融優課堂python答案

㈠ python學了有用嗎

普通人學Python有用嗎？學Python有沒有用因人而異，有些人純粹是興趣愛好想了解一下，另一些在工作中涉及到數據分析統計，學會Python可以大大提高工作效率，剩下的就是程序員了，靠技術吃飯的人，多掌握一門編程語言對於日後的升值加薪有大的增益。

普通人學Python有用嗎

都說學一門編程語言對工作學習幫助都很大，但是非IT行業人員有必要學習Python嗎？這門語言在人工智慧領域比較火，有些人也是前沿技術比較感興趣，但是就是不知道學習了Python可以做什麼？有什麼幫助？有些人學習使用的話可以開發哪些軟體或者學這個轉行IT領域怎麼樣？有沒有這個必要？基於對人工智慧、編程感興趣，所以提出了一系列的問題。

Python是一種很高效的工具，通過它能自己編程，完成數據收集，還可以批量化自動操作簡單任務，代替枯燥的手工操作，另外還能通過學習它，了解計算機的編程思維。

非碼農有沒有必要學習一門編程語言？如果前者的答案是有必要那麼是否要選Python？對於第一個問題，有人認為有一定必要，非碼農學習一門編程語言的投產比不算太低。盤點一下收益的話，最起碼可以對自己思維的重新梳理，編程對邏輯思維和抽象思維的要求比較高，想學好編程需要一定程度上讓自己具備這兩種思維習慣，當然學習數學也可以鍛煉，但是私以為數學更難掌握一門手藝。

技不壓身一定程度上提升現有工作的效率，有不少行業裡面有些地方是可以靠寫代碼自動化解決一些小問題的，收益還不錯，比如一些枯燥的重復的Excel表格處理，如果選擇學習一門編程語言，Python即使不是最優選擇也是Top3之內了。無論語言的入門難度、應用場景還是未來發展，Python都還算不錯。

如果不選Python，還有一個選擇就是Javascript+nodejs了。非科班出身學習一門編程語言，不要有太高的直接變現的預期，因為以互聯網為代表的IT行業從業人員已經趨於飽和，當然高端市場還是緊缺的，如果有信心自學進入高端市場也可以，只是難度很大。至於人工智慧，這個還是科學前沿，真想學的話建議先把編程入門再考慮。

其實Python已經融入到我們的生活和學習中來了，Python將納入浙江省高考！從 2018 年起浙江省信息技術教材編程語言將會更換為 Python；Python納入山東省的小學教材課程，小學生都開始接觸 Python 語言

㈡ 小學生學編程都學什麼內容啊

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少兒編程教學可以大致分為兩類:一類是Scratch或是仿Scratch的圖形化編程教學，以培養興趣、鍛煉思維為主，趣味性較強。在這里，可以創造屬於自己的動畫，故事，音樂和游戲，這個過程其實就像搭積木一樣簡單。此外，還有機器人編程，也就是搭建機器人，通過運行程序讓它動起來，著重培養孩子的動手能力。另一類是基於Python、C++等高級編程語言的計算機編程教學，目標往往是參加信息學奧賽等科技品牌賽事，如信息學奧林匹克競賽/聯賽、機器人競賽、科技創新大賽等，或為後續的專業學習和職業技能打下基礎。

㈢ python怎麼學習

對於很多想學習Python的小夥伴來說，不知道從何開始，小蝸這里整理了一份Python全棧開發的學習路線，大家可按照以下這份大綱來進行學習：

第一階段：專業核心基礎

階段目標：
1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識
2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發
3. 對Python的核心庫和組件有深入理解
4. 熟練應用SQL語句進行資料庫常用操作
5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置
6. 熟練使用MySQL，掌握資料庫高級操作
7. 能綜合運用所學知識完成項目

知識點：
Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL資料庫、Linux操作系統。
1、Python編程基礎，語法規則，函數與參數，數據類型，模塊與包，文件IO，培養扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。
2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網路編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網路協議知識，並熟練運用於項目中。
3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發高級進階技術，理解單元測試技術。
4、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，PDBC，深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。
5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與許可權，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統，是每一個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。

