python教程廖雪峰pdf

㈠ python工程師怎麼自學（學習路徑）

IT行業，技術要比學歷、年齡、從業經驗更為重要，技術水平直接決定就業薪資，想要學好python，首先要先了解精通Python語言基礎、Python web開發、Python爬蟲、Python數據分析這四大方面。

零基礎學習需要要從如下幾個階段入手：

階段一：熟練掌握Python多線程並發編程技術，可以編寫爬蟲程序和語音識別軟體

階段二：熟練掌握Linux操作系統管理技術，可以搭建幾乎所有Linux環境伺服器

階段三：掌握三大Python後端框架，解決一切前後端Web開發問題

階段四：掌握三大Python後端框架，解決一切前後端Web開發問題

階段五：Web框架之Tornado

階段六：docker容器及服務發現

階段七：掌握分布式多線程大型爬蟲技術，能開發企業級爬蟲程序

階段八：成為Python數據挖掘分析師，進入人工智慧領域，成為IT市場最前沿人才

㈡ python教程哪裡下載

一、Python入門到進階的 廖雪峰 Python & JS & Git 教程pdf版 鏈接：

密碼：wbod 笨辦法學python(第3版) 中文PDF版 鏈接：

密碼：k89v 編程小白的第一本 Python 入門書 PDF版 鏈接：

密碼：4hd5 Python基礎教程(第2版) 中文PDF版 鏈接：

密碼：it37 Python核心編程(第2版) 中文PDF版 鏈接：

密碼：9tk5 Python學習手冊(第4版) 中文PDF版 鏈接：

密碼：2n3f 像科學家一樣思考(Python版) 中文PDF版 鏈接：

密碼：jw7c python絕技：運用python成為頂級黑客 中文PDF版 鏈接：

密碼：3t84 Python Cookbook(第3版) 中文PDF版 鏈接：

密碼：g758 深入Python 3 中文PDF版 鏈接：

密碼：oud4 二、關於Python Web開發的 《Python Web開發指南》中文PDF版 鏈接：https://pan..com/s/1d3zRT6GyhLNtOU_NhZJeCg 密碼：acp Django Web開發指南 中文PDF版 鏈接：

密碼：0w6h Flask Web開發：基於python的web應用開發實戰(狗書) 中、英文PDF版 鏈接：

密碼：hi18 Python web介面開發與測試 PDF版 鏈接：

密碼：rqim JavaScript DOM編程藝術 中文PDF版 鏈接：

密碼：px85 輕量級django 中文翻譯PDF版 鏈接：

密碼：eva6 The Django Book 中文翻譯PDF版 鏈接：

密碼：ur6v Head First HTML與CSS 中文PDF版 鏈接：https://pan..com/s/1O5WMh_M59j2O0c0AUjVlCg 密碼：jl1 圖解HTTP PDF版 鏈接：

密碼：y2la 第一本Docker書 中文PDF版 鏈接：

密碼：uqk1 三、利用Python進行數據分析的 用Python寫網路爬蟲 中文PDF版 鏈接：

密碼：xodi Python數據挖掘入門與實踐 中文PDF版 鏈接：

密碼：m5xx Python數據分析與挖掘實戰 PDF版 鏈接：

密碼：o3tz Python數據可視化編程實戰 中文PDF版 鏈接：

密碼：fm57 利用Python進行數據分析 中文PDF版 鏈接：

密碼：y66p 數據可視化之美 中文PDF版 鏈接：

密碼：4nzy 數據挖掘導論 中文PDF版 鏈接：

密碼：3z7g Python金融大數據分析 中文PDF版 鏈接：

密碼：bcv9 四、其他 機器學習 周志華 PDF版 鏈接：

密碼：233s 演算法導論 PDF版 鏈接：

密碼：bqfw

㈢ 看完廖雪峰的python，但是感覺自己掌握不扎實，不知道該怎麼做

python感覺自己掌握不扎實，不知道該怎麼做
不管學習什麼新的東西，效率最低但是又不可或缺的環節就是看教科書了。雖然看書的過程可能會很無聊，但是過一遍書至少能對整個知識框架有個大體的把握。我最早知道 Python 還是在《黑客與畫家》這本書中看到的，書裡面有一章節是講編程語言的，作者很推薦把 python 作為學習編程的入門語言。我當時是把《簡明 Python 教程》給過了一邊，後來又看了一遍《深入python》，這里特別推薦《深入 Python》，除了介紹 python 的基本特性之外，還介紹了諸如函數編程、正則表達式、處理 HTML 和 XML等高級用法。除了看書，上公開課也是挺不錯的，視頻教學本來就比自己啃教科書有意思，而且完成課程作業也能鍛煉動手編程能力。我上過兩門不錯的公開課，一門是萊斯大學在 Coursera 上開的《Python互動式編程導論》，一邊學 python，一邊寫些小游戲，肯定不會覺得無聊；另一門就是 MIT 在 edX 上開的《計算機科學及python編程導論》，它是 MIT edX系列課程（XSeries）中的第一課，系列課程共兩門，除了這門課以外還有《計算思維及數據科學導論》，不過第二門就沒有上過了。

