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『叄』 萬字干貨，Python語法大合集，一篇文章帶你入門
這份資料非常純粹，只有Python的基礎語法，專門針對想要學習Python的小白。
Python中用#表示單行注釋，#之後的同行的內容都會被注釋掉。
使用三個連續的雙引號表示多行注釋，兩個多行注釋標識之間內容會被視作是注釋。
Python當中的數字定義和其他語言一樣：
我們分別使用+, -, *, /表示加減乘除四則運算符。
這里要注意的是，在Python2當中，10/3這個操作會得到3，而不是3.33333。因為除數和被除數都是整數，所以Python會自動執行整數的計算，幫我們把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就會得到3.33333。目前Python2已經不再維護了，可以不用關心其中的細節。
但問題是Python是一個 弱類型 的語言，如果我們在一個函數當中得到兩個變數，是無法直接判斷它們的類型的。這就導致了同樣的計算符可能會得到不同的結果，這非常蛋疼。以至於程序員在運算除法的時候，往往都需要手工加上類型轉化符，將被除數轉成浮點數。
在Python3當中撥亂反正，修正了這個問題，即使是兩個整數相除，並且可以整除的情況下，得到的結果也一定是浮點數。
如果我們想要得到整數，我們可以這么操作：
兩個除號表示 取整除 ，Python會為我們保留去除余數的結果。
除了取整除操作之外還有取余數操作，數學上稱為取模，Python中用%表示。
Python中支持 乘方運算 ，我們可以不用調用額外的函數，而使用**符號來完成：
當運算比較復雜的時候，我們可以用括弧來強制改變運算順序。
Python中用首字母大寫的True和False表示真和假。
用and表示與操作，or表示或操作，not表示非操作。而不是C++或者是Java當中的&&, || 和！。
在Python底層， True和False其實是1和0 ，所以如果我們執行以下操作，是不會報錯的，但是在邏輯上毫無意義。
我們用==判斷相等的操作，可以看出來True==1， False == 0.
我們要小心Python當中的bool()這個函數，它並不是轉成bool類型的意思。如果我們執行這個函數，那麼 只有0會被視作是False，其他所有數值都是True ：
Python中用==判斷相等，>表示大於，>=表示大於等於， <表示小於，<=表示小於等於，!=表示不等。
我們可以用and和or拼裝各個邏輯運算：
注意not，and，or之間的優先順序，其中not > and > or。如果分不清楚的話，可以用括弧強行改變運行順序。
關於list的判斷，我們常用的判斷有兩種，一種是剛才介紹的==，還有一種是is。我們有時候也會簡單實用is來判斷，那麼這兩者有什麼區別呢？我們來看下面的例子：
Python是全引用的語言，其中的對象都使用引用來表示。is判斷的就是 兩個引用是否指向同一個對象 ，而==則是判斷兩個引用指向的具體內容是否相等。舉個例子，如果我們把引用比喻成地址的話，is就是判斷兩個變數的是否指向同一個地址，比如說都是沿河東路XX號。而==則是判斷這兩個地址的收件人是否都叫張三。
顯然，住在同一個地址的人一定都叫張三，但是住在不同地址的兩個人也可以都叫張三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那麼a == b一定成立，反之則不然。
Python當中對字元串的限制比較松， 雙引號和單引號都可以表示字元串 ，看個人喜好使用單引號或者是雙引號。我個人比較喜歡單引號，因為寫起來方便。
字元串也支持+操作，表示兩個字元串相連。除此之外，我們把兩個字元串寫在一起，即使沒有+，Python也會為我們拼接：
我們可以使用[]來查找字元串當中某個位置的字元，用 len 來計算字元串的長度。
我們可以在字元串前面 加上f表示格式操作 ，並且在格式操作當中也支持運算，比如可以嵌套上len函數等。不過要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作。
最後是None的判斷，在Python當中None也是一個對象， 所有為None的變數都會指向這個對象 。根據我們前面所說的，既然所有的None都指向同一個地址，我們需要判斷一個變數是否是None的時候，可以使用is來進行判斷，當然用==也是可以的，不過我們通常使用is。
