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本文目录一览:

Python从入门到精通要看哪些书

Python入门到精通学习书籍推荐!

1、Python基础教程(第2版 修订版)

《Python基础教程(第2版修订版)》包括Python程序设计的方方面面,内容涉及的范围较广,既能为初学者夯实基础,又能帮助程序员提升技能,适合各个层次的Python开发人员阅读参考。

2、Python编程:从入门到实践

本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分:第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念;第二部分将理论付诸实践。本书适合对Python感兴趣的任何层次的读者阅读。

3、Python核心编程(第3版)

《Python核心编程(第3版)》是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本,总共分为3部分。

第1部分为讲解了Python的一些通用应用;第2部分讲解了与Web开发相关的主题;第3部分为一个补充/实验章节,包括文本处理以及其他内容。《Python核心编程(第3版)》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。

4、利用Python进行数据分析

《利用Python进行数据分析》是2013年机械工业出版社出版的软硬件开发类图书,作者是麦金尼。讲述了从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等处理各种各样的时间序列数据。

5、Python零基础入门学习

本书适合学习Python3的入门读者,也适用对编程一无所知,但渴望用编程改变世界的朋友们!本书提倡理解为主,应用为王。虽然这是一本入门书籍,但本书的“野心”可并不止于“初级水平”的教学。

6、用Python写网络爬虫

《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南,讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。

本书是为想要构建可靠的数据爬取解决方案的开发人员写作的,本书假定读者具有一定的Python编程经验。当然,具备其他编程语言开发经验的读者也可以阅读本书,并理解书中涉及的概念和原理。

7、O'Reilly:Python学习手册(第4版)

《7.O'Reilly:Python学习手册(第4版)》每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课,并且包含了一个独特的“练习题”部分,其中带有实际的练习和测试,以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会发现众多带有注释的示例以及图表,它们将帮助你开始学习Python3.0。

8、流畅的Python

《流畅的Python》致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优质特性,避免重复劳动,同时写出简洁、流畅、易读、易维护,并且具有地道Python风格的代码。

9、O'Reilly:深入浅出Python(中文版)

《O'Reilly:深入浅出Python(中文版)》是经典python图书,初中级python独门秘笈,涵盖python3.0摒弃枯燥、死板的说教方式,以类似生动PPT的形式教你学python。

10、“笨办法”学Python(第3版附光盘1张)

这本《“笨办法”学Python》的写法独树一帜,从章节练习入手,引导读者自己输入代码,并进行讲解,每个章节都不是很难,循循善诱,本书不是很厚,但是读完本书绝对有一种对Python语言大彻大悟的感觉,是将一本书从薄读到厚的升华。建议Python初学者购买阅读。

这十本书都是很适合小白入门Python并逐渐深入学习的,大家静下心来可以好好挑选出最适合自己的。

小白如何系统学习python从入门到精通?

步骤如下:

一、python开发基础

明确这部分的学习目标:掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。

第二阶段:web开发

根据第一阶段掌握的条件判断,循环,函数,类这些知识进行;还要了解html、css的基础知识。开发网站,网页基本都是用html和css写的,就算不会写前端,开发不出来漂亮的页面或网站,但也要知道html标签的相关知识。

第三阶段:数据分析

数据分析这块要我说相关知识内容,我还真分享不出宝贵的经验,主要还是靠自己去实践去学习,我就不做过多的讲述了。主要还是从数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识去学习,才能步入数据分析这个广阔的数据世界。

第四阶段:高级进阶

这一阶段就相当于游戏里面的终极大BOSS,难度指数很高,你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。所以的知识都需要灵活运用起来,你会时不时遇到让你伤脑筋的问题。

这一阶段学习最有效的方法就是实践,不断实践、不断发现问题、不断去解决问题。

四件事帮你快速渡过入门期

多利用业余时间阅读一些关于技术的文章,并总体掌握正在发生什么。通常,当你陷入困境时,意味着你对需要澄清的事情做出了不正确的假设。

学会利用搜索引擎。这一点很显然是值得一提。在网上查找并询问有过这个问题的人是一个非常重要的技能。Stackoverflow可以说是互联网上最好的网站。不要害怕在那里问自己的问题。通常,只要尽力正确地阐述你的问题就OK了。

向你认识的人请求帮助。通常,你或许已经理解了技术,而且有了问题,但是你可能需要更高层次的上下文才能真正解开谜团。不要胆怯,大着胆子上前去问吧。

不要钻牛角尖。遇到难题,耗了半天时间还没弄懂,就暂时跳过吧,当知识积累到一定程度,回头再进行解决你会发现简单多了。不要一味的去钻牛角尖,一定要解决,这样会耗费大量的时间与精力。

Python多长时间可以学会精通

如果每天都学习Python的话,初学者1-2个月就能基本掌握Python的基本概念,8-12个月基本能熟练掌握,而经验丰富的程序员来学习Python的话大概3个月就能毫无阻碍的使用。

Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum创造,第一版发布于1991年,它是ABC语言的后继者,也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。

Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。

入门到精通的路上,有哪些快速掌握Python的途径

在学习Python的路上,从入门到精通有那些途径?百度提问和解答的都很多,你可以百度下看看。我目前只是入门还谈不上精通,总结个人自学的经验,应从以下几个方面来理解:

1 为什么选择学python?

据统计零基础或非专业的人士学python的比较多,据HackerRank开发者调查报告2018年5月显示(见图),Python排名第一,成为最受欢迎编程语言。Python以优雅、简洁著称,入行门槛低,可以从事Linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能等职位,薪资待遇呈上涨趋势。

2 入门python需要那些准备?