《簡明 Python 教程》
《深入 Python》
《Python互動式編程導論》
《計算機科學及python編程導論》

另外，我和題主的情況有點像，也不是學計算機專業的，並且同樣對自己的專業不感興趣，以後也是想從事與數據科學相關的工作。我目前的狀況都是在自學，上公開課，看教科書，跟大牛們的技術博客。

㈣ Python零基礎入門用什麼書誰有pdf的分享一下

入門的話，建議先看網上的教程自學，比如「python菜鳥教程」（簡單），「python廖雪峰教程」（相對難一點）。這兩個教程不錯，突出重點，也容易學習節約時間。

看完網上上述的其中一個教程之後，可以看pdf版的《python基礎教程（第二版）》，這本書很好，知識比較詳細，條理也清晰。
建議《python基礎教程》學到一定程度的時候，可以選擇自己要深入學習的方向（比如演算法與數據結構、數據分析等），再選擇學習其他的書。（一般學習得比較多的是關於numpy、matplotlib、pandas、scipy的書）
【這也是我自己的學習路線。個人覺得，先學習突出重點的網上教程要好，因為書本往往介紹知識太詳細，一下子給零基礎的學習者灌輸太多知識是很難消化的，也容易失去興趣。當學習了重點知識後，然後再去學習細節，一點點提升難度，效果可能更好。】

㈤ 希望介紹個學Python的好網站或者下載資源，或者書本。採納後追加~！謝謝分享

網路雲課堂
http://study.163.com/，裡面有很多不光是python的學習。

比如你找到這個地址中就有python的模塊。
http://study.163.com/find.htm#/find/courselist?ct=31001&ct2=31013

㈥ 剛開始學openERP+Python,如何快速入門

0.Python簡明教程
下載地址：python簡明教程中文.pdf
很簡潔的一本教材，就算沒有基礎，你也可以像讀小說一樣，花半天時間就可以讀完。
然後，下面這篇文章可以起到一個快速復習的作用：
分分鍾學會一門語言之Python篇

1.Python 開發教程
廖學峰大大的Python教程，我見過的寫得最好的Python開發教程之一,包括Python2.7和Python3兩個大版本的教程。
地址：Python教程 - 廖雪峰的官方網站

2.學完基礎知識，接下來就是掌握一個實用的開發框架進行實戰了。
Python有很多Web開發框架,大而全的開發框架非Django莫屬,用得也最廣泛.有很多公司有使用Django框架,如搜狐,騰訊等。以簡潔著稱的web.py,flask都非常易於上手,以非同步高性能著稱的tornado,源代碼寫得美如畫,知乎,Quora都在用。以下是Django框架很不錯的學習資料。
2-1）Django基礎教程

附上出處鏈接：https://www.hu.com/question/20039623

㈦ 廖雪峰python教程在哪

這是他的網站地址：www.liaoxuefeng.com
這是python專欄（有python2.7，python3，可供選擇）：www.liaoxuefeng.com/wiki/

基礎學習的話，夠用了，但沒有太多的習題供練習，只是在每個章節的最後，會提出一些小問題，可以自己練習下，也可以留言請教。
其實主要還得靠自己多寫，多練。

㈧ 2016最新python入門到精通視頻教程下載地址

給你推薦一個免費的Python及Django在線教程：劉江的Python教程

如果覺得不好，右邊有個差評按鈕，請點擊！

㈨ 誰知道這個python數據分析教程是哪個機構的嗎或者有資源的！ 非常感謝

使用Python進行數據挖掘是最近幾年才開始火起來的，之前網上很多的資料都是關於Python網頁開發等。但使用Python進行數據挖掘的側重點已經完成不一樣了。本人就是浪費了很多時間來篩選這些博客、書籍。所以就有了本文，希望能幫大家少走一點彎路。

熟練掌握任何一門語言，幾乎都需要經過以下過程：

• 良師－－學習Python課程＋入門書籍＋瀏覽技術博客

• 社區幫助－－善於使用搜索引擎、Mail List

• 益友 －－ 尋找學習夥伴

• Learn by Code －－項目實踐

一、Python學習課程推薦

這兩個學習課程從最基礎的Python語法開始，介紹了Python數據分析、統計模型以及機器學習的各個方面，內容十分充足。之所以建議使用老外的課程是因為，老外上課假定你什麼都不會，講解深入淺出，尤其是對於華盛頓大學的機器學習課程，把復雜的概念講解得十分簡單。

1. 密歇根大學的《學習使用Python編程並分析數據》主要包括以下課程(講解十分詳細，深入淺出，非常適合入門學習，視頻都是有字幕的)：

• 《大家的編程 (Python 入門》：課程涵蓋了如何使用Python的基本指令編寫程序. 課程對學生沒有先設要求, 我們只涉及到最基本的數學, 有一定使用電腦經驗的人都可以完全掌握這門課的內容.

