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python公开课

发布时间: 2024-01-21 02:16:23

① 学习python有什么好的视频教程

找Python好视频,一方面要找有名气的Python培训机构,另一方面要看一下课程体系是否满足自己需求,两相对比就能选出适合自己的视频教程了!
阶段一:Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二:Python高级编程数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三:前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括:Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四:WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括:Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五:爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括:爬虫开发实战。
阶段六:全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括:企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七:数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:金融量化分析。
阶段八:人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。
阶段九:自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括:CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十:高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括:GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

② 如何学习Python,以及新手如何入门

学习Python主要有自学和报班学习的方式,新手不建议自学,容易没有方向效率低下。

python是一门语法优美的编程语言,不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率,也可以单独作为一项高新就业技能!所以学完Python编程之后,只要真的掌握了相关技术,想要找到好的工作还是比较容易的。

建议大家可以从以下三方面来入手:

①先自学一些python书籍

大家可以从书中了解一些基础知识,建立一些编程认知。

但是这样的方式,还是难免会因为没什么基础很快就觉得枯燥了,所以在书籍方面还是建议大家结合视频课程一起来学习,才能更高效一点。

②网上找相关课程

在mooc网学习的是北京理工大学的一门python公开课,整个流程学习下来能够了解一些基础相关,但课程比较浅显,还是感觉有些不系统,也很难靠自学迅速入门。

③报班学习

很多人对网上报班有些排斥,因为难免会觉得会被割韭菜。但是对于零基础的小白学习python编程而言,跟着专业系统化一点的团队一起学习,势必会更省时省力一点的。

毕竟我们没有基础,靠自学又没啥时间去坚持,能有合适的【线上陪伴式】的课程,还是挺值得一试的。建议大家可以先从体验课开始,了解清楚课程含金量,看看往期学员的体验回馈后再报班学习。

Python的学习学习顺序如下:

①Python软件开发基础

②Python软件开发进阶

③Python全栈式WEB工程师

④Python多领域开发

互联网行业目前还是最热门的行业之一,学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的,发展前景非常好,普通人也可以学习。

想要系统学习,你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力,能够在校期间取得大专或本科学历,中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的,建议实地考察对比一下。

祝你学有所成,望采纳。

③ 怎么用最短时间高效而踏实的学习python

买本快速入门的书,学习下基础语法
语言和语言之前有差异,找找面试题之类的,可以快速知道这门语言的坑在哪里
系统的看一下python官方手册
找个项目练练手,同时也能学习下pyhon的框架

④ 哪有python视频教程

【033】Python(喵喵教程)网络网盘免费资源在线学习

链接: https://pan..com/s/1ZS20DsOp-_70wVD9NNxGow

提取码: 1ek8

【033】Python(喵喵教程) 量化金融项目 北京15期就业班

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1-4 项目飞机大战 1-3 面向对象 1-2 python基础 1-1 Linux基础 14-vi编辑器 13-ubuntu软件安装 12-打包压缩 11-其他命令

⑤ python零基础学习课程哪个好

对于零基础的朋友,如果选择自学的话,我按由浅入深的顺序推荐:

1 《父与子的编程之旅》。了解了计算机的基本运行原理和编程的基本概念。

2 《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,花几天时间就可以读完,适合快速了解语法。

3 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。

4 可以参考的书有《笨办法学Python》,《Head First Python》,《Python编程-从入门到实践》。

注意:在学习编程的时候一定要注重编码实践,不写大量的代码,是学不好编程的,而且要培养自己的编程思维,逻辑思维。

⑥ 如何系统地自学 Python

是否非常想学好 Python,一方面被琐事纠缠,一直没能动手,另一方面,担心学习成本太高,心里默默敲着退堂鼓?

幸运的是,Python 是一门初学者友好的编程语言,想要完全掌握它,你不必花上太多的时间和精力。

Python 的设计哲学之一就是简单易学,体现在两个方面:

  • 语法简洁明了:相对 Ruby 和 Perl,它的语法特性不多不少,大多数都很简单直接,不玩儿玄学。

  • 切入点很多:Python 可以让你可以做很多事情,科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等,总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。


  • 废话不多说,学会一门语言的捷径只有一个: Getting Started

    ¶ 起步阶段
    任何一种编程语言都包含两个部分:硬知识和软知识,起步阶段的主要任务是掌握硬知识。

    硬知识
    “硬知识”指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等,例如:变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的,看上去是掌握了一种语法,实际是建立了一种思维。例如:让一个 Java 程序员去学习 Python,他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到 Python 中来,因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。

    如果你是刚开始学习编程的新手,一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味,但对于建立稳固的编程思维是必不可少。

    下面列出了一些适合初学者入门的教学材料:

    廖雪峰的 Python 教程 Python 中文教程的翘楚,专为刚刚步入程序世界的小白打造。

    笨方法学 Python 这本书在讲解 Python 的语法成分时,还附带大量可实践的例子,非常适合快速起步。

    The Hitchhiker’s Guide to Python! 这本指南着重于 Python 的最佳实践,不管你是 Python 专家还是新手,都能获得极大的帮助。

    Python 的哲学:

  • 用一种方法,最好是只有一种方法来做一件事。
  • 学习也是一样,虽然推荐了多种学习资料,但实际学习的时候,最好只选择其中的一个,坚持看完。

    必要的时候,可能需要阅读讲解数据结构和算法的书,这些知识对于理解和使用 Python 中的对象模型有着很大的帮助。

    软知识
    “软知识”则是特定语言环境下的语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分,即使完全不了解不会使用,也不会妨碍你去编程,只不过写出的程序,看上去显得“傻”了些。

    对这些知识的学习,取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言,起步阶段极易走火,或者在选择 Python 版本时徘徊不决,一会儿看 2.7 一会儿又转到 3.0,或者徜徉在类库的大海中无法自拔,Scrapy,Numpy,Django 什么都要试试,或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动,或者整天跪舔语法糖,老想着怎么一行代码把所有的事情做完,或者去构想圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。

    很多“大牛”都会告诫初学者,用这个用那个,少走弯路,这样反而把初学者推向了真正的弯路。
    还不如告诉初学者,学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug,只能脚踏实地,没有奇迹只有狗屎的过程。

    选择一个方向先走下去,哪怕脏丑差,走不动了再看看有没有更好的解决途径。

    自己走了弯路,你才知道这么做的好处,才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式,为什么面向过程可以解决却偏要面向对象,为什么我可以操纵每一根指针却偏要自动管理内存,为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise...

