python教程廖雪峰pdf

㈠ python工程师怎么自学（学习路径）

IT行业，技术要比学历、年龄、从业经验更为重要，技术水平直接决定就业薪资，想要学好python，首先要先了解精通Python语言基础、Python web开发、Python爬虫、Python数据分析这四大方面。

零基础学习需要要从如下几个阶段入手：

阶段一：熟练掌握Python多线程并发编程技术，可以编写爬虫程序和语音识别软件

阶段二：熟练掌握Linux操作系统管理技术，可以搭建几乎所有Linux环境服务器

阶段三：掌握三大Python后端框架，解决一切前后端Web开发问题

阶段四：掌握三大Python后端框架，解决一切前后端Web开发问题

阶段五：Web框架之Tornado

阶段六：docker容器及服务发现

阶段七：掌握分布式多线程大型爬虫技术，能开发企业级爬虫程序

阶段八：成为Python数据挖掘分析师，进入人工智能领域，成为IT市场最前沿人才

㈡ python教程哪里下载

一、Python入门到进阶的 廖雪峰 Python & JS & Git 教程pdf版 链接：

密码：wbod 笨办法学python(第3版) 中文PDF版 链接：

密码：k89v 编程小白的第一本 Python 入门书 PDF版 链接：

密码：4hd5 Python基础教程(第2版) 中文PDF版 链接：

密码：it37 Python核心编程(第2版) 中文PDF版 链接：

密码：9tk5 Python学习手册(第4版) 中文PDF版 链接：

密码：2n3f 像科学家一样思考(Python版) 中文PDF版 链接：

密码：jw7c python绝技：运用python成为顶级黑客 中文PDF版 链接：

密码：3t84 Python Cookbook(第3版) 中文PDF版 链接：

密码：g758 深入Python 3 中文PDF版 链接：

密码：oud4 二、关于Python Web开发的 《Python Web开发指南》中文PDF版 链接：https://pan..com/s/1d3zRT6GyhLNtOU_NhZJeCg 密码：acp Django Web开发指南 中文PDF版 链接：

密码：0w6h Flask Web开发：基于python的web应用开发实战(狗书) 中、英文PDF版 链接：

密码：hi18 Python web接口开发与测试 PDF版 链接：

密码：rqim JavaScript DOM编程艺术 中文PDF版 链接：

密码：px85 轻量级django 中文翻译PDF版 链接：

密码：eva6 The Django Book 中文翻译PDF版 链接：

密码：ur6v Head First HTML与CSS 中文PDF版 链接：https://pan..com/s/1O5WMh_M59j2O0c0AUjVlCg 密码：jl1 图解HTTP PDF版 链接：

密码：y2la 第一本Docker书 中文PDF版 链接：

密码：uqk1 三、利用Python进行数据分析的 用Python写网络爬虫 中文PDF版 链接：

密码：xodi Python数据挖掘入门与实践 中文PDF版 链接：

密码：m5xx Python数据分析与挖掘实战 PDF版 链接：

密码：o3tz Python数据可视化编程实战 中文PDF版 链接：

密码：fm57 利用Python进行数据分析 中文PDF版 链接：

密码：y66p 数据可视化之美 中文PDF版 链接：

密码：4nzy 数据挖掘导论 中文PDF版 链接：

密码：3z7g Python金融大数据分析 中文PDF版 链接：

密码：bcv9 四、其他 机器学习 周志华 PDF版 链接：

密码：233s 算法导论 PDF版 链接：

密码：bqfw

㈢ 看完廖雪峰的python，但是感觉自己掌握不扎实，不知道该怎么做

python感觉自己掌握不扎实，不知道该怎么做
不管学习什么新的东西，效率最低但是又不可或缺的环节就是看教科书了。虽然看书的过程可能会很无聊，但是过一遍书至少能对整个知识框架有个大体的把握。我最早知道 Python 还是在《黑客与画家》这本书中看到的，书里面有一章节是讲编程语言的，作者很推荐把 python 作为学习编程的入门语言。我当时是把《简明 Python 教程》给过了一边，后来又看了一遍《深入python》，这里特别推荐《深入 Python》，除了介绍 python 的基本特性之外，还介绍了诸如函数编程、正则表达式、处理 HTML 和 XML等高级用法。除了看书，上公开课也是挺不错的，视频教学本来就比自己啃教科书有意思，而且完成课程作业也能锻炼动手编程能力。我上过两门不错的公开课，一门是莱斯大学在 Coursera 上开的《Python交互式编程导论》，一边学 python，一边写些小游戏，肯定不会觉得无聊；另一门就是 MIT 在 edX 上开的《计算机科学及python编程导论》，它是 MIT edX系列课程（XSeries）中的第一课，系列课程共两门，除了这门课以外还有《计算思维及数据科学导论》，不过第二门就没有上过了。

