‘壹’ 入门学python需要什么配置的电脑
配置不用太高,因为要安装好多东西,所以卡机时常发生,选择占用低的下载工具(迅雷占用高,推荐Internet Download)但安装麻烦一点,选择比较好的网课。
‘贰’ 想学python,电脑知识小白,自觉没有自学可能,跪求建议。
bilibili有一个视频合集大概580个视频的样子,从入门到自己能完成一个项目过程很详细,你可以先看看,IT黑马的那个,你说的正负2的32次方应该是值的数据长度,在编程里面有规定什么样的格式占用多大的空间,正负2的32次方是一种描述方式,我说的那个视频你可以快进着看,讲的比较细,他讲的是liunx系统下的,你可以先学一下在windows下配置,配置完成后区别就不大了,加油-----来自正在学编程的小伙伴
‘叁’ 如何学python什么电脑
1.学习python的第一步当然是安装环境了
2.从python官网选择正确的版本和平台,下载并安装python
3.了解python的基本语法,并编写第一个python程序,增强学习的信心
4.让python程序跑起来,运行自己编写的第一个python程序
5.入门之后,如何继续学习python?
‘肆’ 电脑安装有Python该怎么学习
我学习python是在手机上学的,编程就是多练习,不会就到网上搜索。
import appuifw
def cn(x):
return x.decode('utf-8')
appuifw.app.body=text=appuifw.app.text
‘伍’ python怎么学习
对于很多想学习Python的小伙伴来说,不知道从何开始,小蜗这里整理了一份Python全栈开发的学习路线,大家可按照以下这份大纲来进行学习:
第一阶段:专业核心基础
阶段目标:
1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3. 对Python的核心库和组件有深入理解
4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置
6. 熟练使用MySQL,掌握数据库高级操作
7. 能综合运用所学知识完成项目
知识点:
Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。
1、Python编程基础,语法规则,函数与参数,数据类型,模块与包,文件IO,培养扎实的Python编程基本功,同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
2、Python面向对象,核心对象,异常处理,多线程,网络编程,深入理解面向对象编程,异常处理机制,多线程原理,网络协议知识,并熟练运用于项目中。
3、类的原理,MetaClass,下划线的特殊方法,递归,魔术方法,反射,迭代器,装饰器,UnitTest,Mock。深入理解面向对象底层原理,掌握Python开发高级进阶技术,理解单元测试技术。
4、数据库知识,范式,MySQL配置,命令,建库建表,数据的增删改查,约束,视图,存储过程,函数,触发器,事务,游标,PDBC,深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
5、Linux安装配置,文件目录操作,VI命令,管理,用户与权限,环境配置,Docker,Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统,是每一个开发工程师必须掌握的重点技术,并且能够熟练运用。
第二阶段:PythonWEB开发
阶段目标:
1. 熟练掌握Web前端开发技术,HTML,CSS,JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
4. 深入理解网络协议,分布式,PDBC,AJAX,JSON等知识
5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架,掌握框架实现原理
6. 使用Web开发框架实现贯穿项目
知识点:
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。
1、Web页面元素,布局,CSS样式,盒模型,JavaScript,JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术,掌握JQuery与BootStrap前端开发框架,完成页面布局与美化。
2、前端开发框架Vue,JSON数据,网络通信协议,Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架,深入理解HTTP网络协议,熟练使用Swagger,AJAX技术实现前后端交互。
3、自定义Web开发框架,Django框架的基本使用,Model属性及后端配置,Cookie与Session,模板Templates,ORM数据模型,Redis二级缓存,RESTful,MVC模型掌握Django框架常用API,整合前端技术,开发完整的WEB系统和框架。
4、Flask安装配置,App对象的初始化和配置,视图函数的路由,Request对象,Abort函数,自定义错误,视图函数的返回值,Flask上下文和请求钩子,模板,数据库扩展包Flask-Sqlalchemy,数据库迁移扩展包Flask-Migrate,邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API,与Django框架的异同,并能独立开发完整的WEB系统开发。
第三阶段:爬虫与数据分析
阶段目标:
1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用,能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略,能够针对常见的反爬措施进行处理
4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战
知识点:
网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML,Beautifulfoup,正则表达式,代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy,基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解,掌握网页解析工具的使用,能够灵活应对大部分网站的反爬策略,具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制,熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用,熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作,掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。