2.1 心态准备。编程是一门技术,也可说是一门手艺。如同书法、绘画、乐器、雕刻等,技艺纯熟的背后肯定付出了长时间的反复练习。不要相信几周速成,也不能急于求成。编程的世界浩瀚无边,所以请保持一颗敬畏的心态去学习,认真对待写下的每一行代码,甚至每一个字符。收拾好自己的心态,向着编程的世界出发。第一步至关重要,关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路,并坚持走下去。

2.2 配置 Python 学习环境。选Python2 还是 Python3?入门时很多人都会纠结。二者只是程序不兼容,思想上并无大差别,语法变动也并不多。选择任何一个入手,都没有大影响。如果你仍然无法抉择,那请选择 Python3,毕竟这是未来的趋势。

编辑器该如何选?同样,推荐 pycharm 社区版,配置简单、功能强大、使用起来省时省心,对初学者友好,并且完全免费!其他编辑器如:notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推荐了。

操作环境?Python 支持现有所有主流操作平台,不管是 windows 还是 mac 还是 linux,都能很好的运行 Python。并且后两者都默认自带 Python 环境。

2.3 选择自学的书籍。我推荐的书的内容由浅入深,建议按照先后顺序阅读学习:

2.3.1《Python简明教程》。这是一本言简意赅的 Python 入门教程,简单直白,没有废话。就算没有基础,你也可以像读小说一样,花两天时间就可以读完。适合入门快速了解语法。

2.3.2 廖雪峰编写的《Python教程》。廖先生的教程涵盖了 Python 知识的方方面面,内容更加系统,有一定深度,有一定基础之后学习会有更多的收获。

2.4 学会安装包。Python中有很多扩展包,想要安装这些包可以采用两种方法:

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在网上找到的需要的包,下载下来。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解压缩该文件;

3)命令行工具cd切换到所要安装的包的目录,找到setup.py文件,然后输入python setup.py install

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

3 提升阶段需要恒心和耐力。

完成入门阶段的基础学习之后,常会陷入一个瓶颈期,通过看教程很难进一步提高编程水平。这时候,需要的是反复练习,大量的练习。可以从书上的例题、作业题开始写,再写小程序片段,然后写完整的项目。我们收集了一些练习题和网站。可根据自己阶段,选择适合的练习去做。建议最好挑选一两个系列重点完成,而不是浅尝辄止。

3.1 多做练习。推荐网站练习:

crossin编程教室实例:相对于编程教室基础练习着重于单一知识点,

编程实例训练对基础知识的融会贯通;

hackerrank:Python 部分难度循序渐进,符合学习曲线

实验楼:提升编程水平从做项目开始;

codewar:社区型编程练习网站,内容由易到难;

leetcode:为编程面试准备,对初学者稍难;

牛客网:提供 BAT 等大厂笔试题目;

codecombat:提供一边游戏一边编程;

projecteuler:纯粹的编程练习网站;

菜鸟教程100例:基于 py2 的基础练习;

3.2 遇到问题多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助于各大网站。推荐

stackoverflow:这是一个程序员的知识库;

v2ex:国内非常不错的编程社区,不仅仅是包含程序,也包含了程序员的生活;

segmentfault:一家以编程问答为主的网站;

CSDN、知乎、简书等

3.2.3 加入相关的QQ、微信群、百度知道。不懂的可以随时请教。

3.2.4 如果经费充足可参加编程实战的培训班(入门时不建议参加培训)。

Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢?

          本人是一名大学生,在我的大学期间。我辅修了人工智能这门课。在人工智能这门课中有一门课程是 Python 从入门到精通,在这里我为大家推荐几本有助于python学习的书籍。下面是我 Python 从入门到精通 课程学习的结课证明。

            学习Python推荐用书:《Python程序设计》《数据科学导论:Python语言实现》《Python数据挖掘:概念、方法与实践》《Python3智能数据分析快速入门》《Python爬虫开发与项目实战》。

(一)《Python程序设计》(原书第2版)

           推荐语:本书介绍Python的基础知识,旨在帮助学生首先掌握概念,之后通过步骤完备的实例培养学生的问题求解能力。这一版采用Python3,并对全书结构进行了优化,既可作为门程序设计课的入门教材,也可供Python爱好者自学参考。

(二)、《数据科学导论:Python语言实现》(原书第2版)

        推荐语:本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱,然后带你进入数据改写和预处理阶段,这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程,如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。

      通过主要的机器学习算法、图形分析技术,以及所有易于表现结果的可视化工具,实现对数据科学的概述。

(三)、《Python数据挖掘:概念、方法与实践》

        推荐语:本书使用Python编程语言和基于项目的方法介绍多种常被忽视的数据挖掘概念,如关联规则、实体匹配、网络分析、文本挖掘和异常检测。

每个章节都全面阐述某种特定数据挖掘技术的基础知识,提供替代方案以评估其有效性,并用真实的数据实现该技术,帮助你“知其然,知其所以然”,从而迈向数据挖掘专家的道路。

(四)、《Python3智能数据分析快速入门》

       推荐语:本书假设你有一定的数据分析基础,但是没有Python和AI基础,为了帮助你快速掌握智能数据分析需要的技术和方法,书中有针对性地讲解了Python和AI中必须要掌握的知识点,内容由浅入深,循序渐进。

从环境配置、基本语法、基础函数到第三方库的安装与使用,对各个操作步骤、函数、工具、代码示例等的讲解非常详尽,确保所有满足条件的读者都能快速入门。

(五)、《Python爬虫开发与项目实战》

        推荐语:零基础学习爬虫技术,从Python和Web前端基础开始讲起,由浅入深,包含大量案例,实用性强。