计算机python教程_Python 如何入门？附Python教程下载
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1.第一 python入門基礎：這些都是基礎，基本概念必須清楚！
Python是一種計算機程序設計語言。你可能已經聽說過很多種流行的編程語言，比如非常難學的C語言，非常流行的Java語言，適合初學者的Basic語言，適合網頁編程的JavaScript語言等等。學習Python需要掌握如下基礎知識以及相關技能。
1.Python基礎知識（變量、語句、數據類型、數值類型、字符串、布爾類型、列表、字典、元組、條件語句、循環語句、函數、裝飾器、面向對象、網絡socket、爬蟲）
2.Python基礎庫（模塊、包、系統模塊、三方模塊）
3.python文件處理（讀、寫、執行、）
4.python字符統計
5.python數據排序
2.學習方法：萬虐終成神！敲代碼，解決BUG才是學習。
只記Python基礎語法，卻沒什么鳥用。就像幼兒園，老師在黑板上寫的‘肉’字，記住這個字咋寫，一筆一劃的記住，只需要半天，但是把這個詞和你平時吃的東西綁定，以至于后面你想到這個字，就流口水，需要日常的重復訓練。知識兔zhishitu,com學課程，下載課程！興趣使然，以應用為導向，學以致用，學習效率更高！
同理：無方向的看書，看視頻也沒什么用，其實可以通過直接實戰來上手，比如：
文件操作
字符排序
網絡編程
錯誤的學習方法：很多人在學習Python的時候常常會犯下面一種情況：
買一本厚厚的編程指南，逼自己看完，記住每個語法，閉門看書三個月，吃透一本書，你會發現學的很累很慢。
正確的學習方法：編程就像騎自行車，買一本<<騎自行車大全>>是沒有什么用的。
正確姿勢：掌握最基礎的姿勢，就可以騎上車出發了，實際練習幾天，摔幾跤，基本就學會了。
3.自我進行測評：基礎門檻，不過需要找原因并解決。
很多朋友反饋：Python基礎語法都學會了，但不知如何寫項目進階？
1.List，Dict特性倒背如流，就是無法寫出實際的項目。
2.各種書籍也看，寫不出東西。
3.各種視頻也看，寫不出東西。
4.各種大會也去，名詞高大上，但是沒學到具體的技能。
對自我進行檢測：
1.給你一個字符串“come baby,python rocks!” 如何統計里面字母o出現的次數！
思路：遍歷字符串，定義一個變量，每次o出現，都+1
2.給你一個字符串“come baby,python rocks!” 如何統計這里面所有字母出現的次數！（普通變量肯定無法完成。）
思路：需要使用字典這類復雜的數據結構處理，字母當key，出現的次數當value，每個key出現，對應的value+1
3.給你一個字符串“come baby,python rocks!” 如何統計這里面字母出現次數的前三名！
思路：排序，取出前三
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后續擴展練習：
1.給你一個字符串“come baby,python rocks!” 怎么統計出現次數前三的字母。
2.一個nginx日志文件，怎么統計IP出現次數前三的url。
3.一個nginx日志文件，統計IP出現前三后，如何存入MySQL數據庫。
4.存入MySQL中的日志文件，如何輸出給瀏覽器端顯示。
5.如何美化前端表格等等。
4.重要學習部分：python庫怎么學
模塊將多個代碼塊（按功能）定義到同一個文件中。別的文件中使用時則先導入模塊，在調用模塊內變量或函數。模塊命名要符合python變量的命名規范1.建議全小寫英文字母和數字
2.避免與常用模塊或第三方模塊名稱沖突控制模塊內代碼在使用python mod.py時執行，在導入時不執行1.通過Global內變量__name__進行判斷
2.當以python mod.py運行腳本時__name__變量為__main__字符串
3.當以模塊導入時__name__為模塊名稱字符串
包將不同模塊文件放在不同文件夾內，包文件夾下面需要有__init__.py文件用以聲明該文件為Python包。
使用時需要從包內導入模塊后調用模塊中變量和函數。
常用系統模塊：
os,sys,time,datetime,urllib,xml,json,email,csv,collections,math,zipfile,trafile,hashlib常用三方模塊：
