想学Python…学不会,咋办?这里有个轻松学会的方法
▌ 有人这样说:如果连Python都学不会,你就不要学编程了。
是了,我知道Python火热多金,好玩超神,尤其是被夸赞为
「最简单上手的编程语言」了。
然而,简单在哪儿?QAQ
对于我这样的零基础小白,尤其是还没有接触过任何其他编程语言的,我已经遇到了以下各种疯狂的问题:
●
从零开始,不知道从何入手,找了本编程教材发现第二章开始就看不懂了;●
缺少计算机基础知识,被一些教程略过的「
常识性问题」
卡住;●
遇到问题不知道怎么寻找解决方案;●
看懂语法之后不知道拿来做什么,学完一阵子就又忘了;●
缺少数据结构、设计模式等编程基础知识,只能写出小的程序片段。▌
学不会Python,并不是你的错!
想要解决这个问题,我们有三大法宝:
1.和专业的人学
2.系统的学习
3.群体学习,互相监督
于是我和Python头条、马哥Linux运维等数10个社群联合发起《Python人工智能入门社群》,让学习Python的你少走弯路,参与方式如下:
当然,如果你想自己自学,你可以参考我们Python学院研究的学习路线图和阶段。
▌
1、计算机技术及高级语言发展,Python语言概述及发展,搭建Python多系统开发环境、 虚拟环境部署与配置,IPython和jupyter notebook的使用
2、Python内置数据结构、类型、字符及编码,流程控制,Python语法规范 ,初步掌握百行程序编写能力
3、列表和元组,集合和字典精讲、文件操作、目录操作、序列化、元编程、函数及作用域
4、装饰器、迭代器、描述器、内建函数,模块化、动态模块加载及反射、实战:日志分析项目
5、面向对象和三要素、单双链表实现,运算符重载,魔术方法原理及用途,可调用对象,上下文管理
6、异常的概念和捕获、包管理、常用模块和库使用,插件化开发、项目管理git的搭建和使用
7、并发与并行、同步与异步、线程、进程、队列、IO模型,Socket网络编程、 TCP、UDP网络编程、异步编程、协程开发, 冒泡排序、选择排序、插入排序、堆排序、树、图
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1、Mysql安装使用,数据类型、DDL语句建库建表,DML语句查询、 Join和子查询,分组、Having,聚合运算
2、数据库原理和发展过程、NoSQL分类及用途、事务ACID、隔离级别、 脏读、幻读。存储引擎、连接池实现和Python结合的后台开发 ORM框架实现,Pymysql原理、SQLAlchemy原理和使用
3、Html、CSS、JavaScript开发框架、DOM原理及操作、JSON、Ajax
4、web开发及http协议、wsgi开发规范、拦截器、路由分组实现
5、ES6基本语法、对象模型、函数、高阶函数、装饰器、类、高阶类 模块化发展、npm模块管理
6、React入门、 React原理、VirtrualDOM原理、React状态state和props
7、React生命周期及生命周期函数、高阶组件、Babel和webpack的使用
8、WSGI原理,WEB框架核心设计及实现,路由实现、请求request封装 拦截器实现
9、Todolist实战:浏览器持久化技术,阿里蚂蚁金服Ant Design开发组件 Mobx原理及状态管理
10、多人博客项目:分层设计与实现,Session与无Session机制、JWT应用 bcrypt加密技术应用,RESTful接口设计与实现
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1、运维自动化架构介绍,以自动化运维框架为主线,讲解Devops运维自动化趋和核心技术
2、ansible使用,任务调度系统设计,zerorpc及RPC通信实现,Agent封装与实现,通信协议定义,执 行器设计技巧
3、Master实现,任务调度拉模型设计、数据持久化,WEB Server实现及交互接口设计与实现
4、企业级运维资产管理系统CMDB系统,虚拟表实现,表约束实现、表关系实现、DDL设计与实现
5、使用Elasticsearch搜索数据及Elasticsearch统计分析,zookeeper+kafka分布式状态管理
6、企业级消息队列的用法和功能介绍,rabbitmq安装、管理,pika使用及Rabbitmq6种开发模式详解
7、Redis数据类型及使用场景,RDB和AOF持久化策略,缓存原理,主从复制、集群、高可用
8、Django入门,Django模型,视图,模板,认证,Django框架ORM使用,Django高级控件实战
9、实战项目:开源堡垒机jumpserver架构、安全审计、管理、流程以及结合django框架及应用
10、实战项目:美团点评企业级msched任务调度系统设计与实现,运维资产管理系统CMDB系统 自动化流程平台:流程模板定义、执行引擎实现、手动与自动流程流转、与任务调度系统集成
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1、爬虫知识体系与相关工具全面讲解,以及爬虫和数据挖掘结合分析
2、urllib3、requests、lxml、BeautifulSoup 模块企业级使用技巧讲解
3、使用 requests 模块模拟登录网站,验证,注册,动静态数据提取
4、Scrapy框架与Scrapy-Redis,实现分布式爬虫数据获取和高效存储
5、Selenium模块、PhantomJS模块深入学习,实现浏览器爬取数据
6、利用爬虫对互联网进行海量信息获取,并进行分布式存储和数据分析
7、实战:股票数据定向爬虫抓取,分析豆瓣中最新电影的影评
8、实战:Python 实现新浪微博模拟登陆,并进行核心数据提取
9、实战:使用Python抓取欧洲足球联赛数据,赔率计算和分析
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1、了解人工智能核心技术,如数据挖掘、机器学习、语言处理、图像识别、无人驾驶等领域
2、全面介绍数据信息获取、训练集、决策树、评分系统、神经网络等人工智能核心模块
3、科学计算numpy及pandas概念讲解,数据可视化matpalotlib,互联网数据处理和分析
4、机器学习核心技术,模型选择与调优、历史数据、实时数据、监督学习回归算法,非监督学习
5、掌握数据挖掘基础工具使用,掌握数据挖掘处理数据方法,掌握深度学习算法和框架
6、KNN算法、线性回归&逻辑回归算法、决策树算法&朴素贝叶斯算法介绍
7、TensorFlow框架开发,Tensorflow IO操作,神经网络基础,全连接神经网络实现
8、量化交易模型:历史数据,实时数据,股票,期货数据指标,多因子模型,量化交易策略
9、实战项目介绍:人脸识别系统分析以及企业常见应用场景和面试中常见问题答疑
10、实战项目介绍:汽车车牌识别,可通过机器学习系统和图像监测系统灵活区分车牌号
11、实战项目介绍:中国大陆房价预测,可针对各省市地区的房价走势对未来房价进行分析预测
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