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python基础教程廖雪峰云

发布时间: 2022-07-24 15:17:17

1. 为什么看不懂廖雪峰的python学习教程

对于学习Python而言,文字学习存在以下几点不足的地方: 一、由于基础较差,对于部分概念不能够理解 二、对于举例无法理解 三、综合性例子对着书敲,都无法运行,而且不知道原因 四、遇到问题不知道问谁 5、无法坚持学习 这五种情况造成了看不懂的大部分原因。个人觉得,应该使用视频教学和图文教学两种方式进行学习。可以到网络传课上看看,有什么问题也可以问问,上面还是有不少免费的Python基础课程的

2. 廖雪峰python3教程怎么样

您好,每个老师的都很不错!
我现在也正在看Python,个人认为,应该先找一个能基础入门的,快速看完并实际练习一遍,然后在结合其他人的书在看几遍,这样效果比较好。每个人写书的特点都不一样,因此分类的重点什么的都不太一样。这样多看看多练习一下,能更全面一点!
视频的话,也类同,不过建议先看书自己来,自己把代码敲一遍,然后在看视频,看看自己出错的地方,老师怎么解决的,自己是怎么解决的,那种方法更好一点!

共同进步~~~谢谢

3. 零编程基础刚学python两周,像各位大神求教



这里我推荐几本我觉得很棒的入门书籍
最好按照顺序阅读,难度是由浅入深的

  • 父与子的编程之旅: http://t.cn/R7s2ME8
    这本书说的都是一些基本的概念,告诉我们编程到底是怎么一回事,初步了解Python的世界。

  • 笨方法学Python: http://t.cn/Rie7W7L
    这本书在知乎上都被推荐烂了,但是的确是一本不可多得的好书。但最后的部分对于零基础的人来说,跨越程度有点大,如果看不懂,可以暂时跳过

  • 菜鸟教程 Python3教程 :http://t.cn/RqM5aF8
    从这里,就可以完整的掌握Python这门语言的基础语法、类型、函数、面向对象...
    这里的内容都是最基本的解释,只能告诉你一个大概。但这就是目前的我们所需要的,因为太难的,真的看不懂(比如 线程锁 迭代器 生成器...)

  • 简明教程: http://t.cn/RMP60Nw
    这相对于菜鸟教程,更加的精炼和简介,也是非常的棒!

  • 廖雪峰的Python3教程: http://t.cn/RK0qGu7
    相对于前面的教程来说,廖大的更加深入,我当初是直接看的廖大,看到后面云里雾里,所以完全零基础的小伙伴,还是先尝试其他比较简单的好一点。

  • 上面就是我推荐的一些入门的文本资料,
    最后三个,可以按照自己的水平阅读学习
    也不一非要按照我推荐的顺序,
    当然,光看是没用的,上面的例子也要跟着做才能有收获

4. 《Python基础教程》pdf下载在线阅读,求百度网盘云资源

《Python基础教程(第2版)》(Magnus Lie Hetland)电子书网盘下载免费在线阅读

资源链接:

链接:https://pan..com/s/1GAT3bdA5a2DGPWSZW-mxWQ

提取码:bn3z

书名:Python基础教程(第2版)

作者:Magnus Lie Hetland

译者:司维

豆瓣评分:8.0

出版社:人民邮电出版社

出版年份:2010-7

页数:471

内容简介:

本书是经典教程的全新改版,作者根据Python 3.0版本的种种变化,全面改写了书中内容,做到既能“瞻前”也能“顾后”。本书层次鲜明、结构严谨、内容翔实,特别是在最后几章,作者将前面讲述的内容应用到了10个引人入胜的项目中,并以模板的形式介绍了项目的开发过程。本书既适合初学者夯实基础,又能帮助Python程序员提升技能,即使是 Python方面的技术专家,也能从书里找到令你耳目一新的东西。

作者简介:

Magnus Lie Hetland是挪威科技大学副教授,教授算法。喜欢钻研新的编程语言,是Python语言的坚定支持者。他写过很多Python方面的书和在线教程,比如深受大家欢迎的网上教程Instant Python。

5. 廖雪峰python教程在哪

这是他的网站地址:www.liaoxuefeng.com
这是python专栏(有python2.7,python3,可供选择):www.liaoxuefeng.com/wiki/

基础学习的话,够用了,但没有太多的习题供练习,只是在每个章节的最后,会提出一些小问题,可以自己练习下,也可以留言请教。
其实主要还得靠自己多写,多练。

6. 求Python的教程要PDF

今年7月20日,国务院颁布《新一代人工智能发展规划》,明确将人工智能作为未来国家重要的发展战略。因此同学们学习Python的热情更是高涨,就像题主也在问有哪些好的python3的入门教程推荐。