requests,pyquery,django,flask,mysqlclient,paramiko,redis,lxml,dateutils,ipaddr,netaddr
模塊學習方法：
1.先知道有沒有
2.用的時候在查
內置工具：dir、help
搜索引擎：google、百度
5.再說一個python目前一個熱點：python Web應用（python全棧）
1.Python基礎入門（入門、數據類型、條件表達、循環語句）
2.Python基礎進階（文件操作、函數、裝飾器、模塊、面向對象、網絡編程）
3.Python前端知識（Html、Css、Js、Jquery、Bootstrap、）
4.Python高級用法（Django、Flask、數據庫操作、MVC、ORM、Admin、template）
5.Python項目實戰（電商項目、爬蟲項目、常用組件、運維項目、代碼調優）
6.Python高級進階（數據算法、代碼規范、面試技巧）
重要：多抄、多寫、多想、多問、多看、多聽、多說
1.學習編程就是為了解決實際的問題，把自己在工作或學習中的重復工作程序化
2.谷歌和度娘
3.加入開源社區（多看、多分享、多交流）
4.參加培訓輔導（仔細聽課、跟上課堂學習，有問題做記錄，課后查閱資料或請求他人）
5.善于記錄筆記，不斷總結，查漏補缺。
6.python前景之一：大數據分析
1.python基礎入門（入門、數據類型、條件表達、循環語句）
2.python基礎進階（文件操作、函數、裝飾器、模塊、面向對象、網絡編程）
3.python數據采集：（外部數據源導入分析&爬蟲自己采集數據源分析）
4.數據分析：（各種庫，如Pandas庫，Numpy庫必備數據庫）
5.數據可視化：（matplotlib庫）
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重要：實用即可，最具價值，切莫花哨不適用
7.python前景之二：機器學習
直接看應用吧：看起來是個云端的概念
1.計算機視覺
典型的應用包括：人臉識別、車牌識別、掃描文字識別、圖片內容識別、圖片搜索等等。
2.自然語言處理
典型的應用包括：搜索引擎智能匹配、文本內容理解、文本情緒判斷，語音識別、輸入法、機器翻譯等等。
3.社會網絡分析
典型的應用包括：用戶畫像、網絡關聯分析、欺詐作弊發現、熱點發現等等。
4.推薦
典型的應用包括：蝦米音樂的“歌曲推薦”，某寶的“猜你喜歡”等等。
學習路線：
數學基礎：微積分、線性代數、概率與統計、典型算法
2.編程語言、工具和環境:python
python有著全品類的數據科學工具，從數據獲取、數據清洗到整合各種算法都做得非常全面。
網頁爬蟲: scrapy
數據挖掘:
pandas：模擬R，進行數據瀏覽與預處理。
numpy：數組運算。
scipy：高效的科學計算。
matplotlib：非常方便的數據可視化工具。
機器學習:
scikit-learn：遠近聞名的機器學習package。未必是最高效的，但是接口真心封裝得好，幾乎所有的機器學習算法輸入輸出部分格式都一致。而它的支持文檔甚至可以直接當做教程來學習，非常用心。對于不是非常高緯度、高量級的數據，scikit-learn勝任得非常好(有興趣可以看看sklearn的源碼，也很有意思)。
libsvm：高效率的svm模型實現(了解一下很有好處，libsvm的系數數據輸入格式，在各處都非常常見)
keras/TensorFlow：對深度學習感興趣的同學，也能很方便地搭建自己的神經網絡了。
自然語言處理:
nltk：自然語言處理的相關功能做得非常全面，有典型語料庫，而且上手也非常容易。
交互式環境：
ipython notebook：能直接打通數據到結果的通道，方便至極。強力推薦。
3.編程語言、工具和環境:R
R最大的優勢是開源社區，聚集了非常多功能強大可直接使用的包，絕大多數的機器學習算法在R中都有完善的包可直接使用，同時文檔也非常齊全。常見的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的可視化效果做得非常不錯，而這對于機器學習是非常有幫助的。知識兔zhishitu,com學課程，下載課程！興趣使然，以應用為導向，學以致用，學習效率更高！
4.其他語言
相應資深程序員GG的要求，再補充一下Java和C++相關機器學習package。