理解了None之後，我們再回到之前介紹過的bool()函數，它的用途其實就是判斷值是否是空。所有類型的 默認空值會被返回False ，否則都是True。比如0，""，[], {}, ()等。
除了上面這些值以外的所有值傳入都會得到True。
Python當中的標准輸入輸出是 input和print 。
print會輸出一個字元串，如果傳入的不是字元串會自動調用__str__方法轉成字元串進行輸出。 默認輸出會自動換行 ，如果想要以不同的字元結尾代替換行，可以傳入end參數：
使用input時，Python會在命令行接收一行字元串作為輸入。可以在input當中傳入字元串，會被當成提示輸出：
Python支持 三元表達式 ，但是語法和C++不同，使用if else結構，寫成：
上段代碼等價於：
Python中用[]表示空的list，我們也可以直接在其中填充元素進行初始化：
使用append和pop可以在list的末尾插入或者刪除元素：
list可以通過[]加上下標訪問指定位置的元素，如果是負數，則表示 倒序訪問 。-1表示最後一個元素，-2表示倒數第二個，以此類推。如果訪問的元素超過數組長度，則會出發 IndexError 的錯誤。
list支持切片操作，所謂的切片則是從原list當中 拷貝 出指定的一段。我們用start: end的格式來獲取切片，注意，這是一個 左閉右開區間 。如果留空表示全部獲取，我們也可以額外再加入一個參數表示步長，比如[1:5:2]表示從1號位置開始，步長為2獲取元素。得到的結果為[1, 3]。如果步長設置成-1則代表反向遍歷。
如果我們要指定一段區間倒序，則前面的start和end也需要反過來，例如我想要獲取[3: 6]區間的倒序，應該寫成[6:3:-1]。
只寫一個:，表示全部拷貝，如果用is判斷拷貝前後的list會得到False。可以使用del刪除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。
insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查詢某個元素第一次出現的下標。
list可以進行加法運算，兩個list相加表示list當中的元素合並。 等價於使用extend 方法：
我們想要判斷元素是否在list中出現，可以使用 in關鍵字 ，通過使用len計算list的長度：
tuple和list非常接近，tuple通過()初始化。和list不同， tuple是不可變對象 。也就是說tuple一旦生成不可以改變。如果我們修改tuple，會引發TypeError異常。
由於小括弧是有改變優先順序的含義，所以我們定義單個元素的tuple， 末尾必須加上逗號 ，否則會被當成是單個元素：
tuple支持list當中絕大部分操作：
我們可以用多個變數來解壓一個tuple：
解釋一下這行代碼：
我們在b的前面加上了星號， 表示這是一個list 。所以Python會在將其他變數對應上值的情況下，將剩下的元素都賦值給b。
補充一點，tuple本身雖然是不可變的，但是 tuple當中的可變元素是可以改變的 。比如我們有這樣一個tuple：
我們雖然不能往a當中添加或者刪除元素，但是a當中含有一個list，我們可以改變這個list類型的元素，這並不會觸發tuple的異常：
dict也是Python當中經常使用的容器，它等價於C++當中的map，即 存儲key和value的鍵值對 。我們用{}表示一個dict，用:分隔key和value。
對 。我們用{}表示一個dict，用:分隔key和value。
dict的key必須為不可變對象，所以 list、set和dict不可以作為另一個dict的key ，否則會拋出異常：
我們同樣用[]查找dict當中的元素，我們傳入key，獲得value，等價於get方法。
我們可以call dict當中的keys和values方法，獲取dict當中的所有key和value的集合，會得到一個list。在Python3.7以下版本當中，返回的結果的順序可能和插入順序不同，在Python3.7及以上版本中，Python會保證返回的順序和插入順序一致：
我們也可以用in判斷一個key是否在dict當中，注意只能判斷key。
如果使用[]查找不存在的key，會引發KeyError的異常。如果使用 get方法則不會引起異常，只會得到一個None ：
setdefault方法可以 為不存在的key 插入一個value，如果key已經存在，則不會覆蓋它：
