廖雪峰python入门视频下载

❶ 推荐几个适合新手练手的python项目

《Python实战：四周实现爬虫系统》网络网盘免费下载

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Python实战：四周实现爬虫系统

❷ 40岁老男人从0开始学python实录（第4天）：廖雪峰，拜拜了您嘞

各位渴望看我笑话的老铁们，恭喜，你们又有乐子看了。

在昨天顺利攻克了文本编辑器难题后，我很愉快继续学习后面的两个小节《Python代码运行助手》《输入和输出》。

前者没啥可说的，感觉跟我没啥太大关系、意义不大，简单看看就过去了。

《输入和输出》一节，按照教程操作，还是蛮愉快的。

这节主要讲了print和input命令的使用方法，以及变量的概念。

前面的学习过程可谓一马平川，结果最后的练习稍微出现了点小问题。

练习：请利用print()输出1024 * 768 = xxx。

我本来觉得是个很简单的问题，没想到输入了4遍才搞定。

我估计应该是中间错加了空格的问题。

好吧，对比例子，应该还得加逗号。

嗯，这他么其实是个手误，逗号输错了位置。（残念）

这小玩意都用了四遍才搞定，40岁的老男人真的太难了。

继续进入后面的学习。

下一章《Python基础》中第一节《数据类型和变量》。

然后，我就蒙圈了。

这一节的内容知识量明显增多，前面的内容还好，按部就班的按照教程进行操作就好。

后面开始出现转义符的概念，什么 、 、之类的东东，总之确实需要动些脑子了。

这里我觉得，是不是可以简单理解为：两个“”表示显示“”，一个“”表示转义呢？

相比之下，后面讲“用r''表示''内部的字符串默认不转义”我感觉更好理解一些。

还有，“ 表示制表符”是什么意思？

我真的好傻，悲伤的泪水不争气的流了下来。

上面的问题，哪位知道的仁兄，望在评论区赐教，在此谢过了。

再往后讲变量，我就有点进行不下去了。

给a赋值为1，这个我明白，但是后面t_007=T007，这是为啥？咋蹦出来的？

或者t_007跟a是一个概念，也是在进行赋值操作？

我这么猜测不知道对不对。

他后面举的那个例子，我就彻底晕菜了。

其实说起来，可能也不能怪人家教程，周末这两天在家，确实也很难静下来学习。

但是另一方面，就像很多网友评论区、微信上跟我探讨的，廖雪峰这个教程确实还是存在一些问题的，甚至有人说他有些误导的成分在里面，这个我学的还少，就不敢妄言了。

所以，我决定，结合自己的实际情况（岁数大、脑子慢！），以后以b站600集视频为主不香吗？

毕竟，那个看的很欢乐，最关键的是，学习至今还没遇到槛。

所以，下一期的心得，我就说说在b站上，我都学了些啥吧。。。

❸ 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。

❹ 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！

❺ 关于Python 的经典入门书籍有哪些

我接触的如下：

《Python学习手册》，死贵的书，但是看完了似乎没什么卵用。我一直拿来跟学习Perl的时候做对比，学习Perl的时候一个星期就能够熟练写代码。这本书将近1000页，让我学了一个多月。看完了几本还处于Hello world、字符串的级别。

《简明Python教程》：网络版本，Free。大致了解了一下Python架构。

Pythoner：这个是网站，中谷教育的课程看完了。感觉效果相当于花一天的时间看了Perl小骆驼。
《Python核心编程》：终于开始入门，慢慢开始用到了工作中解决各种问题。

值得一说的是，第一本是Python 3.X，剩下的都是Python 2.X。感觉相当不兼容，干脆放弃3.X，先把2.X搞定，能够用了再转移3.X也不坏。毕竟，现在的3.X还不是很完善，2.X的库相对来说还是比较多的。

如果有朋友刚刚开始，建议直接从《Python核心编程》开始吧！

❻ python安装教程有没有最好是视频的

您好，这个是小甲鱼的教学视频，在B站上找的，您也可以自己去搜索，这个是网址~~~

小甲鱼教学视频

下边这个是Python3.6的安装教程，网络经验的，也很详细，可以参考一下~~~

Python3.6安装教程

❼ 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

❽ 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。】

❾ 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。