• 《Python 數據結構》：本課程將介紹Python編程語言的核心數據結構。我們將學習編程語言的基礎概念，探索如何使用Python的內置數據結構，如列表、字典、元組，進行更為復雜的數據分析。

• 《使用 Python 訪問網路數據》：使用Python爬取和解析網路數據

• 《Python 資料庫開發》：使用Python和資料庫進行交互

• 《使用 Python 獲取並處理數據，並用可視化方式展現數據》

2. 華盛頓大學的《機器學習》專項課程

在專項課程頁面無法選擇旁聽，必須點擊進入單獨課程頁面才可，這個課程專題旁聽是有限制的，無法提交作業；如有需求，可以申請獎學金，回答三個問題即可，系統自動通過申請。

• 《機器學習基礎：案例研究》：你是否好奇數據可以告訴你什麼？你是否想在關於機器學習促進商業的核心方式上有深層次的理解？你是否想能同專家們討論關於回歸，分類，深度學習以及推薦系統的一切？在這門課上，你將會通過一系列實際案例學習來獲取實踐經歷。

• 《機器學習：回歸》

• 《機器學習：分類》

• 《機器學習：聚類和檢索》

• 《機器學習：推薦系統和降維》

• 《機器學習：應用深度學習創建智能運用》

二、網上打碼教程

Learn by doing!!! 學習編程最有效的方式就是敲代碼！

• Codecademy圍繞Python 的基礎語法，內容非常豐富。

• DatacampPython基本語法（他家的R語言課程十分不錯！）

三、Python技術博客

簡單介紹一些非常棒的Python技術學習的博客

1.廖雪峰Python教程簡單易上手的Python基礎語法教程，值得學習, Python 2和Python 3版本都有。

2.非常棒的pandas練習Github Repo

3.很詳細的Python 爬蟲教程

4.國外Data Science博客大全

四、Python入門書籍推薦

常用書籍下載網址，幾乎囊括了網上能找得到的所有Python相關的書籍（PDF、Epub和mo bi格式），且提供雲盤下載鏈接。你值得擁有！

python | 搜索結果

1. 掌握Python語法的基礎上學習《Python for data analysis》是比較不錯的選擇，涵蓋了ipython notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用。

2.《Python數據分析與挖掘實戰》介紹了使用Python進行數據挖掘的詳細案例，數據和代碼都可以下載，作為機器學習的進階學習是不錯的選擇（這本書也用對應的R語言和Matlab 版本）。

3.《Python Cookbook》很厚的一本書，可以作為Python語法查詢手冊。

再添加幾個外文書籍下載網址：

1.All IT eBooks全

2.Library Genesis各種書籍，不局限於編程書籍

3.Fox eBook - eBooks Free Download Site

4.Development / Programming / AvaxHome

五、推薦訂閱博客（更細頻率較高）

iPhone上可以使用Reeder閱讀器，Instapaper用來保存後稍後閱讀，因為信息量比較大。

• No free HunchKaggle競賽平台的官方博客，包括一些優秀的代碼解讀以及高分選手的采訪，十分有用的經驗（來自不同背景，不同年齡層次，不同職業的選手）

• Flowing Data十分有用的數據分析的案例

• Python日報內容十分精彩的集錦（中文）

六、FAQ (待續)

• Python 2.x還是Python 3.x?

• 如何安裝Python包？ 強烈推薦Anaconda包，你值得擁有！尤其是Windows系統。

• 是否需要很強的統計和數學背景？ 有良好的數學和統計背景固然很好，但是現在很多崗位對數學和統計背景要求並不很多，都是簡單的演算法，Python編程已經能夠很方便地實現，更多的是對業務的深入理解。如有需要建議，邊學習Python邊學習數學統計。

七、實踐項目

• Kaggle競賽項目，裡面不僅僅有很多競賽項目，而且有很多可供學習的代碼、博客以及論壇，都是實戰項目，有很強的實踐價值。

㈩ 廖雪峰的python教程有一點地方沒看明白，求指導

題主貼了兩遍函數，似乎是一樣的，下面就分析這一個版本：

defadd_end(L=None):
ifLisNone:
L=[]
L.append('END')
returnL

1. 不明白題主說的「一直往裡面加END」是怎麼回事。函數里既沒有循環也沒有遞歸，怎麼會「一直」加。。。

2. 關於默認參數，其作用是：使add_end()的返回值 與add_end(None)的返回值相同。因此下面不再單獨分析輸入0個參數的情形。

3. 「return的L是全局變數，而傳入的參數L是局部變數」這個說法很奇怪。當傳入的L是None時，該函數的會新生成一個list，向其中加入一個字元串『END』，並返回這個新生成的list。而當傳入的L是一個list，哪怕是空list時，該函數的作用是向傳入的這個L新加一個元素'END'，並返回傳入的那個L。

4. L.append('END')這一行，如果縮進的話：當函數傳入的L不是None時，就不會向傳入的這個L新加一個元素'END'。因此縮進與不縮進的效果是不一樣的。