python快速学习资料,python快速入门精讲-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 快速学习资料的问题，于是小编就整理了4个相关介绍 Python快速学习资料的解答，让我们一起看看吧。

初学者如何迅速学习Python？
python怎么学习可以快速度过初期？
如何快速学习Python，能自己实现想出来功能的那种？
机器学习-如何通过Python快速入门机器学习？

初学者迅速学习Python？

谢谢邀请！

作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

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（图片来源网络，侵删）

首先，当前Python语言有比较多的应用场景，而且近两年随着大数据和人工智能的发展，Python语言的上升趋势也非常明显，所以当前不仅IT行业的从业者需要重视Python语言的学习，很多职场人也需要掌握Python语言，比如金融、统计等领域目前对于Python语言的依赖程度就相对比较高。

对于初学者来说，要想迅速掌握Python语言，可以按照以下三个步骤来制定学习***：

第一：从Python的基本语法开始学起。Python语言自身的语法结构还是比较清晰的，即使没有任何编程基础的人，也完全可以通过自学来掌握Python语言的基本语法结构。对于学习能力比较强的初学者来说，通常在一周左右就能够完全掌握Python语言的基本语法。

（图片来源网络，侵删）

第二：重视实验。学习编程语言最为有效的学习方案就是一边学习语法知识，一边做实验，很多程序员在接触一门新的编程语言时，都是直接看demo，然后一边使用一边学习，这也可以看成是学习编程语言的捷径。

第三：选择一个大的学习方向。Python语言是全场景编程语言之一，可以用于Web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发等领域，不同的开发场景需要有不同的知识结构，所以在学习时应该有一个大的学习方向。对于初学者来说，在选择学习方向的时候，应该考虑到自身的知识结构和实际需求，如果没有明确的学习方向，可以按照Web开发方向来制定学习***。

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。

（图片来源网络，侵删）

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！

感谢邀请。

初学者如何迅速学习Python？

下边小编来说说几点：

1. 要有决心

做任何事情，首先要有足够的决心和坚持，才能做好事情、学好Python。

2. 勤于动手

在研究生阶段，我学习过一段时间的 Python。当时最主要的目的，还是希望能够在论文当中，画出一些曲线数据图，以及做一些机器学习算法相关的实验，不过当时我是有 Java 语言基础的。所以对于初学者来说，学习 Python 语言分为两种情况：一种是没有其他编程语言基础的同学，另外一种就是有其他语言基础的同学，后者学习 Python 会更为简单一些。

对于没有其他编程语言基础的同学，首先，在你学习 Python 语言之前，一定要清楚自己为什么要学习 Python，一定要带着目标来进行学习。

刚开始学习 Python 的时候，你可以去网上搜集一些 Python 入门的博客，或者买一些 Python 语言入门的书籍来进行学习，当然光看书或者博客还是不够的，你可以安装一个 Python 写代码的I DEA，比如 PyCharm。边看书，边跟着书上的代码实例，进行代码编写，这样才能够加深你对于 Python 的映象。

在学习 Python 有一段时间之后，你应该会基本了解了 Python 语言的相关基础语法。然后你就可以去安装一些 Python 语言的开源扩展包，来实现你当初学习 Python 的目标，比如机器学习算法实验、大数据分析、Excel 表格分析等等。

对于有其他编程语言基础的同学，那其实学习 Python 对于你而言，就会容易很多。你可以直接上手写 Python 代码，然后不会的基础语法，就从网上查找即可。打个比方，***如你不会使用 Python 的[_a***_]类操作，你可以边谷歌，按照网上的代码示例写即可。

当你想实现某个功能，你可以先查找是否有 Python 的扩展包支持该功能。如果有的话，直接安装使用即可。你学习 Python 的目标就是为了解决某个问题。不用太在意是否掌握 Python 这门语言，毕竟编程语言的思想都是相通的。

我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验、编程语言分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能点赞关注我，感谢。

如果想要学习效果更好的话，培训的方式会更好一些，能够有人带领着系统的学习，全程跟进学习情况，还会有接近于企业实际应用的实战项目，有朋友在优就业学习的，学习5个月左右，学完能就业，这样的学习效果还是很不错的

