Python 编程学习导论,python编程导论第2版-成都蓉杠电子技术开发公司

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 编程学习导论的问题，于是小编就整理了3个相关介绍 Python 编程学习导论的解答，让我们一起看看吧。

从python基础到爬虫的书有什么值得推荐？
数字经济专业课程内容？
如何学习编写人工智能软件？

从python基础到爬虫的书有什么值得推荐？

基础的话可以看一下《笨学习python》,这本书看完了可以考虑《精通python网络爬虫》这本书，这本书从爬虫最基本的库讲起，一直到多线程爬虫和爬虫框架scrapy都有讲到，可以当做入门书籍！

分享一个小白自学Python爬虫的经验。目前入手的只有两本书，其余靠Google搜索。一本是Python入门的书，一本是Python爬虫的书。下面放图，以及我对两本书的感受。

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（图片来源网络，侵删）

1.《Python编程从入门到实践》

豆瓣评分 : 9.1

这是一本对小白很友好的书，编排合理，主要有两大模块，第一部分是基础知识，包括列表、字典、if 语句、类、文件与、代码测试等内容；第二部分是项目实战，讲解如何开发三个项目，包括外星人入侵(Python 2D 游戏开发)、数据可视化(利用数据生成交互式的信息图)和Web应用程序(创建和定制简单的Web 应用)。

（图片来源网络，侵删）

我的感受 : 讲解易懂，对初学者来说很容易建立信心，后面的项目也很有意思，是一本非常好的入门书籍，值得推荐。缺点就是不够深入，对一些简单的知识点的讲解有时显得过于啰嗦。不过对新手的确友好。

2. 《Python 3 网络爬虫开发实战》

豆瓣评分 : 9.1

（图片来源网络，侵删）

这本适合有一定Python基础的人阅读。目录也比较清晰，首先是开发环境配置和爬虫基础知识，然后讲解了基本库(urllib、request、正则)和解析库(XPath、Beautiful Soup、pyquery)的使用，数据存储，Ajax数据爬取，Selenium动态渲染页面爬取等等，每个章节会附带一些案例实战，最后介绍了pyspider框架、Scrapy框架以及分布式爬虫。

1，《A Byte of Python》，即《简明 Python 教程》，作者: Swaroop C H ，译者: 沈洁元。

最大的特点，就是够简单，从第一个hello world程序开始，全书控制流、函数、模块、数据结构（list、tuple、dict）、类和对象、输入输出（i\o）、异常处理、标准库（i.e. sys, os, time, etc）等内容。

2,《Python编程：从入门到实践》作者: [美]埃里克·马瑟斯，译者: 袁国忠。

全书分两部分：第一部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等强大的Python 库和工具介绍，以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容；

第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D 游戏开发如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web 应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

3，《Python网络数据***集》作者: [美] 米切尔，译者: 陶俊杰 / 陈小莉。

全书第一部分重点介绍网络数据***集的基本原理：如何用Python从网络服务器请求信息，如何对服务器的[_a***_]进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。

第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。

不知道题主有没有编程基础，如果有的话，推荐这些书籍：

Python基础：《Python基础教程（第三版）》

python进阶：《流畅的Python》

Python爬虫：《Python网络数据***集》

数据处理方面：

《Python数据科学手册》这是关于Python数据处理评价最高的一本书。

数据挖掘方面的：

可以先从python核心编程入手熟悉一下python的基本语法，这也是为了给之后更深层次的爬虫打下基础。然后就可以随便找一本爬虫类的书籍作参考，一边学习爬虫相关的库的使用，一边尝试爬取一些真实的网站。书籍不列举了，我觉得任选一本即可

数字经济专业 课程内容？

《计量经济学》、《统计学》、《区块链原理及应用》、《数据库原理及应用》、《数字经济概论》、《宏观经济学》、《微观经济学》、《互联网+运营管理》、《Python大数据分析》、《管理学》。

如何学习编写 人工智能 软件？

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下这个问题。

如果当前要想编写人工智能软件，通常有两种路线，一种路线是自己完成人工智能算法的设计和实现，同时完成最终的软件编写（场景落地）过程。以开发机器学习的落地应用软件为例，开发者可以自己完成数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证等一系列步骤，然后最终完成算法应用。这种开发路线对于开发人员的要求相对比较高，而且开发周期也相对比较长，好处是可以根据应用场景进行更加灵活地调整。

另一条开发路线是基于已有的人工智能平台来完成人工智能软件开发，***用这种方式对于开发人员的要求相对低一些，开发人员只需要根据场景的要求把相应的功能集成到软件中就可以了，这种开发方式也会有相对比较短的开发周期。在生产环境下，***用基于人工智能平台进行软件开发是比较现实的选择，也会快速推动人工智能技术的落地应用。

对于基础比较薄弱的初学者来说，要想快速掌握人工智能软件的编写，可以先从学习人工智能平台开始。当前大型科技公司纷纷开放了自己的人工智能平台，这些人工智能平台大多基于计算机视觉和自然语言处理技术打造的，相关技术也有大量的落地应用案例可以参考。

学习基于人工智能平台的开发，可以按照三个阶段来组织学习***，首先要学习编程语言，目前从Python语言开始学起是不错的选择；其次是学习人工智能平台的体系结构和功能（API）；最后是进行场景实践练习。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

到此，以上就是小编对于Python 编程学习导论的问题就介绍到这了，希望介绍关于Python 编程学习导论的3点解答对大家有用。

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