come baby,python rocks!” 如何统计这里面所有字母出现的次数!(普通变量肯定无法完成。)
思路:需要使用字典这类复杂的数据结构处理,字母当key,出现的次数当value,每个key出现,对应的value+1
3.给你一个字符串"come baby,python rocks!” 如何统计这里面字母出现次数的前三名!
思路:排序,取出前三
4.知识兔zhishitu,com学课程,下载课程!兴趣使然,以应用为导向,学以致用,学习效率更高!
后续扩展练习:
1.给你一个字符串"come baby,python rocks!” 怎么统计出现次数前三的字母。
2.一个nginx日志文件,怎么统计IP出现次数前三的url。
3.一个nginx日志文件,统计IP出现前三后,如何存入MySQL数据库。
4.存入MySQL中的日志文件,如何输出给浏览器端显示。
5.如何美化前端表格等等。
4.重要学习部分:python库怎么学
模块将多个代码块(按功能)定义到同一个文件中。别的文件中使用时则先导入模块,在调用模块内变量或函数。模块命名要符合python变量的命名规范1.建议全小写英文字母和数字
2.避免与常用模块或第三方模块名称冲突控制模块内代码在使用python mod.py时执行,在导入时不执行1.通过Global内变量__name__进行判断
2.当以python mod.py运行脚本时__name__变量为__main__字符串
3.当以模块导入时__name__为模块名称字符串
包将不同模块文件放在不同文件夹内,包文件夹下面需要有__init__.py文件用以声明该文件为Python包。
使用时需要从包内导入模块后调用模块中变量和函数。
常用系统模块:
os,sys,time,datetime,urllib,xml,json,email,csv,collections,math,zipfile,trafile,hashlib常用三方模块:
requests,pyquery,django,flask,mysqlclient,paramiko,redis,lxml,dateutils,ipaddr,netaddr
模块学习方法:
1.先知道有没有
2.用的时候在查
内置工具:dir、help
搜索引擎:google、百度
5.再说一个python目前一个热点:python Web应用(python全栈)
1.Python基础入门(入门、数据类型、条件表达、循环语句)
2.Python基础进阶(文件操作、函数、装饰器、模块、面向对象、网络编程)
3.Python前端知识(Html、Css、Js、Jquery、Bootstrap、)
4.Python高级用法(Django、Flask、数据库操作、MVC、ORM、Admin、template)
5.Python项目实战(电商项目、爬虫项目、常用组件、运维项目、代码调优)
6.Python高级进阶(数据算法、代码规范、面试技巧)
重要:多抄、多写、多想、多问、多看、多听、多说
1.学习编程就是为了解决实际的问题,把自己在工作或学习中的重复工作程序化
2.谷歌和度娘
3.加入开源社区(多看、多分享、多交流)
4.参加培训辅导(仔细听课、跟上课堂学习,有问题做记录,课后查阅资料或请求他人)
5.善于记录笔记,不断总结,查漏补缺。
6.python前景之一:大数据分析
1.python基础入门(入门、数据类型、条件表达、循环语句)
2.python基础进阶(文件操作、函数、装饰器、模块、面向对象、网络编程)
3.python数据采集:(外部数据源导入分析&爬虫自己采集数据源分析)
4.数据分析:(各种库,如Pandas库,Numpy库必备数据库)
5.数据可视化:(matplotlib库)
6.知识兔zhishitu,com学课程,下载课程!兴趣使然,以应用为导向,学以致用,学习效率更高!