我們可以使用update方法用另外一個dict來更新當前dict，比如a.update(b)。對於a和b交集的key會被b覆蓋，a當中不存在的key會被插入進來：
我們一樣可以使用del刪除dict當中的元素，同樣只能傳入key。
Python3.5以上的版本支持使用**來解壓一個dict：
set是用來存儲 不重復元素 的容器，當中的元素都是不同的，相同的元素會被刪除。我們可以通過set()，或者通過{}來進行初始化。注意當我們使用{}的時候，必須要傳入數據，否則Python會將它和dict弄混。
set當中的元素也必須是不可變對象，因此list不能傳入set。
可以調用add方法為set插入元素：
set還可以被認為是集合，所以它還支持一些集合交叉並補的操作。
set還支持 超集和子集的判斷 ，我們可以用大於等於和小於等於號判斷一個set是不是另一個的超集或子集：
和dict一樣，我們可以使用in判斷元素在不在set當中。用可以拷貝一個set。
Python當中的判斷語句非常簡單，並且Python不支持switch，所以即使是多個條件，我們也只能 羅列if-else 。
我們可以用in來循環迭代一個list當中的內容，這也是Python當中基本的循環方式。
如果我們要循環一個范圍，可以使用range。range加上一個參數表示從0開始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)區間內的所有整數：
如果我們傳入兩個參數，則 代表迭代區間的首尾 。
如果我們傳入第三個元素，表示每次 循環變數自增的步長 。
如果使用enumerate函數，可以 同時迭代一個list的下標和元素 ：
while循環和C++類似，當條件為True時執行，為false時退出。並且判斷條件不需要加上括弧：
Python當中使用 try和except捕獲異常 ，我們可以在except後面限制異常的類型。如果有多個類型可以寫多個except，還可以使用else語句表示其他所有的類型。finally語句內的語法 無論是否會觸發異常都必定執行 ：
在Python當中我們經常會使用資源，最常見的就是open打開一個文件。我們 打開了文件句柄就一定要關閉 ，但是如果我們手動來編碼，經常會忘記執行close操作。並且如果文件異常，還會觸發異常。這個時候我們可以使用with語句來代替這部分處理，使用with會 自動在with塊執行結束或者是觸發異常時關閉打開的資源 。
以下是with的幾種用法和功能：
凡是可以使用in語句來迭代的對象都叫做 可迭代對象 ，它和迭代器不是一個含義。這里只有可迭代對象的介紹，想要了解迭代器的具體內容，請移步傳送門：
Python——五分鍾帶你弄懂迭代器與生成器，夯實代碼能力
當我們調用dict當中的keys方法的時候，返回的結果就是一個可迭代對象。
我們 不能使用下標來訪問 可迭代對象，但我們可以用iter將它轉化成迭代器，使用next關鍵字來獲取下一個元素。也可以將它轉化成list類型，變成一個list。
使用def關鍵字來定義函數，我們在傳參的時候如果指定函數內的參數名， 可以不按照函數定義的順序 傳參：
可以在參數名之前加上*表示任意長度的參數，參數會被轉化成list：
也可以指定任意長度的關鍵字參數，在參數前加上**表示接受一個dict：
當然我們也可以兩個都用上，這樣可以接受任何參數：
傳入參數的時候我們也可以使用*和**來解壓list或者是dict：
Python中的參數 可以返回多個值 ：
函數內部定義的變數即使和全局變數重名，也 不會覆蓋全局變數的值 。想要在函數內部使用全局變數，需要加上 global 關鍵字，表示這是一個全局變數：
Python支持 函數式編程 ，我們可以在一個函數內部返回一個函數：
Python中可以使用lambda表示 匿名函數 ，使用:作為分隔，:前面表示匿名函數的參數，:後面的是函數的返回值：
我們還可以將函數作為參數使用map和filter，實現元素的批量處理和過濾。關於Python中map、rece和filter的使用，具體可以查看之前的文章：
五分鍾帶你了解map、rece和filter
我們還可以結合循環和判斷語來給list或者是dict進行初始化：
使用 import語句引入一個Python模塊 ，我們可以用.來訪問模塊中的函數或者是類。
我們也可以使用from import的語句，單獨引入模塊內的函數或者是類，而不再需要寫出完整路徑。使用from import *可以引入模塊內所有內容（不推薦這么干）