3、Pandas里面的三大数据结构,包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用,索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法,数据清洗和数据规整、结构转换,熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用,熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法,能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。
4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存,熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用,熟悉Matplotlib的三层结构,能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。
第四阶段:机器学习与人工智能
阶段目标:
1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题,解决回归、分类问题
3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型,如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式,熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制,能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目
知识点:
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念,熟练掌握机器学习基本工作流程,熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。
2、Tensorflow相关的基本概念,TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计,掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习,熟练掌握深度学习基本工作流程,熟练掌握神经网络的结构层次及特点,掌握张量、图结构、OP对象等的使用,熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计,完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。
‘陆’ 新手怎么学习python
很多老司机都推荐新人找一本书来看,当然,如果你有充足的时间,那么就找一本浅显易懂的书,从头到尾看下去,同时把所有的例子都动手跑一边。但你觉得自己的时间并不多,想快速掌握这门语言,那么我极力推荐廖雪峰的Python 教程。因为我确实是从这个教程里面学到了很多,不懂得地方再查资料去补充。
找一个实际的项目去练手。我当时是因为要写一个爬虫项目,爬取 Instagram 的图片,如果选择用 Java 的话就太笨重了。因此不得以我就选择了学习 Python。在这种条件下的效果比你平时学一门语言的效果要好很多。所以,最好的状态就是去做一个实际的项目。比如去搭建一个自己的博客网站。
找到一个已经会 Python 的司机。让他给你指出一条路子,同时在遇到卡壳的地方就找他指点。这样将会事半功倍,当然别人的时间也是有限的,所以当你遇到问题的时候,第一步应该是去搜索查找问题。
切勿浮躁,自信是成功的开始,虽然你已经看了很长时间的资料,但还是不能把程序跑起来。但相信我,几乎所有程序员一开始都是这样的状态,也都是一步步折腾过来的。
选择合适的教程。有些书籍是很经典,但未必就适合你。
多动手。不要只顾着看教程,一定要亲自动手让这些程序在自己电脑跑起来。
额外的知识,如英语、计算机基础知识
要学会看别人代码。这里推荐多使用 Github。之前我也整理过一系列的 Github 教程。Github系列教程一 “开门”Github系列教程二 “加入Github”Github系列教程三 “上手Git”
学会查看官方文档
‘柒’ 如何学习Python!
王纯业的python学习笔记,总结的很好
http://wenku..com/view/42c926fff705cc175527091d.html
相信你看过后就知道python有多简单了
‘捌’ 初学者怎么学习Python
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。
那Python是一种什么语言?
首先,我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序,都是为了让计算机干活,比如下载一个MP3,编写一个文档等等,而计算机干活的CPU只认识机器指令,所以,尽管不同的编程语言差异极大,最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言,干同一个活,编写的代码量,差距也很大。
比如,完成同一个任务,C语言要写1000行代码,Java只需要写100行,而Python可能只要20行。
所以Python是一种相当高级的语言。
你也许会问,代码少还不好?代码少的代价是运行速度慢,C程序运行1秒钟,Java程序可能需要2秒,而Python程序可能就需要10秒。
那是不是越低级的程序越难学,越高级的程序越简单?表面上来说,是的,但是,在非常高的抽象计算中,高级的Python程序设计也是非常难学的,所以,高级程序语言不等于简单。
但是,对于初学者和完成普通任务,Python语言是非常简单易用的。连Google都在大规模使用Python,你就不用担心学了会没用。
用Python可以做什么?可以做日常任务,比如自动备份你的MP3;可以做网站,很多着名的网站包括YouTube就是Python写的;可以做网络游戏的后台,很多在线游戏的后台都是Python开发的。总之就是能干很多很多事啦。
Python当然也有不能干的事情,比如写操作系统,这个只能用C语言写;写手机应用,只能用Objective-C(针对iPhone)和Java(针对Android);写3D游戏,最好用C或C++。
如果你是小白用户,满足以下条件:
会使用电脑,但从来没写过程序;
还记得初中数学学的方程式和一点点代数知识;
想从编程小白变成专业的软件架构师;
每天能抽出一个半小时学习。可以看下面的代码
learning=input('DoyouwanttolearnPythonnow(YesorNo):')
a=str(learning)
ifa=='Yes':
print('QQ1129834903')
else:
print('Thanks!!')