有哪些学习Python的网课或者书籍推荐?

有没有人在啊,想请问下,有哪些学习Python的网课或者书籍推荐?
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待在绿匣里的猫

2024-10-12 13:49:10

学习 Python 的网课和书籍有以下几个:网课推荐:《Python 核心基础》:这门课适合 Python 新手从入门开始学习,涵盖了 Python 的基础语法,类型,对象,函数,面向对象等内容,每节课都有配套的练习题和案例。《Python 入门课程》:这门课由知乎的夜曲编程老师主讲,适用于不具备 Python 基础知识的人。

课程包含了 Python 的数据与运算,条件判断,元组列表等数据结构,函数和类等核心的 Python 知识,每一个知识点下面都带着对应的练习题和实操练习。《数据结构与算法 Python 版》:这门课由北京大学的陈斌教授主讲,适合有 Python 基础的人进一步学习数据结构和算法。



罌粟花开

2024-10-12 15:03:13

1.《Python编程:从入门到实践》
这是一本非常适合编程初学者和Python初学者的书籍,作者以简洁明了的语言和丰富有趣的实例,带领读者从零开始学习Python的基础知识和核心概念,如变量、数据类型、函数、类、文件操作、异常处理等。同时,作者还介绍了如何使用Python开发一些实用的项目,如数据可视化、Web应用、游戏等。这本书不仅能让你快速掌握Python的基本用法,还能激发你对编程的兴趣和信心。
2.《流畅的Python》
这是一本针对中高级Python程序员的书籍,作者深入探讨了Python的高级特性和内部机制,如序列、迭代器、生成器、装饰器、元类、并发编程等。通过阅读这本书,你可以深刻理解Python的数据模型、函数式编程、对象导向编程和元编程等编程范式,以及如何利用它们编写更优雅、高效和Pythonic的代码。
3.《Python Cookbook》
这是一本实用性很强的书籍,收集了大量的Python代码片段和解决方案,涉及了字符串处理、数字计算、日期时间处理、文件操作、网络编程、Web开发、数据库操作、测试调试等各种常见场景和问题。通过阅读这本书,你可以学习到一些Python的最佳实践和技巧,以及如何利用Python标准库和第三方库来简化和加速你的开发过程。
4.《Effective Python》
这是一本教你如何写出更好Python代码的书籍,作者总结了90条具体而实用的建议,涵盖了Python语言风格、函数设计、类与继承、并发与并行、协作开发等方面。通过阅读这本书,你可以避免一些常见的错误和陷阱,提高你的代码质量和可维护性。
5.《Python核心编程》
这是一本全面而深入的Python参考书籍,系统地介绍了Python语言的各个方面,包括语法结构、数据类型、控制流程、函数与模块、面向对象编程、异常处理、标准库等。同时,作者还讲解了一些高级主题,如网络编程、图形用户界面。
6.《Python编程实战》
这是一本教你如何用Python解决实际问题的书籍,作者通过一系列的案例分析,展示了如何使用Python进行数据分析、数据可视化、机器学习、自然语言处理、Web开发等领域的任务。通过阅读这本书,你可以学习到一些Python的常用工具和框架,如NumPy、pandas、matplotlib、scikit-learn、NLTK、Flask等,以及如何将它们结合起来构建完整的应用。
7.《Python网络编程》
这是一本专门讲解Python网络编程的书籍,作者从基础的套接字编程开始,逐步介绍了TCP/IP协议栈、网络服务与客户端、多线程与多进程网络编程、非阻塞IO与异步编程、网络安全与加密等主题。通过阅读这本书,你可以掌握Python网络编程的基本原理和技术,以及如何使用Python开发各种网络应用和服务。
8.《Python爬虫开发与项目实战》
这是一本专门讲解Python爬虫开发的书籍,作者从爬虫的基本概念和原理开始,详细介绍了如何使用Python进行网页抓取、数据解析、数据存储、反爬虫策略等方面的操作。同时,作者还结合了多个实际的爬虫项目,如豆瓣电影爬虫、微博爬虫、知乎爬虫等,展示了如何使用Python爬取各种网站的数据,并进行数据分析和可视化。
9.《Python机器学习》
这是一本专门讲解Python机器学习的书籍,作者从机器学习的基本概念和流程开始,系统地介绍了各种机器学习算法和技术,如监督学习、无监督学习、降维、特征工程、模型评估与选择等。同时,作者还使用了大量的实例和代码,演示了如何使用Python和scikit-learn等库来实现机器学习的各个环节,并应用于分类、回归、聚类、文本分析等领域。
10.《深度学习》
这是一本专门讲解深度学习的书籍,作者是深度学习领域的权威专家之一。这本书涵盖了深度学习的各个方面,包括数学基础、神经网络基础、优化算法、卷积神经网络、循环神经网络、自然语言处理、计算机视觉等。同时,作者还提供了大量的代码示例和练习题,帮助读者理解和掌握深度学习的原理和方法。