Java系列
WEKA Machine Learning Workbench 相當于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，高效同時可擴充性非常好的機器學習庫。
Shark：文檔齊全的老牌C++機器學習庫。
8.相關學習文檔資料
國內外python資源匯總，找公眾號超乎想象，知識兔下載課程。
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開發文檔資源整理
環境管理
管理 Python 版本和環境的工具
p：非常簡單的交互式 python 版本管理工具。官網
pyenv：簡單的 Python 版本管理工具。官網
Vex：可以在虛擬環境中執行命令。官網
virtualenv：創建獨立 Python 環境的工具。官網
virtualenvwrapper：virtualenv 的一組擴展。官網
知識兔：Python編程開發教程網
包管理
管理包和依賴的工具。
pip：Python 包和依賴關系管理工具。官網
pip-tools：保證 Python 包依賴關系更新的一組工具。官網
conda：跨平臺，Python 二進制包管理工具。官網
Curdling：管理 Python 包的命令行工具。官網
wheel：Python 分發的新標準，意在取代 eggs。官網
包倉庫
本地 PyPI 倉庫服務和代理。
warehouse：下一代 PyPI。官網
Warehouse：PyPA 提供的 PyPI 鏡像工具。官網 bandersnatch
devpi：PyPI 服務和打包/測試/分發工具。官網
localshop：本地 PyPI 服務（自定義包并且自動對 PyPI 鏡像）。官網
分發
打包為可執行文件以便分發。
PyInstaller：將 Python 程序轉換成獨立的執行文件（跨平臺）。官網
dh-virtualenv：構建并將 virtualenv 虛擬環境作為一個 Debian 包來發布。官網
Nuitka：將腳本、模塊、包編譯成可執行文件或擴展模塊。官網
py2app：將 Python 腳本變為獨立軟件包（Mac OS X）。官網
py2exe：將 Python 腳本變為獨立軟件包（Windows）。官網
pynsist：一個用來創建 Windows 安裝程序的工具，可以在安裝程序中打包 Python本身。官網
構建工具
將源碼編譯成軟件。
buildout：一個構建系統，從多個組件來創建，組裝和部署應用。官網
BitBake：針對嵌入式 Linux 的類似 make 的構建工具。官網
fabricate：對任何語言自動找到依賴關系的構建工具。官網
PlatformIO：多平臺命令行構建工具。官網
PyBuilder：純 Python 實現的持續化構建工具。官網
SCons：軟件構建工具。官網
交互式解析器
交互式 Python 解析器。
IPython：功能豐富的工具，非常有效的使用交互式 Python。官網
bpython：界面豐富的 Python 解析器。官網
ptpython：高級交互式Python解析器， 構建于python-prompt-toolkit 之上。官網
文件
文件管理和 MIME（多用途的網際郵件擴充協議）類型檢測。
imghdr：（Python 標準庫）檢測圖片類型。官網
mimetypes：（Python 標準庫）將文件名映射為 MIME 類型。官網
path.py：對 os.path 進行封裝的模塊。官網
pathlib：（Python3.4+ 標準庫）跨平臺的、面向對象的路徑操作庫。官網
python-magic：文件類型檢測的第三方庫 libmagic 的 Python 接口。官網
Unipath：用面向對象的方式操作文件和目錄。官網
watchdog：管理文件系統事件的 API 和 shell 工具官網
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的计算机python教程_Python 如何入门？附Python教程下载的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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