可以使用as給模塊內的方法或者類起別名：
我們可以使用dir查看我們用的模塊的路徑：
這么做的原因是如果我們當前的路徑下也有一個叫做math的Python文件，那麼 會覆蓋系統自帶的math的模塊 。這是尤其需要注意的，不小心會導致很多奇怪的bug。
我們來看一個完整的類，相關的介紹都在注釋當中
以上內容的詳細介紹之前也有過相關文章，可以查看：
Python—— slots ，property和對象命名規范
下面我們來看看Python當中類的使用：
這里解釋一下，實例和對象可以理解成一個概念，實例的英文是instance，對象的英文是object。都是指類經過實例化之後得到的對象。
繼承可以讓子類 繼承父類的變數以及方法 ，並且我們還可以在子類當中指定一些屬於自己的特性，並且還可以重寫父類的一些方法。一般我們會將不同的類放在不同的文件當中，使用import引入，一樣可以實現繼承。
我們創建一個蝙蝠類：
我們再創建一個蝙蝠俠的類，同時繼承Superhero和Bat：
執行這個類：
我們可以通過yield關鍵字創建一個生成器，每次我們調用的時候執行到yield關鍵字處則停止。下次再次調用則還是從yield處開始往下執行：
除了yield之外，我們還可以使用()小括弧來生成一個生成器：
關於生成器和迭代器更多的內容，可以查看下面這篇文章：
五分鍾帶你弄懂迭代器與生成器，夯實代碼能力
我們引入functools當中的wraps之後，可以創建一個裝飾器。裝飾器可以在不修改函數內部代碼的前提下，在外麵包裝一層其他的邏輯:
裝飾器之前也有專門的文章詳細介紹，可以移步下面的傳送門：
一文搞定Python裝飾器，看完面試不再慌
不知道有多少小夥伴可以看到結束，原作者的確非常厲害，把Python的基本操作基本上都囊括在裡面了。如果都能讀懂並且理解的話，那麼Python這門語言就算是入門了。
如果你之前就有其他語言的語言基礎，我想本文讀完應該不用30分鍾。當然在30分鍾內學會一門語言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通過本文我們可以做到熟悉Python的語法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我們親自去寫代碼的時候去體會和運用了。
根據我的經驗，在學習一門新語言的前期，不停地查閱資料是免不了的。希望本文可以作為你在使用Python時候的查閱文檔。
最後，我這里有各種免費的編程類資料，有需要的及時私聊我，回復"學習"，分享給大家，正在發放中............
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『柒』 Python自學心得分享
學習python，我首先根據自己完全代碼零基礎的情況下，為什麼學習Python作為核心問題，進行了一個自我定位以及目標定位，我認為只要有一個目標，那麼就找方法去打成目標就行了。
我是完全零基礎，選擇學習Python主要還是因為看到大家都說Python是相對簡單，比較好入門IT行業的，而我的目的也是希望學習完Python可以找到一份相應的工作，賺取一份工資可以買口紅，哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈~
當然，也有很多人可能已經從事其他編程工作，但是想要學習Python以來豐富自身，提升自身的核心競爭力，我覺得這樣應該會比我這類完全零基礎的學習要容易快速的很多，
我就只說下我這位完全零基礎是如何學習的吧
我也搜查了一些學習方法的問答帖子，裡面也看到很多推薦的學習方法，有推薦書籍的，有推薦網課的，我開始認為，看書應該是比較好的選擇，因為著作成書籍，表明內容上是相對有一定的權威和系統的，同時，想到從小都是書本學習，這更能讓我信服，於是我就購買了書籍，開始了我的學習計劃，可是，在半強迫自己的情況下，我看了三天半書籍實在是看不下去了，是的，三天半還是強迫自己看的，原因一，看書真的太乏味了，看著看著就會心不在焉，總是走神。原因二，這個時候我對代碼沒有概念，有些文字都要讀兩三遍才會理解意思，越難理解就越不想看書，這種感覺就是上學時我看數學，英語書一模一樣的感覺。很顯然，看書學習是不適合我了，
看書不行，於是我就想著還是找網上的視頻教程學習吧，上網一搜，真的是各家機構的教程也是琳琅滿目，還真的讓我不知道從哪開始學起了，