说到好的python3的入门教程,题主说市面上好多python的入门书都是关于python2的,改版也是在两个版本不同的地方做了注明而已。对了,视频的情况其实也差不多,基本都是关于Python2的。说实话,你选择Python3进行学习是明智的。因为Python基金会目前正在推动程序员使用Python 3+,因为到2020年将不再支持Python 2.7。python3是python的两个主要版本之一,但是python又不同于其他语言。

python3是不向下兼容的,但是绝大多数组件和扩展是基于python2,Python 3还引入了不能向后兼容Python 2.x的新功能,并删除了维护向下兼容性功能。Python在Python 3之后,随着时间的推移而逐渐成熟,新的架构方法如微服务和容器,以及人工智能的进步,都使得企业在整个开发生命周期中更多地使用它,而不仅仅是停留在研究阶段。性能和并发性在Python中一直是一个问题,但Python 3旨在解决这些问题。Python 3添加了许多新功能,使其更易于学习和使用。

7. Python零基础入门用什么书谁有pdf的分享一下

入门的话,建议先看网上的教程自学,比如“python菜鸟教程”(简单),“python廖雪峰教程”(相对难一点)。这两个教程不错,突出重点,也容易学习节约时间。

看完网上上述的其中一个教程之后,可以看pdf版的《python基础教程(第二版)》,这本书很好,知识比较详细,条理也清晰。
建议《python基础教程》学到一定程度的时候,可以选择自己要深入学习的方向(比如算法与数据结构、数据分析等),再选择学习其他的书。(一般学习得比较多的是关于numpy、matplotlib、pandas、scipy的书)
【这也是我自己的学习路线。个人觉得,先学习突出重点的网上教程要好,因为书本往往介绍知识太详细,一下子给零基础的学习者灌输太多知识是很难消化的,也容易失去兴趣。当学习了重点知识后,然后再去学习细节,一点点提升难度,效果可能更好。】

8. 廖雪峰的python教程有一点地方没看明白,求指导

题主贴了两遍函数,似乎是一样的,下面就分析这一个版本:

defadd_end(L=None):
ifLisNone:
L=[]
L.append('END')
returnL
  1. 不明白题主说的“一直往里面加END”是怎么回事。函数里既没有循环也没有递归,怎么会“一直”加。。。

  2. 关于默认参数,其作用是:使add_end()的返回值 与add_end(None)的返回值相同。因此下面不再单独分析输入0个参数的情形。

  3. “return的L是全局变量,而传入的参数L是局部变量”这个说法很奇怪。当传入的L是None时,该函数的会新生成一个list,向其中加入一个字符串‘END’,并返回这个新生成的list。而当传入的L是一个list,哪怕是空list时,该函数的作用是向传入的这个L新加一个元素'END',并返回传入的那个L。

  4. L.append('END')这一行,如果缩进的话:当函数传入的L不是None时,就不会向传入的这个L新加一个元素'END'。因此缩进与不缩进的效果是不一样的。

9. 看完廖雪峰的python,但是感觉自己掌握不扎实,不知道该怎么做

python感觉自己掌握不扎实,不知道该怎么做
不管学习什么新的东西,效率最低但是又不可或缺的环节就是看教科书了。虽然看书的过程可能会很无聊,但是过一遍书至少能对整个知识框架有个大体的把握。我最早知道 Python 还是在《黑客与画家》这本书中看到的,书里面有一章节是讲编程语言的,作者很推荐把 python 作为学习编程的入门语言。我当时是把《简明 Python 教程》给过了一边,后来又看了一遍《深入python》,这里特别推荐《深入 Python》,除了介绍 python 的基本特性之外,还介绍了诸如函数编程、正则表达式、处理 HTML 和 XML等高级用法。除了看书,上公开课也是挺不错的,视频教学本来就比自己啃教科书有意思,而且完成课程作业也能锻炼动手编程能力。我上过两门不错的公开课,一门是莱斯大学在 Coursera 上开的《Python交互式编程导论》,一边学 python,一边写些小游戏,肯定不会觉得无聊;另一门就是 MIT 在 edX 上开的《计算机科学及python编程导论》,它是 MIT edX系列课程(XSeries)中的第一课,系列课程共两门,除了这门课以外还有《计算思维及数据科学导论》,不过第二门就没有上过了。

《简明 Python 教程》
《深入 Python》
《Python交互式编程导论》
《计算机科学及python编程导论》

另外,我和题主的情况有点像,也不是学计算机专业的,并且同样对自己的专业不感兴趣,以后也是想从事与数据科学相关的工作。我目前的状况都是在自学,上公开课,看教科书,跟大牛们的技术博客。

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