《简明 Python 教程》
《深入 Python》
《Python交互式编程导论》
《计算机科学及python编程导论》

另外，我和题主的情况有点像，也不是学计算机专业的，并且同样对自己的专业不感兴趣，以后也是想从事与数据科学相关的工作。我目前的状况都是在自学，上公开课，看教科书，跟大牛们的技术博客。

㈣ Python零基础入门用什么书谁有pdf的分享一下

入门的话，建议先看网上的教程自学，比如“python菜鸟教程”（简单），“python廖雪峰教程”（相对难一点）。这两个教程不错，突出重点，也容易学习节约时间。

看完网上上述的其中一个教程之后，可以看pdf版的《python基础教程（第二版）》，这本书很好，知识比较详细，条理也清晰。
建议《python基础教程》学到一定程度的时候，可以选择自己要深入学习的方向（比如算法与数据结构、数据分析等），再选择学习其他的书。（一般学习得比较多的是关于numpy、matplotlib、pandas、scipy的书）
【这也是我自己的学习路线。个人觉得，先学习突出重点的网上教程要好，因为书本往往介绍知识太详细，一下子给零基础的学习者灌输太多知识是很难消化的，也容易失去兴趣。当学习了重点知识后，然后再去学习细节，一点点提升难度，效果可能更好。】

㈤ 希望介绍个学Python的好网站或者下载资源，或者书本。采纳后追加~！谢谢分享

网络云课堂
http://study.163.com/，里面有很多不光是python的学习。

比如你找到这个地址中就有python的模块。
http://study.163.com/find.htm#/find/courselist?ct=31001&ct2=31013

㈥ 刚开始学openERP+Python,如何快速入门

0.Python简明教程
下载地址：python简明教程中文.pdf
很简洁的一本教材，就算没有基础，你也可以像读小说一样，花半天时间就可以读完。
然后，下面这篇文章可以起到一个快速复习的作用：
分分钟学会一门语言之Python篇

1.Python 开发教程
廖学峰大大的Python教程，我见过的写得最好的Python开发教程之一,包括Python2.7和Python3两个大版本的教程。
地址：Python教程 - 廖雪峰的官方网站

2.学完基础知识，接下来就是掌握一个实用的开发框架进行实战了。
Python有很多Web开发框架,大而全的开发框架非Django莫属,用得也最广泛.有很多公司有使用Django框架,如搜狐,腾讯等。以简洁着称的web.py,flask都非常易于上手,以异步高性能着称的tornado,源代码写得美如画,知乎,Quora都在用。以下是Django框架很不错的学习资料。
2-1）Django基础教程

附上出处链接：https://www.hu.com/question/20039623

㈦ 廖雪峰python教程在哪

这是他的网站地址：www.liaoxuefeng.com
这是python专栏（有python2.7，python3，可供选择）：www.liaoxuefeng.com/wiki/

基础学习的话，够用了，但没有太多的习题供练习，只是在每个章节的最后，会提出一些小问题，可以自己练习下，也可以留言请教。
其实主要还得靠自己多写，多练。

㈧ 2016最新python入门到精通视频教程下载地址

给你推荐一个免费的Python及Django在线教程：刘江的Python教程

如果觉得不好，右边有个差评按钮，请点击！

㈨ 谁知道这个python数据分析教程是哪个机构的吗或者有资源的！ 非常感谢

使用Python进行数据挖掘是最近几年才开始火起来的，之前网上很多的资料都是关于Python网页开发等。但使用Python进行数据挖掘的侧重点已经完成不一样了。本人就是浪费了很多时间来筛选这些博客、书籍。所以就有了本文，希望能帮大家少走一点弯路。

熟练掌握任何一门语言，几乎都需要经过以下过程：

• 良师－－学习Python课程＋入门书籍＋浏览技术博客

• 社区帮助－－善于使用搜索引擎、Mail List

• 益友 －－ 寻找学习伙伴

• Learn by Code －－项目实践

一、Python学习课程推荐

这两个学习课程从最基础的Python语法开始，介绍了Python数据分析、统计模型以及机器学习的各个方面，内容十分充足。之所以建议使用老外的课程是因为，老外上课假定你什么都不会，讲解深入浅出，尤其是对于华盛顿大学的机器学习课程，把复杂的概念讲解得十分简单。

1. 密歇根大学的《学习使用Python编程并分析数据》主要包括以下课程(讲解十分详细，深入浅出，非常适合入门学习，视频都是有字幕的)：

• 《大家的编程 (Python 入门》：课程涵盖了如何使用Python的基本指令编写程序. 课程对学生没有先设要求, 我们只涉及到最基本的数学, 有一定使用电脑经验的人都可以完全掌握这门课的内容.