這個時候真的是想有一位前輩可以給我指點一下迷津，告訴我應該先學什麼，再學什麼，哪些是重點知識，哪些是了解就好，就是可以給我一些學習的建議，於是我想那我可以先加入一些技術學習交流群，在裡面應該可以認識到一些學習的人，於是我就開始大量的搜索加入學習群，於是在裡面開始咨詢學習方法，
但是，這個時候我又發現，我好像一張白紙，我想問一些問題，可是我不知道該怎麼問，我也只能問大家都是怎麼學習的，群內的朋友也都還很熱情，也和我說了很多學習方式，不過我發現每個人都有各自的學習方式，各自都有各自的理論和優勢，在那麼多的方法面前我再一次的有些混亂，又不知道哪一方法適合我，於是，我想到千人千面，每個人有每個人的想法，我咨詢的人越多，獲取的信息越多可能我就會越亂，於是我決定，那我就要借鑒看到的這些信息，來整理一套自己的方式，不一定對，但是可能這更適合我自己。
於是，我並沒有先著急的就找教程視頻來直接學習，我現在想知道的就是，應該先學什麼，掌握哪些知識之後，再學什麼，我覺得我應該先整理一套相對看上去系統的教程，雖然我最希望可以找到一個人給我一些這類的指引，但是奈何沒有找到，那就只能自己去整理了，我根據我買的書籍目錄，以及查了一些培訓機構的學科介紹，教程大綱內容，進行了一個統計對比，發現其實學習的內容路徑也還是有它一定的規律，那我就整理了一份知識點的目錄學習路徑，我按照我整理的這個學習路徑上的知識點目錄去查找對應的教程，這樣就整理了一套自己的學習資料，整理學習路徑和教程，利用了我比較多得時間，不過整理好了那麼就可以開始學習了。
但在查找教程的時候，又走了一些彎路，我當時只想到只要按照我整理的這個目錄找到對應的教程就好了，可是在學習的時候，還是覺得知識點之間的銜接有些雜亂無章，
而且每一個知識點都是不同機構課程風格不同的教程視頻，這讓我學上去有些別扭，而且有的老師講得我很喜歡聽，有的就不是很喜歡，於是，我就又想，那我就找我喜歡這個老師的課程就好啦，可是我找了兩三天，同一個老師的教程是非常難找到公開的全套教程，這個我想也可以理解，老師也可能沒時間和精力來從零開始錄制全套教程，而且老師也是要工作賺錢養家生活的，於是我想那我可以找同一個機構的教程吧，這樣也能最起碼是課程風格一致，於是我就找到了我我認為課程比較好得教程機構，又將我的學習資料重新的整理替換了一下，果然我覺得學習感覺好了一些，而且我又找到他們的客服，要到了他們課程的一些配套資料，這對我學習來說起到了更加的有效幫助。
最後，在學習完我整理的學習知識教程之後，又遇到了一個瓶頸，就是學習完知識點內容，掌握的也是七七八八，之後又不知道該怎麼做了，不知道自己學習的有沒有達到可以找工作的條件，
於是我又查詢了一些資料，可一些招聘信息，了解的一些信息主要要求說是需要項目經驗，需要一些項目功能技術的掌握，那我的理解就是，已經掌握了基礎知識，企業招聘人員需要掌握一些項目技術能力，
去幫助解決處理問題，也就好像，假設Python有100個技術框架，但是一個企業只用到其中30個，那如果你的學習掌握正是他們用的這30個，那麼你不會那另外的70個也可以，只不過你學習掌握的越多，你的條件符合范圍和就業機會也就越大，我按照我的這個大致理解，
我就仔細了解了一下Python主要可以從事哪些方向，我就根據我比較喜歡的方向看了一下招聘信息，然後根據上面的普遍要求，進行了學習。最後就整理包裝了一下簡歷，嘗試著投簡歷找工作，當然面試也並不是順利，剛開始的面試是還慌亂，面試也是沒有任何結果，不過我是在每次面試中總結經驗，收集好面試問題，回來在好好准備，為下一次面試做知識儲備，就這樣我面了試大概有將近二十家，終於也是找到了一個算是實習崗位的工作，我想著先做著，這個時候應該先到企業中去學習一些真實的項目經歷比較重要。
最後我總結一下我學習過程中我認為比較重點的內容
首先，學習我們要有一個清楚的自我認識，是為了找工作，還是為了輔助工作來增加自己的競爭力，也就是要有一個明確的目標。 如果是完全零基礎學習，我建議開始不要先看書，原因上面我也有說了，這個時候看書完全看不進去，裡面的知識點也很難理解的，雖然我們從小就接受書本教育，可是前提也都是要有老師講解的，不是我們自己看書就可以的。
然後，就是要尋找一套適合自己的學習方式，最好還是自己整理一套適合自己的學習資料，因為只有自己最了解自己，這里可能會花費比較長的時間，但是這會讓你在之後的學習上節省很多時間，讓你事半功倍。
