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Python是一种面向对象、解释性的高级程序语言,它已经被应用在众多领域,包括Web开发、操作系统管理、服务器运维的自动化脚本、科学计算、桌面软件、服务器软件(网络软件)、游戏等方面。
《Python快速编程入门》以Window平台、系统全面的讲解了Python3的基础知识
特色一:全新Python3语法,一步提升Python编程水平
相对于Python2,Python3更加优秀。但考虑到Python3兼容Python2还有一段很长的路要走,本书在重点讲解Python3的同时,在很多地方对比着讲解了Python2,涵盖了成为一名初级Python开发人员所需的一切知识,同时,还针对复杂让读者学专业的Python风格,养成良好的编程习惯。
特色二:化繁为简,降低读者的入门难度
本书作为Python入门级教材,多采用趣味生活图来引入专业词汇,降低读者学习Python的入门难度,同时,本书还提供了大量的实例代码,从小的代码片段到功能齐全的应用程序一应俱全,真正让读者学会Python。
特色三:综合项目,旨在巩固Python技能
本书最后一章结合前面的知识,开发了一个《飞机大战》的综合项目,该项目兼趣味性和实用性,旨在提高读者的Python技能。
此外,附有配套视频、源代码、习题、教学课件等资源,而且为了帮助初学者更好地学习本教材中的内容,还提供了在线答疑,希望得到更多读者的关注。
用Python已经两个年了,入门到熟练掌握,主要推荐以下几本书,附上书名和链接。《零基础学Python》http://docs.pythontab.com/learnpython/
《流畅的Python》https://github.com/cundi/fluent-python
《编写高质量代码改善 Python 程序的 91 个建议》https://l1nwatch.gitbooks.io/writing_solid_python_code_gitbook/content/《Python标准库》http://usyiyi.cn/translate/python_278/library/index.html
《Python核心编程》https://wizardforcel.gitbooks.io/core-python-2e/content/
《Python3-cookbook》http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
《Python数据科学手册》http://nbviewer.jupyter.org/github/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/tree/master/notebooks/
《利用Python进行数据分析》https://jobrest.gitbooks.io/python-datamining/content/
我之前用Java开发,最近刚学的Python,主要做一些数据分析的东西(Python相关的包真的方便)。
学Python的过程没看书,基本上是参考廖雪峰网站的Python教程直接写代码做分析,语法不会了直接在网上搜。如果你有其他编程语言基础的话应该也完全可以这么学。
如果没有编程基础的话推荐:
廖雪峰的Python教程
W3Cschool 的 Python基础教程
这两个讲的还是相当不错的。书籍的话不了解,不敢盲目推荐。
Python语言目前在Web开发、大数据、人工智能(机器学习、自然语言处理)等领域有广泛的使用,另外随着Python被列入到嵌入式开发语言中,未来Python在嵌入式开发领域的应用也非常值得期待,所以当前学习Python是一个不错的选择。
学习Python是完全可以自学的,可以按照以下的路线入门Python开发:
第一:定一个学习方向。由于目前Python的应用领域比较多,而且不同的应用领域需要具备不同的知识结构,所以在学习Python之前应该先定一个方向。由于目前正处在大数据落地应用的初期,未来大数据在产业互联网的落地应用必将会释放出大量的人才需求,所以大数据方向是不错的选择。
第二:从搭建开发环境开始学习Python。学习编程语言一定要一边用一边学,而且Python语言自身的语法非常简单,语法组织结构也比较清晰(前期),所以在学习Python的初期几乎不会遇到什么困难。Python具备脚本式语言的简洁性,同时又具备面向对象语言的灵活性,所以学习Python基本语法的过程还是比较有乐趣的。
第三:学习大数据相关基础知识。选择大数据方向有两个好处,一个好处是大数据方向涵盖的内容比较多,另一好处是可以从大数据优雅的过渡到机器学习领域,因为目前采用机器学习的方式实现大数据分析是一个流行的做法。大数据基础知识包括大数据平台的组成结构(Hadoop、Spark),大数据平台开发接口以及大数据分析知识。Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库在数据分析领域有广泛的使用,所以可以重点学习一下。
第四:参加实习。学习Python的初期可以自学,但是在学习完基本的语法之后,最好找一个项目组参加实习,这个过程对于学习任何编程语言来说都是比较重要的。
作者简介:中国科学院大学计算机专业研究生导师,从事IT行业多年,研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域,有多年的一线研发经验。
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