• 《Python 数据结构》：本课程将介绍Python编程语言的核心数据结构。我们将学习编程语言的基础概念，探索如何使用Python的内置数据结构，如列表、字典、元组，进行更为复杂的数据分析。

• 《使用 Python 访问网络数据》：使用Python爬取和解析网络数据

• 《Python 数据库开发》：使用Python和数据库进行交互

• 《使用 Python 获取并处理数据，并用可视化方式展现数据》

2. 华盛顿大学的《机器学习》专项课程

在专项课程页面无法选择旁听，必须点击进入单独课程页面才可，这个课程专题旁听是有限制的，无法提交作业；如有需求，可以申请奖学金，回答三个问题即可，系统自动通过申请。

• 《机器学习基础：案例研究》：你是否好奇数据可以告诉你什么？你是否想在关于机器学习促进商业的核心方式上有深层次的理解？你是否想能同专家们讨论关于回归，分类，深度学习以及推荐系统的一切？在这门课上，你将会通过一系列实际案例学习来获取实践经历。

• 《机器学习：回归》

• 《机器学习：分类》

• 《机器学习：聚类和检索》

• 《机器学习：推荐系统和降维》

• 《机器学习：应用深度学习创建智能运用》

二、网上打码教程

Learn by doing!!! 学习编程最有效的方式就是敲代码！

• Codecademy围绕Python 的基础语法，内容非常丰富。

• DatacampPython基本语法（他家的R语言课程十分不错！）

三、Python技术博客

简单介绍一些非常棒的Python技术学习的博客

1.廖雪峰Python教程简单易上手的Python基础语法教程，值得学习, Python 2和Python 3版本都有。

2.非常棒的pandas练习Github Repo

3.很详细的Python 爬虫教程

4.国外Data Science博客大全

四、Python入门书籍推荐

常用书籍下载网址，几乎囊括了网上能找得到的所有Python相关的书籍（PDF、Epub和mo bi格式），且提供云盘下载链接。你值得拥有！

python | 搜索结果

1. 掌握Python语法的基础上学习《Python for data analysis》是比较不错的选择，涵盖了ipython notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用。

2.《Python数据分析与挖掘实战》介绍了使用Python进行数据挖掘的详细案例，数据和代码都可以下载，作为机器学习的进阶学习是不错的选择（这本书也用对应的R语言和Matlab 版本）。

3.《Python Cookbook》很厚的一本书，可以作为Python语法查询手册。

再添加几个外文书籍下载网址：

1.All IT eBooks全

2.Library Genesis各种书籍，不局限于编程书籍

3.Fox eBook - eBooks Free Download Site

4.Development / Programming / AvaxHome

五、推荐订阅博客（更细频率较高）

iPhone上可以使用Reeder阅读器，Instapaper用来保存后稍后阅读，因为信息量比较大。

• No free HunchKaggle竞赛平台的官方博客，包括一些优秀的代码解读以及高分选手的采访，十分有用的经验（来自不同背景，不同年龄层次，不同职业的选手）

• Flowing Data十分有用的数据分析的案例

• Python日报内容十分精彩的集锦（中文）

六、FAQ (待续)

• Python 2.x还是Python 3.x?

• 如何安装Python包？ 强烈推荐Anaconda包，你值得拥有！尤其是Windows系统。

• 是否需要很强的统计和数学背景？ 有良好的数学和统计背景固然很好，但是现在很多岗位对数学和统计背景要求并不很多，都是简单的算法，Python编程已经能够很方便地实现，更多的是对业务的深入理解。如有需要建议，边学习Python边学习数学统计。

七、实践项目

• Kaggle竞赛项目，里面不仅仅有很多竞赛项目，而且有很多可供学习的代码、博客以及论坛，都是实战项目，有很强的实践价值。

㈩ 廖雪峰的python教程有一点地方没看明白，求指导

题主贴了两遍函数，似乎是一样的，下面就分析这一个版本：

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

1. 不明白题主说的“一直往里面加END”是怎么回事。函数里既没有循环也没有递归，怎么会“一直”加。。。

2. 关于默认参数，其作用是：使add_end()的返回值 与add_end(None)的返回值相同。因此下面不再单独分析输入0个参数的情形。

3. “return的L是全局变量，而传入的参数L是局部变量”这个说法很奇怪。当传入的L是None时，该函数的会新生成一个list，向其中加入一个字符串‘END’，并返回这个新生成的list。而当传入的L是一个list，哪怕是空list时，该函数的作用是向传入的这个L新加一个元素'END'，并返回传入的那个L。

4. L.append('END')这一行，如果缩进的话：当函数传入的L不是None时，就不会向传入的这个L新加一个元素'END'。因此缩进与不缩进的效果是不一样的。