最後，如果在選擇視頻教程的時候，盡量選擇一個老師的教程（但是很難實現）最差也要盡量選擇同一家機構的教程，因為這樣在課程設計和課程風格上相對比較統一。然後在學習的過程中，最好是根據視頻課程老師的進度，自己做學習筆記，這樣的好處，一是，在今天學習完，明天你可能就只記得一個大致概念了，俗話說，好記性不如爛筆頭，做筆記會讓自己印象更深刻，二是，在之後你想要回頭復習的時候，也會讓你有一個清晰的復習思路。當學習完一個階段知識的時候，感覺視頻老師講解的內容有些淺，這時候可以看一些優秀的書籍，因為你覺得老師講得淺，說明你的學習理解的非常好，這時候看一些書可以起到很大的提升作用。
至於找工作面試的事情我就不詳細地寫了，手敲了這么多，有點累了，最後希望我的建議可以對想要學習的夥伴有一點點幫助吧。
『捌』 強力推薦!非常全的Python學習資料
一、Python基礎教程
《圖靈程序設計叢書：Python基礎教程(第2版 修訂版)》包括Python程序設計的方方面面，首先從Python的安裝開始，隨後介紹了Python的基礎知識和基本概念，包括列表、元組、字元串、字典以及各種語句。然後循序漸進地介紹了一些相對高級的主題，包括抽象、異常、魔法方法、屬性、迭代器。此後探討了如何將Python與資料庫、網路、C語言等工具結合使用，從而發揮出Python的強大功能，同時介紹了Python程序測試、打包、發布等知識。結尾，作者結合前面講述的內容，按照實際項目開發的步驟向讀者介紹了幾個具有實際意義的Python項目的開發過程。
二、Python編程：從入門到實踐
本書是一本針對所有層次的Python讀者而作的Python入門書。全書分兩部分：首部分介紹用Python 編程所必須了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等強大的Python庫和工具介紹，以及列表、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內容;第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的Python 2D游戲開發，如何利用數據生成互動式的信息圖，以及創建和定製簡單的Web應用，並幫讀者解決常見編程問題和困惑。
三、利用Python進行數據分析
《利用Python進行數據分析》講的是利用Python進行數據控制、處理、整理、分析等方面的具體細節和基本要點。同時，它也是利用Python進行科學計算的實用指南(專門針對數據密集型應用).《利用Python進行數據分析》重點介紹了用於高效解決各種數據分析問題的Python語言和庫。《利用Python進行數據分析》沒有闡述如何利用Python實現具體的分析方法。
四、Python核心編程
《Python核心編程(第3版)》是經典暢銷圖書《Python核心編程(第二版)》的全新升級版本，總共分為3部分。第1部分為講解了Python的一些通用應用，包括正則表達式、網路編程、Internet客戶端編程、多線程編程、GUI編程、資料庫編程、Microsoft Office編程、擴展Python等內容。第2部分講解了與Web開發相關的主題，包括Web客戶端和伺服器、CGI和WSGI相關的Web編程、Django Web框架、雲計算、高級Web服務。第3部分則為一個補充/實驗章節，包括文本處理以及一些其他內容。
《Python核心編程(第3版)》適合具有一定經驗的Python開發人員閱讀。
五、Python數據分析與挖掘實戰
本書共15章，分兩個部分：基礎篇、實戰篇。基礎篇介紹了數據挖掘的基本原理，實戰篇介紹了一個個真實案例，通過對案例深入淺出的剖析，使讀者在不知不覺中通過案例實踐獲得數據挖掘項目經驗，同時快速領悟看似難懂的數據挖掘理論。讀者在閱讀過程中，應充分利用隨書配套的案例建模數據，藉助相關的數據挖掘建模工具，通過上機實驗，以快速理解相關知識與理論。
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『玖』 Python 有哪些好的學習資料或者博客
推薦Full Stack Python 有各種python資源匯總，從基礎入門到各種框架web應用開發和部署，再到高級的ORM、Docker都有。以下是Full Stack Python 上總結的一些教程，我拙劣的翻譯了以下，並調整（調整順序並刪了部分內容）了一下：
1、無開發經驗，初學python
如果你不會其他語言，python是你的第一門語言：
A Byte of Python （簡明python教程，這個有中文版簡明 Python 教程）是非常好的入門教程。
