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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/

在Python中实现工厂模式可以通过创建一个统一的接口来创建不同类型的对象。具体步骤如下:1.定义一个基础类和多个继承类,如Vehicle、Car、Plane和Train。2.创建一个工厂类VehicleFactory,使用create_vehicle方法根据类型参数返回相应的对象实例。3.通过工厂类实例化对象,如my_car=factory.create_vehicle("car","Tesla")。这种模式提高了代码的可扩展性和可维护性,但需注意其复杂

在Python中,r或R前缀用于定义原始字符串,忽略所有转义字符,让字符串按字面意思解释。1)适用于处理正则表达式和文件路径,避免转义字符误解。2)不适用于需要保留转义字符的情况,如换行符。使用时需谨慎检查,以防意外的输出。

在Python中,__del__方法是对象的析构函数,用于清理资源。1)不确定的执行时间:依赖垃圾回收机制。2)循环引用:可能导致无法及时调用,使用weakref模块处理。3)异常处理:在__del__中抛出的异常可能被忽略,使用try-except块捕获。4)资源管理的最佳实践:推荐使用with语句和上下文管理器管理资源。

pop()函数在Python中用于从列表中移除并返回指定位置的元素。1)不指定索引时,pop()默认移除并返回列表的最后一个元素。2)指定索引时,pop()移除并返回该索引位置的元素。3)使用时需注意索引错误、性能问题、替代方法和列表的可变性。

Python进行图像处理主要使用Pillow和OpenCV两大库。Pillow适合简单图像处理,如加水印,代码简洁易用;OpenCV适用于复杂图像处理和计算机视觉,如边缘检测,性能优越但需注意内存管理。

在Python中实现PCA可以通过手动编写代码或使用scikit-learn库。手动实现PCA包括以下步骤:1)中心化数据,2)计算协方差矩阵,3)计算特征值和特征向量,4)排序并选择主成分,5)投影数据到新空间。手动实现有助于深入理解算法,但scikit-learn提供更便捷的功能。

在Python中计算对数是一件非常简单却又充满趣味的事情。让我们从最基本的问题开始:怎样用Python计算对数?用Python计算对数的基本方法Python的math模块提供了计算对数的函数。让我们来看一个简单的例子:importmath#计算自然对数(底数为e)x=10natural_log=math.log(x)print(f"自然对数log({x})={natural_log}")#计算以10为底的对数log_base_10=math.log10(x)pri

要在Python中实现线性回归,我们可以从多个角度出发。这不仅仅是一个简单的函数调用,而是涉及到统计学、数学优化和机器学习的综合应用。让我们深入探讨一下这个过程。在Python中实现线性回归最常见的方法是使用scikit-learn库,它提供了简便且高效的工具。然而,如果我们想要更深入地理解线性回归的原理和实现细节,我们也可以从头开始编写自己的线性回归算法。使用scikit-learn实现线性回归scikit-learn库封装了线性回归的实现,使得我们可以轻松地进行建模和预测。下面是一个使用sc


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