python核心教材

❶ 聽說老男孩python教的不錯，是不是真的

俗話說得好，眼見為實，耳聽為虛，道聽途說都是沒有用的，好不好，合適不合適，需要自己親自來體驗一下才知道，然後結合自己的實際需求來選擇。

❷ 入門到精通的路上，有哪些快速掌握Python的途徑

在學習Python的路上，從入門到精通有那些途徑？網路提問和解答的都很多，你可以網路下看看。我目前只是入門還談不上精通，總結個人自學的經驗，應從以下幾個方面來理解：

1 為什麼選擇學python？

據統計零基礎或非專業的人士學python的比較多，據HackerRank開發者調查報告2018年5月顯示（見圖），Python排名第一，成為最受歡迎編程語言。Python以優雅、簡潔著稱，入行門檻低，可以從事linux運維、Python Web網站工程師、Python自動化測試、數據分析、人工智慧等職位，薪資待遇呈上漲趨勢。

2 入門python需要那些准備？

2.1 心態准備。編程是一門技術，也可說是一門手藝。如同書法、繪畫、樂器、雕刻等，技藝純熟的背後肯定付出了長時間的反復練習。不要相信幾周速成，也不能急於求成。編程的世界浩瀚無邊，所以請保持一顆敬畏的心態去學習，認真對待寫下的每一行代碼，甚至每一個字元。收拾好自己的心態，向著編程的世界出發。第一步至關重要，關繫到初學者從入門到精通還是從入門到放棄。選一條合適的入門道路，並堅持走下去。

2.2 配置 Python 學習環境。選Python2 還是 Python3？入門時很多人都會糾結。二者只是程序不兼容，思想上並無大差別，語法變動也並不多。選擇任何一個入手，都沒有大影響。如果你仍然無法抉擇，那請選擇 Python3，畢竟這是未來的趨勢。

編輯器該如何選？同樣，推薦 pycharm 社區版，配置簡單、功能強大、使用起來省時省心，對初學者友好，並且完全免費！其他編輯器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推薦了。

操作環境？Python 支持現有所有主流操作平台，不管是 windows 還是 mac 還是 linux，都能很好的運行 Python。並且後兩者都默認自帶 Python 環境。

2.3 選擇自學的書籍。我推薦的書的內容由淺入深，建議按照先後順序閱讀學習：

2.3.1《Python簡明教程》。這是一本言簡意賅的 Python 入門教程，簡單直白，沒有廢話。就算沒有基礎，你也可以像讀小說一樣，花兩天時間就可以讀完。適合入門快速了解語法。

2.3.2 廖雪峰編寫的《Python教程》。廖先生的教程涵蓋了 Python 知識的方方面面，內容更加系統，有一定深度，有一定基礎之後學習會有更多的收獲。

2.4 學會安裝包。Python中有很多擴展包，想要安裝這些包可以採用兩種方法：

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在網上找到的需要的包，下載下來。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解壓縮該文件;

3)命令行工具cd切換到所要安裝的包的目錄，找到setup.py文件，然後輸入python setup.py install

2.4.2 不用pip或easy_install,直接打開cmd，敲pip install rsa。

3 提升階段需要恆心和耐力。

完成入門階段的基礎學習之後，常會陷入一個瓶頸期，通過看教程很難進一步提高編程水平。這時候，需要的是反復練習，大量的練習。可以從書上的例題、作業題開始寫，再寫小程序片段，然後寫完整的項目。我們收集了一些練習題和網站。可根據自己階段，選擇適合的練習去做。建議最好挑選一兩個系列重點完成，而不是淺嘗輒止。

3.1 多做練習。推薦網站練習：

crossin編程教室實例：相對於編程教室基礎練習著重於單一知識點，

編程實例訓練對基礎知識的融會貫通；

hackerrank：Python 部分難度循序漸進，符合學習曲線

實驗樓：提升編程水平從做項目開始；

codewar：社區型編程練習網站，內容由易到難；

leetcode：為編程面試准備，對初學者稍難；

牛客網：提供 BAT 等大廠筆試題目；

codecombat：提供一邊游戲一邊編程；

projecteuler：純粹的編程練習網站；

菜鳥教程100例：基於 py2 的基礎練習；

3.2 遇到問題多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助於各大網站。推薦

stackoverflow：這是一個程序員的知識庫；

v2ex：國內非常不錯的編程社區，不僅僅是包含程序，也包含了程序員的生活；

segmentfault：一家以編程問答為主的網站;