Learn Python the Hard Way （Zed Shaw的免費教程，個人強烈推薦）
Python, Django and Flask教程： Real Python （收費，需購買）
short 5 minute video 解釋了為什麼你的出發點應該是要完成什麼項目，或者解決什麼問題，而不是為了學一門語言而去學一門語言。
Dive into Python 3 是一本開源的python教程，提供HTML和PDF版。
Code Academy 有一個為純新手准備的 Python track 。
Introction to Programming with Python 介紹了基本語法和控制結構等，提供了大量代碼示例。
O'Reilly 的書 Think Python: How to Think Like a Computer Scientist 是非常好的入門教材。
Python Practice Book 是一本python練習的書，幫你掌握python基本語法。
想通過做實際項目來學編程？看看這個 this list of 5 programming project for Python beginners（5個適合python初學者的編程項目）。
Reddit的創造者之一寫了一個教程，如何用python構建一個博客網站（use Python to build a blog.），使非常好的web編程入門。
The fullstack python的作者寫了一篇關於如何學習python的文章learning Python 。
2、有開發經驗 ，初學Python
Learn Python in y minutes ，讓你在幾分鍾內快速上手，有個大概了解。
Python for you and me ， python的語法，語言的主要結構等，還包含來Flask Web App的教程。
The Hitchhiker』s Guide to Python
How to Develop Quality Python Code ，如何開發高質量的python代碼
3、進階
The Python Ecosystem: An Introction ， 關於python生態系統，虛擬機、python包管理器pip、虛擬環境virtualenv、還有很多進階主題
The Python Subreddit ，就是python的reddit節點（相當於中國的貼吧），是一個活躍的社區，可以交流討論，解決問題等。
Good to Great Python Reads ，收集進階和高級python文章，講了很多細微差異和python語言本身的細節。
博客 Free Python Tips ，有很多python和python生態系統的文章。
Python Books ，有一些免費的Python, Django, 數據分析等方面的書。
Python IAQ: Infrequently Asked Questions ，關於python 經常問到的問題。
4、視頻，屏幕錄像，演示文稿等
一些技術交流會議的視頻錄像： best Python videos
5、python的包
awesome-python ，收集了python各種非常好用非常酷的包，確實非常awesome，讓作者相見恨晚（ I wish I had this page when I was just getting started）。
easy-python
6、 播客（Podcasts）
Talk Python to Me ， 關注使用python的人們和組織，每一期都會邀請一些開發者談談他們的工作等。
Podcast.__init__ ，關於python和讓python更牛B的人們。
7、新聞資訊（可訂閱）
Python Weekly ， 最新的python文章、視頻、項目、資訊 。
PyCoder's Weekly ，和python weekly類似。
Import Python
以下是引用的原文：
New to programming
If you're learning your first programming language these books were written with you in mind. Developers learning Python as a second or later language should skip down to the next section for "experienced developers".
