题记:大二的时候发现人生苦短,所以信了拍神,开始学Python。学了大半年之后成功转行做前端了。来写个教程帮助大家入门Python。 Python优点Python是一种简单易学、功能强大的编程语言,也是世界上发展速度最快的语言之一。 在最近的计算机语言热度排名中,Python已跃至第七位,仅排在Java、C、C++、VB、PHP和C#之后。Python在大多数平台上的各种应用中都是理想的脚本语言,特别适用于快速的应用程序开发。著名的搜索引擎Google也大量使用了Python脚本,而在Nokia智能手机所采用的Symbian操作系统上,Python也成 为继C++和Java之后的第三种编程语言。 Python拥有一个强大的基本类库和数量众多的第三方扩展,其丰富程度可以与Java的JDK相媲美。将Python应用于系统管理,无疑会让系统管理员如虎添翼。 Python零基础入门
和篮球一样,先来三步上篮:
以上三步可以让你21天精通Python哟 Tips:推荐一个神器,Python运行可视化,可以一步步查看程序运行状态,变量状态,函数调用,内存分配,对于理解变量生命周期,作用域,调试理解程序非常有帮助。开发工具:推荐Pycharm,有免费社区版,也可用edu邮箱注册专业版。 Python进阶篇进阶就是专注于Python的某个领域做深入研究了,Python主要包含了AI领域(NLP,深度学习,图像处理啥的,反正无所不能),Web开发(后端服务,爬虫),数据处理(数据分析,科学计算),工具(比如读写Excel,编写自动化脚本),桌面开发(GUI工具)等等。Python好强大啊,我又想写Python了。 下面简单写写我知道的领域的入门: Web开发Python Web框架众多,是建网站的利器。对于建立不太复杂的CMS系统(比如新闻网站,博客网站),Django强到没朋友,开发效率无敌。对于注重灵活性的网站,Flask可以作为首选,灵活而小巧,非常优雅的框架。
先科普,网络爬虫,可以理解为在网络上爬行的一直蜘蛛,互联网就比作一张大网,而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛,如果它遇到资源,那么它就会抓取下来。比如它在抓取一个网页,在这个网中他发现了一条道路,其实就是指向网页的超链接,那么它就可以爬到另一张网上来获取数据。简单地说,利用程序从网页上获取你想要的数据。Python的爬虫框架非常多,也非常好用。入门步骤:
教程点这里 数据处理上边爬虫讲到如何获取数据,这里将学习如何分析处理数据,教程链接。科学计算,数据处理用到比较多的是matlab,无所不能的Python当然也可以替代它。numpy pandas是科学运算当中最为重要的两个模块。Matplotlib 是一个非常强大的 Python 数据可视化工具,绘制各种图形。
略从别处引用一点基本介绍
这里包含的东西太多了,基本学习方法如上。 附录:先来看看Python有多强大,不然不能被它所吸引,就学不下去了。20行代码实现人脸检测与识别:face_recognition可以通过python或者命令行即可实现人脸识别的功能。使用dlib深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild)上的准确率为99.38%。 # 导入识别库import face_recognition# 加载已有的图片作为图像库known_obama_image = face_recognition.load_image_file('face1.jpg')known_biden_image = face_recognition.load_image_file('face_kid.jpg')# 编码加载的图片obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_obama_image)[0]biden_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_biden_image)[0]known_encodings = [ obama_face_encoding, biden_face_encoding]# 加载要识别的图片并编码image_to_test = face_recognition.load_image_file('face2.jpg')image_to_test_encoding = face_recognition.face_encodings(image_to_test)[0]# 计算该图片与已有图片的差别值face_distances = face_recognition.face_distance(known_encodings, image_to_test_encoding)# 自行设定同一张面孔的分界值,输出比对结果 for i, face_distance in enumerate(face_distances): print('The test image has a distance of {:.2} from known image #{}'.format(face_distance, i)) print('- With a normal cutoff of 0.6, would the test image match the known image? {}'.format(face_distance < 0.6)) print('- With a very strict cutoff of 0.5, would the test image match the known image? {}'.format(face_distance < 0.5)) print() 重点来了Python学习路线及757.6MB视频
Python基础学习路线 Python757.6MB视频学习Python 需要掌握的6大PPT学习Python需要学习的PDF技术文档Python不管是从学习路线到视频,到PPT,再到PDF技术文档,小编在这里已经全部整理完了,需要获取的小伙伴就可以转发此文,关注小编,私信小编“学习”就可以得到获取方式啦~~ |
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