CSDN、知乎、簡書等

3.2.3 加入相關的QQ、微信群、網路知道。不懂的可以隨時請教。

3.2.4 如果經費充足可參加編程實戰的培訓班（入門時不建議參加培訓）。

❸ 怎樣才能學好python語言

第一：道——明確目標

其實很多人在學習Python之前很少想這個，因為很多人說：現在Python很火呀，所以我么需要學。這個其實跟你自己沒有什麼關系，例如：你曾經想做一個網站不會開發，現在可以做了，現在Python很火並且你也要學來找工作，未來Python很火，我具備了Python的技能會不錯。

在一生中，我們或多或少總會卡到目標上。在一些我們擅長的領域，我們會有明確的目標，並且積極指導別人：親！幹事之前，你要先定目標啊！

王健林的小目標，大家在朋友圈也都看過了，他會定先掙它一個億。

第二：法——做好你學習Python的系統規劃

1.目前市場需求主流的崗位里，你得選擇一個其中你目前看來可以學，並且最敢興趣學習的方向；

2.在方向選擇好後，對照招聘網站：拉勾、智聯、Boss直聘等網站的崗位要求，進行學習內容的統計與大概的記錄；

3.分模塊的計劃你學習這個模塊的時間和完成的大概目標；

4.列出你可能出現的學習誤差與為之准備的應對方案；

好了，你發現沒有，其實任何學習重要的不是有什麼資料，核心是如何學，學多久，有沒有時間限制，遇到過自己多次學習某個內容或者其他人學習某個內容，最關鍵的一點是在起步階段，開始屬於激情期，激情在前面釋放越多，後面的持續力就很弱，好了這就是關於學習計劃。

廢話說多了，那我們來看看一個普適性的學習Python的流程;

1天——下載並安裝好學習環境：到www.python.org網站上下載一個python3.0以上的版本。我建議初學者，不要下載具有IDE功能的集成開發環境，比如Eclipse插件等。

4周——下載一些python的學習文檔，比如《簡明Python教程》，《笨辦法學Python》等等。通過學習語法，掌握python中的關鍵字語法，函數語法，數學表達式、變數、數據結構、語法等等等

1. 了解Python是什麼，都能做些什麼？
2. 知道什麼是變數、演算法、解釋器
3. Python基本數據類型
4. 列表和元組的操作方法
5. 字元串操作方法
6. 基本的字典操作方法
7.任何知識它的基礎知識都是有些枯燥的，現在我們就可以動手來做一些邏輯層面的東西了。掌握 if、else、elif、while、for、continue、break和列表推導式等這些語句的使用，還有程序中的異常處理。

2周——看完基礎後，就是做一些小項目鞏固基礎，python具備很好的交互學習模式，對於書本上的例子我們可以通過交互平台進行操練，通過練習加深印象，達到學習掌握的目的。

2周——通過以上三個步驟的學習後，我們大致掌握了python的常用方法、關鍵字用法以及函數語法等。接下去的學習上，我們就可以著手學習常用模塊的使用， 比如os,os.path,sys,string模塊等。我們可以在交互環境中先熟悉使用其中的函數，如果遇到函數的使用上的問題，可以參考python 安裝後的自帶chm幫助文件。

2周——為了更好得掌握python，我們的學習不能只是停留在學習一些語法或者api階段。在此階段中，我們可以嘗試用python解決我們項目中遇到的一 些問題，如果項目不是用python開發的，那我們可以想想能不能用python製作一些項目組可以使用的一些工具（utility），通過這些工具簡化 項目組成員的任務，提高我們的工作效率。如果沒有項目，我們也可以自己找些題目來自己練習練習。

2周——Python庫是Python的精華所在，可以說Python庫組成並且造就了Python，Python庫是Python開發者的利器，所以學習Python庫就顯得尤為重要：

2周——經過以上鍛煉後，我們的python知識水平肯定是越來越高。接下去的學習，我們就要更上一層樓。為了學以致用，真正能應用於項目開發或產品開發，我 們還必須學習企業應用開發中必須要掌握的網路和資料庫的知識。在此的學習就不光是python語言本身的學習了，如果之前沒有學習和掌握很網路和資料庫知 識，在此階段我們可以藉此機會補習一把。

