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学习python现在的学习资源资源太多呀,怎么学会筛选也是挺关键的。1 现在有一些网站直接有免费的全套视频课程:麦子学院的开放课程 Python视频教程_Python开发实战视频。给初学者提供了很多便利
2 首先过一遍python官方文档:The Python Tutorial然后做 http://www.pythonchallenge.com/ 这个网站上面的题目.如果卡在某一关太久, 可以看答案(google python challenge answer), 做完后看看别人的编码方式和自己有什么区别.
3 做完一遍后, 你会发现已经熟悉了基本的python开发. 然后做点小项目吧. 这里是一些题目, 挑感兴趣的去做.
- 写一个简单的计算器/记账软件/扫雷游戏(用pyqt库做界面)
- 写一个聊天室网站(用webpy框架, jquery刷新新的回复)
- 写一个爬虫, 获取douban上面所有用户的地点, 画地点分布的直方图(用lxml解析, 保存数据到sqlite里面去, 用matplotlib画图)
除了document没有其他的!
原因?
任何教程都没有官方document更新速度快,正确性、完整性都无法保证,唯有document大法! 【自问自答】
学习和关注python有两年多的时间。 收藏了一些不错的网站和资源,和大家分享。 希望对即将学习或正在学习Python的你们有帮助。
#*******Python 入门&进阶教程*******#
【Python2.7 菜鸟教程】
链接:Python 基础教程
简介:基本入门级教程,另外附了简单的进阶教程,比如操作mysql , xml, json, smtp,多线程等实用教程。
【Python2.7 教程--廖雪峰】
链接:Python 2.7教程
简介: 廖雪峰老师的教程很不错, 相对来说讲的比较深入, 算是进阶教程, 有讲底层原理, 高级面向对象编程知识, 错误调试,单元测试,多进程,协程,网络编程等高级知识点。 后面还提供了一个16天的结合Python开发webapp的实战演练,也是很不错的干货。
【Python正则表达式指南】
链接:Python正则表达式指南
简介:内容浅显易懂,知识结构清晰。 python正则表达式入门,此篇足矣。
【老运维创e】
链接: 创e
简介:一个运维工程师的python自动化运维实践。
【Python程序员课程】
链接:Python课程 | Python程序员
简介: 截至2015年9月30号,上面发布了7个相关视频教程, 内容覆盖了面向对象知识体系, Flask入门, Django入门, 多线程开发, 文件处理,网络爬虫,图形开发的内容。
【Python项目构建实践】
链接:软件构建实践 0.1
简介: Python项目构建最佳实践。 用Python开发项目的童鞋可以看看别人的实践, 有一些指导意义。
【Python指南(英文)】
链接:The Hitchhiker’s Guide to Python!
简介: Python开发最佳实践。老外写的。 内容涉及如何编写优雅的代码, 有哪些值得借鉴的代码和项目,如何部署自己的代码以及选择合适的编辑器等。
【PythonTip】
链接:PythonTip
简介: 提供python入门教程, 技术交流, 在线实践等一条龙服务。
【Python教程(google出版, 需自带梯子)】
链接:https://developers.google.com/edu/python/
简介: google 提供的python 入门教程。
#******Python 框架*********#
【Django Book 教程】
链接: http://djangobook.py3k.cn/2.0/
简介: django 入门必读。
【Django 官方文档(英文)】
链接: Django documentation
简介:最全的知识还是在官方文档。 收藏备用, 需要的时候就当手册翻。
【Flask 教程】
链接:欢迎使用 Flask
简介:Flask 入门。 中文版。
【Tornado入门教程】
链接: Tornado入门教程
简介: Tornado入门,O‘relly 出品。 中文译版。
imooc- 各种官方网站、官方文档
- 订阅Pycoder‘s weekly
-
http://pycoders.com/archive/
- warmingup游戏网站(利用python编程来通关)
- warming up
- (附攻略)Python Challenge 全解
- python中文学习大本营(Flask资料大全啊!)
- Python 中文学习大本营
- 最后,知道创宇技能表(推荐按照这里来学习和规划python之路)
- http://blog.knownsec.com/Knownsec_RD_Checklist/

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Python의 통계 모듈은 강력한 데이터 통계 분석 기능을 제공하여 생물 통계 및 비즈니스 분석과 같은 데이터의 전반적인 특성을 빠르게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 포인트를 하나씩 보는 대신 평균 또는 분산과 같은 통계를보고 무시할 수있는 원래 데이터에서 트렌드와 기능을 발견하고 대형 데이터 세트를보다 쉽고 효과적으로 비교하십시오. 이 튜토리얼은 평균을 계산하고 데이터 세트의 분산 정도를 측정하는 방법을 설명합니다. 달리 명시되지 않는 한,이 모듈의 모든 함수는 단순히 평균을 합산하는 대신 평균 () 함수의 계산을 지원합니다. 부동 소수점 번호도 사용할 수 있습니다. 무작위로 가져옵니다 수입 통계 Fracti에서


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