    更重要的是,你会明白,高层次的解决方法都是对低层次的封装,并不是任何情况下都是最有效最合适的。

    技术涌进就像波浪一样,那些陈旧的封存已久的技术,消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、手游和 HTML5 的火热,某些方面不正在重演过去 PC 的那些历史么?

    因此,不要担心自己走错路误了终身,坚持并保持进步才是正道。

    起步阶段的核心任务是掌握硬知识,软知识做适当了解,有了稳固的根,粗壮的枝干,才能长出浓密的叶子,结出甜美的果实。

    ¶ 发展阶段
    完成了基础知识的学习,必定会感到一阵空虚,怀疑这些语法知识是不是真的有用。

    没错,你的怀疑是非常正确的。要让 Python 发挥出它的价值,当然不能停留在语法层面。
    发展阶段的核心任务,就是“跳出 Python,拥抱世界”。

    在你面前会有多个分支:科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等,这些都不是仅仅知道 Python 语法就能解决的问题。

    拿爬虫举例,如果你对计算机网络,HTTP 协议,HTML,文本编码,JSON 一无所知,你能做好这部分的工作么?而你在起步阶段的基础知识也同样重要,如果你连循环递归怎么写都还要查文档,连 BFS 都不知道怎么实现,这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样,非常低效。

    在这个阶段,不可避免要接触大量类库,阅读大量书籍的。

    类库方面
    “Awesome Python 项目”:vinta/awesome-python · GitHub
    这里列出了你在尝试解决各种实际问题时,Python 社区已有的工具型类库,如下图所示:

    vinta/awesome-python

    你可以按照实际需求,寻找你需要的类库。

    至于相关类库如何使用,必须掌握的技能便是阅读文档。由于开源社区大多数文档都是英文写成的,所以,英语不好的同学,需要恶补下。

    书籍方面
    这里我只列出一些我觉得比较有一些帮助的书籍,详细的请看豆瓣的书评:

    科学和数据分析:
    ❖“集体智慧编程”:集体智慧编程 (豆瓣)
    ❖“数学之美”:数学之美 (豆瓣)
    ❖“统计学习方法”:统计学习方法 (豆瓣)
    ❖“Pattern Recognition And Machine Learning”:Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
    ❖“数据科学实战”:数据科学实战 (豆瓣)
    ❖“数据检索导论”:信息检索导论 (豆瓣)

    爬虫:
    ❖“HTTP 权威指南”:HTTP权威指南 (豆瓣)

    Web 网站:
    ❖“HTML & CSS 设计与构建网站”:HTML & CSS设计与构建网站 (豆瓣)

    ...

    列到这里已经不需要继续了。

    聪明的你一定会发现上面的大部分书籍,并不是讲 Python 的书,而更多的是专业知识。

    事实上,这里所谓“跳出 Python,拥抱世界”,其实是发现 Python 和专业知识相结合,能够解决很多实际问题。这个阶段能走到什么程度,更多的取决于自己的专业知识。

    ¶ 深入阶段
    这个阶段的你,对 Python 几乎了如指掌,那么你一定知道 Python 是用 C 语言实现的。

    可是 Python 对象的“动态特征”是怎么用相对底层,连自动内存管理都没有的C语言实现的呢?这时候就不能停留在表面了,勇敢的拆开 Python 的黑盒子,深入到语言的内部,去看它的历史,读它的源码,才能真正理解它的设计思路。

    这里推荐一本书:
    “Python 源码剖析”:Python源码剖析 (豆瓣)
    这本书把 Python 源码中最核心的部分,给出了详细的阐释,不过阅读此书需要对 C 语言内存模型和指针有着很好的理解。

    另外,Python 本身是一门杂糅多种范式的动态语言,也就是说,相对于 C 的过程式、 Haskell 等的函数式、Java 基于类的面向对象而言,它都不够纯粹。换而言之,编程语言的“道学”,在 Python 中只能有限的体悟。学习某种编程范式时,从那些面向这种范式更加纯粹的语言出发,才能有更深刻的理解,也能了解到 Python 语言的根源。

    这里推荐一门公开课
    “编程范式”:斯坦福大学公开课:编程范式
    讲师高屋建瓴,从各种编程范式的代表语言出发,给出了每种编程范式最核心的思想。

    值得一提的是,这门课程对C语言有非常深入的讲解,例如C语言的范型和内存管理。这些知识,对阅读 Python 源码也有大有帮助。

    Python 的许多最佳实践都隐藏在那些众所周知的框架和类库中,例如 Django、Tornado 等等。在它们的源代码中淘金,也是个不错的选择。

    ¶ 最后的话
    每个人学编程的道路都是不一样的,其实大都殊途同归,没有迷路的人只有不能坚持的人!

    希望想学 Python 想学编程的同学,不要犹豫了,看完这篇文章,

    Just Getting Started !!!

⑦ 谁有Python教程啊

Python教程网络网盘免费资源在线学习

链接: https://pan..com/s/1496sArl12U4-r48KUG1DGA

提取码: zup2

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