


Livres avancés recommandés pour que les programmeurs seniors apprennent Python
Livres avancés recommandés aux programmeurs seniors pour apprendre Python
La vie est courte, je Utilisez Python !
Utilisant Python aux côtés du soleil, cet article partage avec vous quelques livres d'introduction au langage de programmation Python, dont beaucoup sont des classiques. Les livres suivants ont été soigneusement lus par de nombreux éditeurs du centre, puis compilés pour que chacun puisse les étudier !
Voici les dernières informations sur Python et 0 tutoriel d'introduction de base compilé par moi-même. Les amis débutants et avancés sont les bienvenus.
1. "Apprenez Python en un jour et apprenez-le bien]" [Singapour] Écrit par Jamie Chan ; Traduit par Wang Lei
2, Analyse des données Python et fonctionnement numérique, écrit par Song Tianlong
3. Classe de cas de programmation Python, écrite par Liu Chunmao, Pei Yulong et Zhan Nana
4. Apprenez Python 3.5 à partir de zéro, Liu by Universe
5. Python Data Science Handbook, [US] Écrit par Jake VanderPlas ; traduit par Tao Junjie et Chen Xiaoli
6 Développement de robots d'exploration Python et pratique de projet, Écrit par Fan Chuanhui
7. Apprenez la programmation Python à partir de zéro, Wu Huiru attend
8. Apprenez le robot d'exploration Web Python à partir de zéro, écrit par Luo Panjiangqian
9. Chen Zhiquan
10. Bases de l'analyse des données Python, [États-Unis] Écrit par Clinton, W., Brownley ; traduit par Chen Guangxin
11. Traitement des données Python, traduit par Zhang Liang et Lu Jiaming
12. Maîtrise des robots d'exploration Web Python : technologie de base, cadre et pratique de projet, écrit par Wei Wei
13. Programmation Python haute performance
14. 21 Tianxuetong Python
15. Python et l'exploration de données
16.
17. Le parcours de programmation du père et du fils - Apprendre Python avec Little Carter18 AutresJ'espère que vous pourrez améliorer vos compétences grâce à ces livres. Pour plus de connaissances connexes, veuillez visiter leSite Web PHP chinois ! !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.


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