计算机python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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