3周——到此階段，我們已經是真正入門了。在接下去的工作中，就是要快速地通過我們的所學來服務項目了。在此階段，我們除了掌握python自帶的模塊外，我 們最好在掌握一些業界廣泛使用的開源框架，比如twisted、peak、django、xml等。通過熟練使用它們，達到閃電開發，大大節省項目寶貴時間。

《Python 核心編程》，介紹了 Python 的一些具體領域的開發方法；

《Python 網路數據採集》，很簡單的爬蟲入門書；

《利用 Python 進行數據分析》，介紹了 Pandas 和 NumPy 的用法；

《Flask Web 開發》，如何用 Flask 寫一個博客。

第三：術——你具體的學習手段

1.每天你計劃學習多少時間？例如一天必須學2小時，每天堅持；

2.每個階段的計劃拖延時間不能高於多少時間？

3.如果一個階段不順利如何調整？

其實很多時候，並不是資料不夠多，而是本身的學習思路和計劃出現了問題，那麼其實最後學習Python的結果會變成：懂得了很多道理，收集了很多資料，依然學不好Python。

下面我們推薦6本高分書籍給大家，希望大家學習愉快：

1.Python編程：從入門到實踐

豆瓣評分：9.5

內容簡介：本書由奮戰在Python開發一線近20年的Luciano Ramalho執筆，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖擔綱技術審稿人，從語言設計層面剖析編程細節，兼顧Python 3和Python 2，告訴你Python中不親自動手實踐就無法理解的語言陷阱成因和解決之道，教你寫出風格地道的Python代碼。

❹ 人工智慧入門，讀什麼書比較好

人工智慧是計算機科學的一個分支，並不是一個單一學科，圖像識別、自然語言處理、機器人、語言識別、專家系統等等，每一個研究都富有挑戰。對人工智慧感興趣，但無法確定具體方向，如何了解人工智慧現狀和研究領域？

筆者推薦4本科普書，對於大多數人來說，閱讀難度不高，公式和理論少，內容有趣，能讀得下去；信息較新鮮且全，要有一定閱讀價值，能夠有深入的思考當然更好。書單不長，只用做科普入門。

1、《超級智能》

2、《我們最後的發明：人工智慧與人類時代的終結》

3、《智能時代》

4、《人工智慧：國家人工智慧戰略行動抓手》

❺ 請問怎麼學習Python

分享Python學習路線：

第一階段：Python基礎與Linux資料庫

這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模板、函數、異常處理、mysql使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python的基本語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段：web全棧

這一部分主要學習web前端相關技術，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web開發基礎、Vue、FIask Views、FIask模板、資料庫操作、FIask配置等知識。

學習目標：掌握web前端技術內容，掌握web後端框架，熟練使用FIask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段：數據分析+人工智慧

這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段：高級進階

這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發教程開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

❻ 學習Python 用哪本書好

1.《Python編程：從入門到實踐》
這本書算是比較全面系統的入門Python教程。基本的概念解釋得算是比較不錯的，我們知道，對於零基礎學習編程的人來說，基礎的概念是最關鍵也是最重要的一部分，誰能把基本的概念講得通俗易懂，那麼誰也就自然受歡迎了。
2.《像計算機科學家一樣思考Python》
本書更多的是想培養讀者以計侍手算機科學家一樣的思維方式來理解Python語言編程。貫穿全書的主體是如何思考、設計、開發的方法。從基本的編程概念開始，一步步引導讀扒槐者了解Python語言，再逐漸掌握函數、遞歸、數據結構和面向對象設計等高階概念。
3.《Python編程：從入門到實踐》
2016年出版的書，基於春談友 Python3.5 同時也兼顧 Python2.7 ，書中涵蓋的內容是比較精簡的，沒有艱深晦澀的概念，每個小結都附帶練習題，它可以幫助你更快的上手編寫程序，解決實際編程問題，上到有編程基礎的程序員，下到10歲少年，想入門Python並達到可以開發實際項目的水平，這本書都是個不錯的選擇。
4.《Python核心編程第三版（中文版）》
該書向讀者介紹了這種語言的核心內容，並展示了Python語言可以完成哪些任務。其主要內容包括：語法和編程風格、Python語言的對象、Web程序設計、執行環境等。該書條理清晰、通俗易懂，是學習Python語言的最好教材及參考手冊。所附光碟包括Python語言最新的三個版本及書中示例代碼。
5.《Python演算法教程》
Python演算法教程用Python語言來講解演算法的分析和設計。本書主要關注經典的演算法，但同時會為讀者理解基本演算法問題和解決問題打下很好的基礎。全書共11章。分別介紹了樹、圖、計數問題、歸納遞歸、遍歷、分解合並、貪心演算法、復雜依賴、Dijkstra演算法、匹配切割問題以及困難問題及其稀釋等內容。本書在每一章結束的時候均有練習題和參考資料，這為讀者的自我檢查以及進一步學習提供了較多的便利。在全書的結尾，給出了練習題的提示，方便讀者進行查漏補缺。