To get an introction to Python, Django and Flask at the same time, consider purchasing the Real Python course by Fletcher, Michael and Jeremy.
This short 5 minute video explains why it's better to think of projects you'd like to build and problems you want to solve with programming. Start working on those projects and problems rather than jumping into a specific language that's recommended to you by a friend.
CS for All is an open book by professors at Harvey Mudd College which teaches the fundamentals of computer science using Python. It's an accessible read and perfect for programming beginners.
If you've never programmed before check out the Getting Started page on Learn To Code with Me by Laurence Bradford. She's done an incredible job of breaking down the steps beginners should take when they're uncertain about where to begin.
Learn Python the Hard Way is a free book by Zed Shaw.
Dive into Python 3 is an open source book provided under the Creative Commons license and available in HTML or PDF form.
While not Python-specific, Mozilla put together a Learning the Web tutorial for beginners and intermediate web users who want to build websites. It's worth a look from a general web development perspective.
A Byte of Python is a beginner's tutorial for the Python language.
Code Academy has a Python track for people completely new to programming.
Introction to Programming with Python goes over the basic syntax and control structures in Python. The free book has numerous code examples to go along with each topic.
Google put together a great compilation of materials and subjects you should read and learn from if you want to be a professional programmer. Those resources are useful not only for Python beginners but any developer who wants to have a strong professional career in software.
The O'Reilly book Think Python: How to Think Like a Computer Scientist is available in HTML form for free on the web.
Python Practice Book is a book of Python exercises to help you learn the basic language syntax.
Looking for ideas about what projects to use to learn to code? Check out this list of 5 programming project for Python beginners.
There's a Udacity course by one of the creators of Reddit that shows how to use Python to build a blog. It's a great introction to web development concepts through coding.
I wrote a quick blog post on learning Python that non-technical folks trying to learn to program may find useful.
Experienced developers new to Python
Learn Python in y minutes provides a whirlwind tour of the Python language. The guide is especially useful if you're coming in with previous software development experience and want to quickly grasp how the language is structured.
Python for you and me is an approachable book with sections for Python syntax and the major language constructs. The book also contains a short guide at the end to get programmers to write their first Flask web application.
Kenneth Reitz's The Hitchhiker』s Guide to Python contains a wealth of information both on the Python programming language and the community.
How to Develop Quality Python Code is a good read to begin learning about development environments, application dependencies and project structure.
Beyond the basics
The Python Ecosystem: An Introction provides context for virtual machines, Python packaging, pip, virutalenv and many other topics after learning the basic Python syntax.
The Python Subreddit rolls up great Python links and has an active community ready to answer questions from beginners and advanced Python developers alike.
Good to Great Python Reads is a collection of intermediate and advanced Python articles around the web focused on nuances and details of the Python language itself.
The blog Free Python Tips provides posts on Python topics as well as news for the Python ecosystem.
Python Books is a collection of freely available books on Python, Django, and data analysis.
Python IAQ: Infrequently Asked Questions is a list of quirky queries on rare Python features and why certain syntax was or was not built into the language.
Videos, screencasts and presentations
Videos from conferences and meetups along with screencasts are listed on the best Python videos page.
Curated Python packages lists
awesome-python is an incredible list of Python frameworks, libraries and software. I wish I had this page when I was just getting started.
easy-python is like awesome-python although instead of just a Git repository this site is in the Read the Docs format.
Podcasts
Talk Python to Me focuses on the people and organizations coding on Python. Each episode features a different guest interviewee to talk about his or her work.
Podcast.__init__ is another podcast on "about Python and the people who make it great".
Newsletters
Python Weekly is a free weekly rounp of the latest Python articles, videos, projects and upcoming events.
PyCoder's Weekly is another great free weekly email newsletter similar to Python Weekly. The best resources are generally covered in both newsletters but they often cover different articles and projects from around the web.
Import Python is a newer newsletter than Python Weekly and PyCoder's Weekly. So far I've found this newsletter often pulls from different sources than the other two. It's well worth subscribing to all three so you don't miss anything.