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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

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:

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。

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!

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!

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。

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。

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

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

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

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。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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

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