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如何学习Python?python大神这样整理的!

发布日期:2019-07-20 13:32:31点击次数:

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  最近,有小伙伴问我“如何学习Python?”,我给出的建议是首先要做好一个心理准备,Python学习过程真的很痛苦,其次要选择好python2还是python3,。然后学习的时候要多看书多学习。今天,小编整理了一下详细的如何学习Python。希望对大家能够有所帮助!

如何学习Python?python大神这样整理的!

  心态准备

  编程是一门技术,需要付出长时间反复练习。所以请认真对待写下的每一行代码,收拾好自己的心态。

  入门阶段

  关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路,并坚持下去。

  Python2还是Python3?

  很多人都在纠结入门应该学Python2还是Python3。二者只是程序不兼容,思想上并无大差别,语法变动也并不多。选择任何一个入手,都没有大影响。如果你仍然无法抉择,那请选择Python3

  在开始学习Python时,都应该先从Python的基本概念学起,这样在之后的编程实战中就能尽量减少因为不熟悉语言机制而出现的错误。

  《Python编程:从入门到实践》,作者:EricMatthes,译者:袁国忠

  这是一本Python入门书,共分为入门和实践两个部分:第一部分介绍了Python编程的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分通过三个项目(Python2D游戏开发,利用数据生成交互式信息图,以及创建和定制简单的Web应用)将理论付诸于实践。帮助读者理解Python编程的概念及用途。使用Python2或Python3的读者都可以利用这本书来学习。

  《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》,作者:[美]AlSweigart斯维加特,译者:王海鹏

  这本书致力于教大家利用Python编程,在几分钟内完成手工需要几小时的工作。比如:在一个文件或多个文件中搜索文本;创建、更新、移动和重命名文件和文件夹;搜索网页和下载的在线内容;在任意大小的Excel电子表格中更新和格式化数据……这本书一步一步地引导你完成每个程序,并用你学到的新技能来让类似的任务自动化。你不用再浪费时间去做任何可以自动化的工作。即使你从未写过一行代码,也可以让计算机来做繁重的工作。在学习爬虫以前,可以先利用这些小功能来体会一下Python编程带来的便利。

  《Python基础教程第3版》,作者:[挪]MagnusLieHetland,译者:袁国忠

  这本书专门针对Python3进行讲解,包括了Python程序设计的方方面面:从列表、元组等基础概念,到抽象、异常等相对高级的话题,再到将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用,Python程序的测试、打包和发布。最后,这本书按照实际项目开发的步骤向读者介绍了10个具有实际意义的Python项目的开发过程,供读者练习并体会代码功能。

  仅仅学习一些分散的基础知识还不能让你熟练地开发一个综合功能,最好能利用几个通用的应用来体会Python语言中各种知识点的应用场景,并将其融会贯通,举一反三。

  《Python核心编程(第3版)》,作者:[美]WesleyChun,译者:孙波翔李斌李晗

  这本书是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本,全书共分为3部分。第1部分讲解了Python的一些通用应用,包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程等内容;第2部分讲解了与Web开发相关的主题;第3部分则包括文本处理以及一些其他内容。适合具有一定基础的Python开发人员作为进阶教程来学习。

  既然题主想利用Python从网上爬取数据,那么阅读一些网络爬虫方面的书籍就非常有必要了。

  《Python3网络爬虫开发实战》,作者:崔庆才

  这本书介绍了如何利用Python3开发网络爬虫,书中讨论了urllib、requests、正则表达式、BeautifulSoup、XPath、pyquery、数据存储、Ajax数据爬取等内容,接着通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取,最后介绍了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬虫,适合Python程序员阅读。

  得益于Python强大而丰富的库以及数据分析能力,Python在神经网络、深度学习等方面都已经有了成熟的包可供调用。除了网络爬虫以外,题主也可以对Python在其他方向的应用进行扩展学习。

  《Python神经网络编程》,作者:[英]塔里克·拉希德,译者:林

  这本书从简单的思路着手,利用Python语言详细介绍了神经网络工作所须的基础知识,共包括三部分:第1部分介绍基本的思路,包括神经网络底层的数学知识,第2部分介绍了学习Python编程的流行方法,并使用Python构建神经网络,让其像专家所开发的网络那样工作(如手写字母的识别)。第3部分扩展介绍了如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级,甚至让其在RaspberryPi(树莓派,一款单板计算机)上工作。

  以上,就是为大家整理的如何学习Python?同时最后这几本书基本覆盖了从学习基础概念到利用Python完成实际工作的完整学习路线,建议大家根据自己的程度进行针对性的学习。不必急于求成,毕竟在学习过程中的每一条bug都可能让你学到一点新技能。