Python は、将来の人工知能に最適なプログラミング言語です。多くのプログラマーにとって、他のプログラミングの基礎があれば、Python を学習することを選択するのが簡単です。もちろん、プログラミングの世界に入りたいと考えている多くの初心者は、現在、Python を選択しています。プログラミングの学習を始めたいけど、資金が限られているため、最も安価に学習する唯一の方法は独学することです。初心者でもプログラミング経験のあるプログラマーでも、独学での最良の選択はビデオや教材を見ることです。では、Python プログラミング言語を独学する価値のある無料 Web サイトは何でしょうか? コレクションはどうでしょうか?
Python の基本チュートリアル | ルーキー チュートリアル
この Web サイトには、Python プログラミング言語があるだけでなく、世界中で人気がある すべてのプログラミング言語で利用可能であり、初心者に最適です 完全に無料で、ポイントやメンバーシップも必要ありません 職場の多くのプログラマーがこの本を開発マニュアルとして認識しており、最高のものです基本的なチュートリアルの選択。
PHP 中国語 Web サイトのビデオ チュートリアル | 無料チュートリアル (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル)
Web サイトの名前を見て、多くの学生が学習を始めました。これを疑うのは、PHP が世界で最高のプログラミング言語ではないでしょうか?ここでの主なビデオチュートリアルはPHPですが、Java、C言語、C、Pythonなどの人気のあるプログラミング言語はどれも比較的完成度が高く、独学で最も重要なことは無料であることです。は完全に無料で、多くのチュートリアルにはソース コードとチュートリアルが含まれています。
github | 実践的なチュートリアル
github については説明の必要はありません。プログラマーなら誰でもこの Web サイトを知っています。初心者にとって最も難しいのは、Web サイトが英語であることです。推奨初心者はブラウザに自動翻訳拡張機能をインストールできます。ほぼ基本を学習したら、github で実際のコードをダウンロードできます。これは完全にオープンソースで無料の Web サイトです。
プログラミングを学ぶ人にとって、Github は天国です。プログラミングの学習は文法を学ぶほど単純ではありません。最も重要なことはそれを実行することです。プログラミングの学習には、もっと見て、練習する必要があります。 Github は素晴らしい学習の機会を提供します。 Github には、コードが少なくシンプルで、学生の学習に適した小規模なプロジェクトが多数あります。
でも、Github は所詮外国人が作ったものなので、Github の Web サイトはすべて英語です、使いたい場合はインターネットでチュートリアルを検索してください。とにかく操作が少ないので、英語の要件はそれほど高くありません。
Python Tribe
この Web サイトは Python 愛好家にとって非常に実用的であり、Python の学習と知識ポイントの練習という 3 つの主な機能があります。
追記: 英語がとても上手であれば、技術記事を翻訳してお金を稼ぐこともできます~
ウェブサイトの左側----Iシャオバイです。始めたいと思います。ここでは、現在の状況に応じて、さまざまなテーマのコースを選択して学習することができます。もちろん初心者の方は、左上の「0-基礎1時間Python入門」から始めてください~このコースは無料であり、基礎の基礎でもあります。
数え切れないほどの学生が Python のインストール方法を尋ねましたが、Xiaobi 氏は、Python をインストールして Python 環境をセットアップする方法を始めるための最初のステップも推奨しました。ただし、このコースの最初のセクションでも非常に詳細な手順が説明されており、この手順に従わないでインストールすると、インストールの失敗率が 50% 増加すると言われています~
右側ウェブサイトの ---- - BrushTibao と翻訳会社。この関数には Python の知識に関する質問が数百問ありますが、質問の知識ポイントは非常に難しく、基本的に日常の学習の盲点になります。この問題ブラシのPythonの問題をクリアできる人は、稀有な人材ばかりだと聞きました。
翻訳業務を受注し、翻訳結果を提出し、翻訳が通れば約束された報酬を受け取ることができる翻訳会社です。
ただし、翻訳する前に必ず翻訳会社のホームページに掲載されている要件をよくお読みになり、要件に従って翻訳してください。 Google Baidu Translate を直接使用すると、基本的に 100% 合格しないため、請求する前に必ず翻訳する必要があります~
python 中国語学習Basecamp
Python2.7 の公式チュートリアルはこちらです。
すべての学習資料とチュートリアルはここでは無料です。もちろん、Web サイト上のチュートリアルが役立つと思われる場合は、著者に報酬を与えることもできます。
その他の一般的に使用される Python の無料 Web サイトには、pythontab、Liao Xuefeng Python チュートリアル、pythondoc (中国語のチュートリアルの翻訳) などがあります。
Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。
以上がPythonを独学できるサイトは?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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