重要:实用即可,最具价值,切莫花哨不适用
7.python前景之二:机器学习
直接看应用吧:看起来是个云端的概念
1.计算机视觉
典型的应用包括:人脸识别、车牌识别、扫描文字识别、图片内容识别、图片搜索等等。
2.自然语言处理
典型的应用包括:搜索引擎智能匹配、文本内容理解、文本情绪判断,语音识别、输入法、机器翻译等等。
3.社会网络分析
典型的应用包括:用户画像、网络关联分析、欺诈作弊发现、热点发现等等。
4.推荐
典型的应用包括:虾米音乐的"歌曲推荐”,某宝的"猜你喜欢”等等。
学习路线:
数学基础:微积分、线性代数、概率与统计、典型算法
2.编程语言、工具和环境:python
python有着全品类的数据科学工具,从数据获取、数据清洗到整合各种算法都做得非常全面。
网页爬虫: scrapy
数据挖掘:
pandas:模拟R,进行数据浏览与预处理。
numpy:数组运算。
scipy:高效的科学计算。
matplotlib:非常方便的数据可视化工具。
机器学习:
scikit-learn:远近闻名的机器学习package。未必是最高效的,但是接口真心封装得好,几乎所有的机器学习算法输入输出部分格式都一致。而它的支持文档甚至可以直接当做教程来学习,非常用心。对于不是非常高纬度、高量级的数据,scikit-learn胜任得非常好(有兴趣可以看看sklearn的源码,也很有意思)。
libsvm:高效率的svm模型实现(了解一下很有好处,libsvm的系数数据输入格式,在各处都非常常见)
keras/TensorFlow:对深度学习感兴趣的同学,也能很方便地搭建自己的神经网络了。
自然语言处理:
nltk:自然语言处理的相关功能做得非常全面,有典型语料库,而且上手也非常容易。
交互式环境:
ipython notebook:能直接打通数据到结果的通道,方便至极。强力推荐。
3.编程语言、工具和环境:R
R最大的优势是开源社区,聚集了非常多功能强大可直接使用的包,绝大多数的机器学习算法在R中都有完善的包可直接使用,同时文档也非常齐全。常见的package包括:RGtk2, pmml, colorspace, ada, amap, arules, biclust, cba, descr, doBy, e1071, ellipse等等。另外,值得一提的是R的可视化效果做得非常不错,而这对于机器学习是非常有帮助的。知识兔zhishitu,com学课程,下载课程!兴趣使然,以应用为导向,学以致用,学习效率更高!
4.其他语言
相应资深程序员GG的要求,再补充一下Java和C++相关机器学习package。
Java系列
WEKA Machine Learning Workbench 相当于java中的scikit-learn
其他的工具如 Massive Online Analysis(MOA)、MEKA 、 Mallet等也非常有名。
C++系列
mlpack,高效同时可扩充性非常好的机器学习库。
Shark:文档齐全的老牌C++机器学习库。
8.相关学习文档资料
国内外python资源汇总,找公众号超乎想象,知识兔下载课程。
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开发文档资源整理
环境管理
管理 Python 版本和环境的工具
p:非常简单的交互式 python 版本管理工具。官网
pyenv:简单的 Python 版本管理工具。官网
Vex:可以在虚拟环境中执行命令。官网
virtualenv:创建独立 Python 环境的工具。官网
virtualenvwrapper:virtualenv 的一组扩展。官网
知识兔:Python编程开发教程网
包管理
管理包和依赖的工具。
pip:Python 包和依赖关系管理工具。官网
pip-tools:保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。官网
conda:跨平台,Python 二进制包管理工具。官网
Curdling:管理 Python 包的命令行工具。官网
wheel:Python 分发的新标准,意在取代 eggs。官网
包仓库
本地 PyPI 仓库服务和代理。
warehouse:下一代 PyPI。官网
Warehouse:PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。官网 bandersnatch
devpi:PyPI 服务和打包/测试/分发工具。官网
localshop:本地 PyPI 服务(自定义包并且自动对 PyPI 镜像)。官网
分发
打包为可执行文件以便分发。
PyInstaller:将 Python 程序转换成独立的执行文件(跨平台)。官网
dh-virtualenv:构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。官网
Nuitka:将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。官网
py2app:将 Python 脚本变为独立软件包(Mac OS X)。官网
py2exe:将 Python 脚本变为独立软件包(Windows)。官网
pynsist:一个用来创建 Windows 安装程序的工具,可以在安装程序中打包 Python本身。官网
构建工具
将源码编译成软件。
buildout:一个构建系统,从多个组件来创建,组装和部署应用。官网
BitBake:针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。官网
fabricate:对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。官网
PlatformIO:多平台命令行构建工具。官网
PyBuilder:纯 Python 实现的持续化构建工具。官网
SCons:软件构建工具。官网
交互式解析器
交互式 Python 解析器。
IPython:功能丰富的工具,非常有效的使用交互式 Python。官网
bpython:界面丰富的 Python 解析器。官网
ptpython:高级交互式Python解析器, 构建于python-prompt-toolkit 之上。官网
文件
文件管理和 MIME(多用途的网际邮件扩充协议)类型检测。
imghdr:(Python 标准库)检测图片类型。官网
mimetypes:(Python 标准库)将文件名映射为 MIME 类型。官网
path.py:对 os.path 进行封装的模块。官网
pathlib:(Python3.4+ 标准库)跨平台的、面向对象的路径操作库。官网
python-magic:文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。官网
Unipath:用面向对象的方式操作文件和目录。官网
watchdog:管理文件系统事件的 API 和 shell 工具官网
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