Python教程领到手，学习不用愁！

本是古典何须时尚 2023-06-08 04:43 2阅读 0赞

**Python教程领到手，学习不用愁！领**

学习编程，有兴趣最好，小时候就开始捣鼓电脑。知识兔上有大量编程视频教程课程，都是精品课程，1080P超高清画质教学视频，精品之精品，找一套优秀Python课程教程或者找公众号超乎想象客服推荐一下，轻轻松松上车学习啦。看教程课程学习是最有效最快速的学习方式啦，节奏快，效率高，计划强。看书籍太闷太枯燥，几百页的书看到猴年马月，耐心都磨掉了，信誓旦旦的豪气很快会受挫。报培训班，虽说效果可以，但学习成本太高，动不动一两万，很花时间，很花金钱，时间上不自由，得安排时间去培训点，时间短老师讲的不全面学的不系统，时间长培训费高。权衡之下，看知识兔教学视频，跟着知识兔老师学习，才是最划算滴，fighting加油哦，比如咬牙切齿也要把Python、Office、PS、AI教程学好，一生受益匪浅！兴趣使然，以应用为导向，学以致用，学习效率更高！领取教程：[http://zhishitu.com/ke/11002][http_zhishitu.com_ke_11002]

### 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

![format_png][]

##  ##

### 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。

![format_png 1][]

##  ##

### 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：

1.  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。

\----------------------------------------------------------------------------------------------

##  ##

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
 *  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！

![format_png 2][]

![format_png 3][]

[http_zhishitu.com_ke_11002]: http://zhishitu.com/ke/11002
[format_png]: /images/20230531/0dd7c306e8864237a4c655a16de8cb3d.png
[format_png 1]: /images/20230531/6c6ca891e8ad4639858ce95d43177658.png
[format_png 2]: /images/20230531/ffbacebe235140839e834d1697bc9856.png
[format_png 3]: /images/20230531/e63cea072f84401b956191ad99857311.png