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书籍推荐 基本了解: <<A Byte of Python>> (Python简明教程http://sebug.net/paper/python/) 网上有资源,两小时了解基本 如果有其他语言功底,不需要那么久 入门: <<Python Tutorial>> 官方入门,英文好的可以通读一遍,不过貌似也有中文的 <<Python基础教程>> 我看到的第一本python书,大学图书馆借的,很基础,但感觉不够详细 作简单入门还是可以的 &l…
Python是一种面向对象.直译式计算机程序设计语言.它的语法简捷和清晰,尽量使用无异义的英语单词,与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样,它使用縮进来定义语句块.与Scheme.Ruby.Perl.Tcl等动态语言一样,Python具备垃圾回收功能,能够自动管理内存使用.它经常被当作脚本语言用于处理系统管理任务和网络程序编写,然而它也非常适合完成各种高级任务. Python上手虽然容易,但与其它任何语言一样要学好Python并非一日之功.我的Python学习还处在基础阶段,偶尔用Python…
我不知道大家学习Python的时候是不是和我一样感觉很无助,不知道在入门或者进阶的时候应该掌握哪些知识点,下面我就梳理下我自己学习Python开 发的过程及资料分享给大家,这些方法资料可能并不适合所有人,仅供大家参考.具体需要掌握哪些知识,我就不详解介绍了,我分享出来的资料都有具体的讲解的 哈. 入门阶段:1.HTML+css基础入门(HTML的语法.基本结构.标记.css样式等等)2.Javascript基础知识(掌握javascript的变量.数据类型.隐式转换.表达式.运算符等等)3.Jq…
谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言? 这本已是一个不需要争论的问题.如果说三年前,Matlab.Scala.R.Java 和 Python还各有机会,局面尚且不清楚,那么三年之后,趋势已经非常明确了,特别是前两天 Facebook 开源PyTorch 之后,Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立,未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅. 学习Python之路其修远兮,能否跨进时下最热的人工智能领域,无疑学好Python是通往高薪的捷径之路. <Python核心编程 第3版> (…
Python 学习,参考书目推荐 前言 好的技术书籍可以帮助我们快速地成长,大部分人或多或少地受益于经典的技术书籍.在「Python开发者」微信公号后台,我们经常能收到让帮忙推荐书籍的消息.这类的问题在@Python开发者 微博 和 伯乐在线的 Python小组 讨论中也不绝于耳. 7月3日,伯乐在线在「Python开发者」微信公号发起了一个讨论 (注:PC端无法看到大家的评论,需要关注微信公号后,从微信才可以看到),通过这个讨论话题,在评论中分享对自己帮助很大的Python技术书籍.  (Py…
原文:http://www.cnblogs.com/lanxuezaipiao/p/3543658.html Python是一种面向对象.直译式计算机程序设计语言.它的语法简捷和清晰,尽量使用无异义的英语单词,与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样,它使用縮进来定义语句块.与Scheme.Ruby.Perl.Tcl等动态语言一样,Python具备垃圾回收功能,能够自动管理内存使用.它经常被当作脚本语言用于处理系统管理任务和网络程序编写,然而它也非常适合完成各种高级任务. Python上手虽然容…
B站是目前本人看到的最好的免费学习Python的网站 黑马程序员- https://space.bilibili.com/37974444?spm_id_from=333.338.viewbox_report.6#/ B站上找老男孩Linux 教育视频 关注黑马程序员官方微信可下载近70G的Python学习资料 B站找视频就找1个小时以上的,最好是16年至以后的视频. 尽量找教育机构的全套视频,非教育机构的不成套不具备整体性结构的视频前期不推荐.…
学习量化交易推荐学习国内关于Python大数据与量化交易的原创图书<零起点Python大数据与量化交易>. 配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习,是一套完整的大数据分析.量化交易的学习教材,可直接用于实盘交易.有三大特色:第一,以实盘个案分析为主,全程配有Python代码:第二,包含大量的图文案例和Python源码,无须专业编程基础,懂Excel即可开始学习:第三,配有专业的zwPython集成开发平台.zwQuant量化软件和zwDat数据包. 学习推荐: <零…
Excel是数据分析中最常用的工具,本书通过Python与Excel的功能对比介绍如何使用Python通过函数式编程完成Excel中的数据处理及分析工作.在Python中pandas库用于数据处理,我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何通过Python完成数据生成和导入.数据清洗.预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作. 学习推荐: <从Excel到Python数据分析进阶指南>高清中文版PDF,带目录,文字可以复制…