❼ 學習Python有什麼好的書籍推薦

1.《Python編程從入門到精通》

本書循序漸進、由淺入深地詳細講解了Python
3語言開發的核心技術，並通過具體實例的實現過程演練了各個知識點的具體使用流程。通過兩個綜合實例的實現過程，介紹了Python
3語言在綜合項目中的使用流程。全書內容循序漸進，以「技術解惑」和「範例演練」貫穿全書，引領讀者全面掌握Python 3語言。

書中共有900多個實例和範例、300多個正文實例、600多個拓展範例、77個課後練習、63個技術解惑、兩大綜合案例，每個知識點除了一個實例外，還有兩個拓展範例，達到舉一反三的效果。

2.《易學Python 》

《易學Python》採用簡潔、有趣、易學的方式對Python 3編程語言進行了講解，其風格與通篇介紹編程特性、羅列語言功能的大多數編程圖書不同，而是引導讀者帶著好奇，帶著問題去學習、掌握Python編程語言，繼而編寫真實而有用的程序。

無塵茄論你是零基礎的Python初學人員，還讓此是具有其他語言編程經驗，但是想從事Python開發的人員，《易學Python》都將帶領你踏上有趣的Python學習之路。

3.《Python核心編程(第3版)》

暢銷經典的Python書，兼顧Python2和Python3，Python開發人員的案頭常備。本書涵蓋了成為一名技術全面的Python開發人員所需的一切內容。本書講解了應用派滑察開發相關的多個領域，而且書中的內容可以立即應用到項目開發中。此外，本書還包含了一些使用Python
2和Python 3編寫的代碼案例，以及一些代碼移植技巧。有些代碼片段甚至無須修改就可以運行在Python 2.x或Python 3.x上。

4.《趣學Python編程》

Python是一種強大並通俗易懂的編程語言，而且它易學又好用！但是關於學習Python語言的書大多很枯燥無趣，讀起來沒什麼樂趣。本書把你帶入一個鮮活的Python編程世界。每章後面都配有編程練習來幫助訓練思維並加強理解。

對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發書籍開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

❽ 有哪些 Python 經典書籍

Python核心編程2，python基礎，深入python都是不錯的Python教程，其中Python核心編程2更偏向於工具書，如果你想買一本書的話，推薦這個。

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❾ 0基礎自學python，有入門書籍推薦下么

AlphaGo 都在使用的 Python 語言，是最接近 AI 的編程語言。

教育部考試中心近日發布了「關於全國計算機等級（NCRE）體系調整」的通知，決定自2018年3月起，在全國計算機二級考試中加入了「Python語言程序設計」科目。

9個月前，浙江省信息技術課程改革方案已經出台，Python確定進入浙江省信息技術教材，從2018年起浙江省信息技術教材編程語言將會從vb更換為Python。

小學生都開始學Python了，天吶擼，學習Python看完這些准沒錯。

安利一波書單

Python入門

Python數據分析》

作者： 【印尼】Ivan Idris

Python是一種多范型編程語言，既適用於面向對象的應用開發，又適合函數式設計模式。Python已經成為數據科學家進行數據分析、可視化以及機器學習的一種理想編程語言，它能幫助你快速提升工作效率。

本書將會帶領新手熟悉Python數據分析相關領域的方方面面，從數據檢索、清洗、操作、可視化、存儲到高級分析和建模。同時，本書著重講解一系列開源的Python模塊，諸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、 Cython、scikit-learn和NLTK等。此外，本書還介紹了數據可視化、信號處理、時間序列分析、資料庫、預測性分析和機器學習等主題。通過閱讀本書，你將華麗變身數據分析高手。