python视频教程知乎

① 自学python的学习路线是什么推荐一些python学习资源

学习Python可以按照以下内容来：
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。
阶段九：自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

② 知乎python 爬虫如何入门学习

链接：https://pan..com/s/1wMgTx-M-Ea9y1IYn-UTZaA

课程简介

毕业不知如何就业？工作效率低经常挨骂？很多次想学编程都没有学会？

Python 实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。

带你学到如何从网上批量获得几十万数据，如何处理海量大数据，数据可视化及网站制作。

课程目录

开始之前，魔力手册 for 实战学员预习

第一周：学会爬取网页信息

第二周：学会爬取大规模数据

第三周：数据统计与分析

第四周：搭建 Django 数据可视化网站

......

③ python教程免费的学习资料可以上哪找

python教程免费的学习资料可以上【达内教育】官网找。该机构拥有名企总监级讲师团队多年Python实战经验，课程由浅入深，循序渐进，学习无压力。

【python教程】具体内容如下：
1、Python软件开发基础：掌握计算机的构成和工作原理、使用Linux常用工具和建立Python开发环境，并使用print输出等。
2、Python全栈式WEB：独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓、独立完成前端软件的开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站WEB开发的技巧。
3、Python多领域开发：使用Python熟练编写爬虫软件、熟练使用Python库进行数据分析和掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法等。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

想了解更多有关python的相关信息，推荐咨询【达内教育】。【达内教育】重磅推出“因材施教、分级培优”创新教学模式，同一课程方向，面向不同受众群体，提供就业、培优、才高三个级别教学课程，达内“因材施教、分级培优“差异化教学模式，让每一位来达内学习的学员都能找到适合自己的课程。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

④ python怎么做大数据分析

数据获取：公开数据、Python爬虫外部数据的获取方式主要有以下两种。（推荐学习：Python视频教程）
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………
以及，如何用 Python 库（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
数据存取：SQL语言
在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据
数据库的增、删、查、改
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显着性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。
Python 数据分析
掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。
然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。
你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。
更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python怎么做大数据分析的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

⑤ 如何自学Python

分享Python学习路线。

第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。

学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。

学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。

第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段高级进阶。这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。

学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。

自学本身难度较高，一步一步学下来肯定全面且扎实，如果自己有针对性的想学哪一部分，可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块，可以多看一些不同的视频学习。

⑥ Python主要要学那些课程啊

链接:

贺圣军Python轻松入门到项目实战（经典完整版）（超清视频）网络网盘

⑦ python最佳入门教程(1): python的安装

本教程基于python3.x, 是针对初学者的一系列python入门教程，在知乎上常有人问我计算机该怎么学，如何自学编程，笔者也是通过自学编程而进入IT这一行业的，回顾入行的这几年，从音视频流媒体辗转到人工智能深度学习，机器视觉，我是下了不少苦心的，对于如何学习有自己的一套理论和实践方法，很多人自言学编程不得其门，把学不会归咎于天分，其实芸芸众生，智力无别，你现在所看到的是技术大牛们一个个超凡绝顶(然知此绝顶非彼绝顶)，看不到的是曾经的他们，也在每个昼夜里用心苦学。再者学一门技术，需要勤学刻苦，是需要讲究方法和基础的，方法对了就事半功倍，所谓的天才也无不是建立在扎实的基础之上。
在windows中安装python
首先打开python官网https://www.python.org/，点击页面downloads导航按钮，下载windows最新的基于web安装的安装器，右键以管理员身份运行 安装包，会出现如下界面：
将Add Python 3.7 to PATH 进行勾选，勾选此项的目的在于将python解释器加入系统环境变量，则在后续的python开发中可直接在windows 命令行中执行python脚本。所谓的环境变量是系统运行环境的一系列参数，比如这里的系统环境变量是PATH，PATH保存了与路径相关的参数，系统在路径查找中，会对PATH保存的路径进行搜索。
点击install Now按钮执行python的安装
打开windows命令行界面(按windows键输入cmd命令),输入python -V，出现python版本的相关输出，即表示安装成功。
在Linux系统中安装python
笔者的系统是CentOS, Linux系统默认有安装python,但是其版本是2.x,在这里笔者以源码安装的形式来安装python 3.X。首先进入python源码包页面 点击下载最新的gzip格式的python源码包，上传到服务器然后进行解压，解压后的目录结构如下图所示：
Linux中的configure与make
configure是Linux中的脚本配置工具，用来对源码的当前安装环境进行检测，若检测无误，会在当前目录生成一个供源码编译的Makefile脚本文件。
make是Linux系统下的编译安装工具，用来解释执行makefile文件中的脚本命令，编译命令。
现在我们开始编译安装python
(1) 在当前目录执行./configure(2) 输入 make && sudo make install
若无指定安装目录，python会被默认安装在/usr/local目录中, 读者可以执行./configure --prefix=“你自定义的安装目录”来配置安装路径。安装完毕以后进入/usr/local/bin目录，输入 “python3.x -V” (这里的python3.x为你所安装的python版本)，若出现与python版本的相关输出，即表示安装成功。
为安装的python设置软链接
安装的python可以以绝对路径的方式来执行，每次敲一大段路径来执行python未免麻烦，通常我们会给安装的python设置软链接，这里的软链接类似于windows的快捷方式。
输入以下命令来给python设置软链接,笔者安装的版本是python3.7, pip是python的包管理工具，会在教程的后续章节中进行详细讲解。
ln -s /usr/bin/python3 /usr/local/bin/python3.7 # 表示设置python3 为 /usr/local/bin/python3.7的快捷方式ln -s /usr/bin/pip3 /usr/local/bin/pip3.7 # 表示设置pip3 为 /usr/local/bin/pip3.7的快捷方式

⑧ 如何学习python知乎

对于Python的学习人员需要掌握以下技术。
1.网络编程。
网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的"基石"。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
2. 爬虫开发。
将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。爬虫开发项目包含跨越防爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
3.Web开发。
Web开发包含前端以及后端两大部分，前端部分，带你从"黑白"到"彩色"世界，手把手开发动态网页;后端部分，带你从10行代码开始到n万行来实现并使用自己的微型Web框架，框架讲解中涵盖了数据、组件、安全等多领域的知识，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
4. IT自动化开发。
IT运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，目的就是实现减少人工干预、降低人员成本以及出错概率，真刀真枪的带你开发企业中最常用的项目，从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等多个层面接触真实的且来源于各大互联网公司真实案例，如:堡垒机、CMDB、全网监控、主机管理等。
5. 金融分析。
金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，手把手带你从金融小白到开发量化交易策略的大拿。学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如"双均线"、"周规则交易"、"羊驼策略"、"Dual Thrust 交易策略"等，让梦想照进现实，进入金融行业不再是个梦。
6. 人工智能+机器学习。
人工智能时代来临，率先引入深度机器学习课程。其中包含机器学习的基础概念以及常用知识，如:分类、聚类、回归、神经网络以及常用类库，并根据身边事件作为案例，一步一步经过预处理、建模、训练以及评估和参调等。人工智能是未来科技发展的新趋势，Python作为最主要的编程语言，势必有很好的发展前景，现在学习Python也是一个很好的机会。