分享一下自己当年学习的经历和经验

首先，在学习之前我们要选择一本书为主要学习工具，这里推荐两本《简明 Python 教程》，《"笨办法"学Python》

《简明 Python 教程》，英文名《A Byte of Python》，现在有Python 3的版本了。最简洁易懂的Python书了。

《"笨办法"学Python》，英文名《Learn Python the Hard Way...》，个人感觉是Python书籍中看起来最轻松的，他的习题非常好，初学者一定要练练。

有了书籍之后，下来为了能够尽可能的坚持下去，我们需要有一个系统的学习***表，具体以章节为划分，规定一周需要完成的任务章节，对于初学者一定要打好基础。

对于看书比较乏味的同学，可以在网上搜索相关的学习视频，每天定量学习固定的章节，同时做好相关笔记。

学习完规定的任务内容后，需要在电脑上操作进行练习，加以巩固。

最后，每次学习新内容的时候，我们需要复习之前的内容，以确保不会遗忘。

总结：其实学习Python跟学习其他技能是一样的，都少不了不断的练习和实践，只有这个方法，才能真正的get到编程的精髓。如果喜欢我的回答，可以关注我，或者私信，互相交流。

python怎么学习可以快速度过初期？

我想把我这一段时间自学PYTHON的经历与大家分享一下，有兴趣的小伙伴觉得可以借鉴一下哦！！

首先

学习python必要要有很好的初学材料，有些人想去网上买一些学习资料或者是参考资料，我觉得很没有必要，因为想学Python的人刚开始都是对此有着很大兴趣，没有充足的把握能坚持下俩，所以我不建议先花钱买资料，可以上网查一些资料作为自己起步对于pytho的基础了解！

我就是之前买了一本书是关于网络爬虫技术的书，买回来才发现这个根本用不到，以为pythony语言都不会，爬虫很难上手，但是我从朋友那里借到了一份很适合学习Python的网页电子版的书籍，我觉得很有用下面就是我学习的材料的部分截图！

差不多大概就是这样，我已经学了7章内容了，自学还是很容易学来，但是必须要做好笔记，以为里面只是好多，必须想起来就看一眼，有助于记忆！

再就是你要学习Python的话不必须先安装必要的软件，也就是Python环境，还有就是编辑器，如上图，继续很难说！

如果有谁想要这份资料的话联系我，我会在下方评论区把我的联系方式给你们！有兴趣小伙伴可以关注我！

如何快速学习Python，能自己实现想出来功能的那种？

这个取决于你想实现什么事情？

你想实现的是功能来决定你需要用到python 什么功能，这个需对应着来的。

但是基础的知识点是共同点的，你可以先学习基础，然后再针对性学习你想实现功能的技能。

总之，基础会了再结合你的需求去走。

Python这几年确实比较火，特别是在爬虫、数据分析、数据挖掘和可视化等方面。要学好Python我建议从以下四个方面考虑。

一是选择适合自己的学习方式。比如买书已经看，或者网上看***，或者报班学习，这个根据自己的时间和投入来评估。

二是学习python的基础。夯实基础，包括Python的下载和安装、导入库、字符串的处理、函数的使用等等基础。

三是选择学习方向，人的精力毕竟有限，建议根据你的爱好或者职业规划学业学习的方向。比如Web全栈工程师、爬虫开发工程师、人工智能工程师、Python开发工程师、游戏开发工程师、搜索引擎工程师。

四是实战练习。理论学习，结合实际项目实战，遇到问题解决问题，能够促进学习效率提升的更快。

祝你早日学会，开发出已经想要的功能。

机器学习-如何通过Python快速入门机器学习？

想快速入门的话，你可以这么看机器学习. 把每个机器学习算法看成一个函数，你只关心他的输入输出是什么就行，这样只要有点编程基础的话就都会使用机器学习了！这个级别的就看看python的sklearn包的机器学习算法模型怎么调用就行。应用性的机器学习算法的学习可以多看看Jason Brownlee的blog，有很多例子很容易上手

再进一步的话，就对每个算法函数的参数去多做点了解，比如把某一个参数调大调小会有什么影响等等。当模型出现结果不好时，能大概知道怎么去调动参数做优化。还有就是了解下怎么去评估一个算法的好坏，当数据平衡不平衡时分别用什么metrics比较好。以及怎么处理under-fittinng 和over-fitting问题。

在快速入门也知道怎么使用这些模型时，可以花时间具体去看看每个算法的具体理论，以及他们的优缺点，这样碰到不同问题就会大概知道选用什么方法去解决了！

到此，以上就是小编对于python快速学习资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于python快速学习资料的4点解答对大家有用。

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