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该如何学习python?Python前景怎么样?
python 的优雅和简洁是举世公认的!学习python真的是一个享受的过程。
然而,python是一门语言。正如我们小时候学语文一样,如果天天让你背拼音,背课文,识字,不管什么语言都会很枯燥!
所以小学的时候开始,老师就要求我们写作文。但是那个时候的作文,一般老师都拟定好了题目!这又很枯燥。
1、兴趣是最好的老师
python的强大,从其使用范围就知道,AI就是其最典型的应用场景。所以,我们要学好python,先选好你想学了python做什么,或者说选择一个python应用场景中你最喜欢的内容,边做小项目边学习!
2、我们都很***
1、选择Python版本并且安装开发环境。对于Python工程师来说,Python的版本则是你们的工作环境。所以在学习之前一定要考虑选择一个合适自己的版本,Python3对零基础的小白很友好,易上手。选好版本后就可以开始学习了。Python开发环境直接到Python***上下载即可。
2、规划好以后的方向以及学习路线,比如说学完以后想做Python Web开发工程师,或者是爬虫工程师等,这些都是需要考虑的,方便后期学习的时候有更好的侧重点。每个阶段的学习都有相应的学习计划,先学什么,在学什么。具体的可以到相关的招聘网站上去了解一下Python相关开发岗位的任职要求。
3、找到相关的教程,开始学习。注意学习的时候,一定记得每个案例都自己动手去实践,去验证,这样才会发现其中的问题,编程是个技术活儿,得亲自实践。做好笔记,方便以后复习。
1、Python基础
2、数据库开发技术
3、web前端
Python是一种动态类型的高级通用编程语言。 在全球范围内,python是最流行的编程语言之一。 2019年1月的TIOBE指数将python列为2018年的编程语言。
Python编程语言用于开发桌面和网站应用程序以及网站。 它负责常见的编程任务,允许程序员专注于应用程序的核心功能。
Python编程语言的优点
1. 它有广泛的信息资料库
python的一个主要优点是它有一个扩展的库,包含各种区域的代码,如字符串操作,正则表达式,单元测试,线程,图像处理,操作系统接口和协议,以及Web服务工具。 这些代码的存在消除了编写冗长代码的需要,这节省了大量时间。
2. 它的可扩展性
Python具有可扩展的应用程序集成,允许程序员通过Jython将其代码放入其他语言,如C,C ++或Java。 此外,如果要将脚本功能添加到另一种语言,可以将Python代码放在另一种语言的源代码中。 由于python在使用相同字节代码的所有现代操作系统上运行,因此它可以处理其他[_a***_]语言。
3. 它多才多艺,快速发展
Python编程语言易于学习和使用,整洁,可读,结构良好。 该语言侧重于代码可读性,并具有支持库,使得开发速度更快,并最大限度地提高程序员的工作效率。
4. 它具有良好的生产力
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。
优就业的Python+人工智能课程携手百度飞桨共同致力于课程研发,打造人工智能硬核人才。课程一共分为五个阶段。
第一阶段:Python核心编程
Python语言基本介绍、分支和循环、内置数据结构、函数、模块、常用标准模块、文件操作、异常处理、面向对象编程、多任务、内置函数与调试、排列组合与正则表达式、语法进阶、Linux操作系统、文件系统与用户管理、文件操作、网络命令、进程管理与服务配置、Shell编程与bash,源文件编译、版本控制、MySQL使用、MySQL进阶、游戏项目开发、阶段总结+考核+简历指导
第二阶段:全栈开发
HTML、CSS、JavaScript、jQuery、 BootStrap、Vue、Web开发基础、Flask Views、Flask模板、数据库操作、FLask配置、Django认识、Models、Templates、Views、Django AdvancedDjango进阶)、(Django-Rest-Framework、天天生鲜项目(Vue+DRF)、项目部署、Tornado框架基础、Tornado框架进阶、ElasticSearch、全栈项目开发、阶段总结+考核+简历指导
第三阶段:网络爬虫
爬虫与数据、多线程爬虫、Scrapy框架、Scrapy框架与信息实时抓取、定时爬取与邮件监控、NoSQL数据库、Scrapy-Redis框架、百万量数据***集、阶段总结+考核+简历指导
第四阶段:人工智能
数据分析-基础内容、数据分析-模块学习、数据分析-数据清洗、数据分析-特征工程和结果可视化、pyechart模块动态可视化、词云、分类算法、聚类算法、回归类算法、关联算法、卷积神经网络、TensorFlow+PaddlePaddle、图像识别、阶段总结+考核+简历指导
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