第二階段：PythonWEB開發

階段目標：
1. 熟練掌握Web前端開發技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議
3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發
4. 深入理解網路協議，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知識
5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架，掌握框架實現原理
6. 使用Web開發框架實現貫穿項目

知識點：
Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。
1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面布局與美化。
2、前端開發框架Vue，JSON數據，網路通信協議，Web伺服器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網路協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端交互。
3、自定義Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數據模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統和框架。
4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自定義錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，資料庫擴展包Flask-Sqlalchemy，資料庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。

第三階段：爬蟲與數據分析

階段目標：
1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網路抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析
2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取
3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理
4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網路爬蟲進行分布式內容爬取
5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程
6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫
8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰

知識點：
網路爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。
1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網路協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。
2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。
3、Pandas裡面的三大數據結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法，數據清洗和數據規整、結構轉換，熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。
4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。

第四階段：機器學習與人工智慧

階段目標：
1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程
2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題
3. 熟練掌握常見的分類演算法和回歸演算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等
4. 掌握卷積神經網路對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裡面的張量、會話、梯度優化模型等
5. 掌握深度學習卷積神經網路運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目

知識點：
1、機器學習常見演算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標准化、數據主成分分析PCA、KNN演算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和演算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習演算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。
2、Tensorflow相關的基本概念，TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網路結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經網路的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。

㈣ 免費python教學視頻

免費Python教學視頻資源推薦：

1. 慕課網（MOOC）：

   • 推薦理由：慕課網上提供了大量的免費Python教程，適合初學者入門。這些教程內容詳實，講解清晰，非常適合想要系統學習Python的學員。

2. 菜鳥教程和w3cschool：

   • 推薦理由：這兩個網站提供了豐富的Python初級教程，內容涵蓋基礎語法、數據類型、函數、類等核心知識點，非常適合初學者快速上手。

3. 廖雪峰的Python教程：

   • 推薦理由：廖雪峰的Python教程以其詳細、易懂而著稱，特別適合時間有限但希望快速掌握Python的學員。教程中不僅有理論知識，還有實際項目練習，有助於鞏固所學內容。

4. Coursera上的Python for Everybody Specialization：

   • 推薦理由：這是Coursera上非常受歡迎的Python入門系列課程，從零基礎開始，逐步深入，幫助學員全面掌握Python編程技能。課程評價普遍較高，適合想要獲得系統、專業指導的學員。

5. 小甲魚零基礎入門學習Python視頻教程：

   • 資源鏈接：點擊此處 （提取碼：6m23）
   • 推薦理由：小甲魚的Python教程以其生動活潑的講課風格著稱，將Python編程融入日常生活，使得學習過程更加輕松有趣。全套96集，非常適合零基礎入門。

6. 其他免費視頻教程網站：

   • 推薦網站：如網路傳課、騰訊課堂等，這些平台上也有許多高質量的Python視頻教程，學員可以根據自己的需求和興趣進行選擇。

學習建議：

• 注重實踐：在學習Python的過程中，多敲代碼是非常重要的。可以通過解決實際問題來鞏固所學內容，提升編程能力。
• 關注需求：在學習過程中，要時刻關注自己的需求，選擇適合自己的學習資源和教程，以達到最佳的學習效果。

希望以上推薦和建議能夠幫助到你，祝你在Python學習的道路上取得優異的成績！

㈤ 現在學好python能幹什麼

python可以做什麼

1 首先，最基本的功能就是藉助python中自帶的科學計算包Numpy、padas、matplotlib等，完成復雜的數據分析。

看到這里有沒有想學習python的沖動呢，如果你是新手，想學習python又苦於沒有好的學習資源，那麼小編給你提供一個免費獲取30G的python學習資源包，關注我們實驗室的微信公眾號，回復「菜鳥起飛」，即刻免費獲取資源！

㈥ 如何自學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、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python基礎語法，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、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask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Flask、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。

自學本身難度較高，一步一步學下來肯定全面且扎實，如果自己有針對性的想學哪一部分，可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊，可以多看一些不同的視頻學習。