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python学习之路8(python课堂笔记)

时间:2023-12-15 00:36:32 阅读:315780 作者:WDEG

本文目录一览:

python培训需要多久?

零基础参加Python培训班学习,Python全栈开发+人工智能课程培训时间一般是5到6个月!

以下是老男孩教育Python课程内容:

阶段一:Python开发基础

Python开发基础课程内容包括:计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习,b加密re正则logging日志模块等,软件开发规范学习,计算器程序、ATM程序开发等。

阶段二:Python高级级编编程数据库开发

Python高级级编编程数据库开发课程内容包括:面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、CS架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍,表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。

阶段三:前端开发

前端开发课程内容包括:HTMLCSSJS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。

阶段四:WEB框架开发

WEB框架开发课程内容包括:Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTVMVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBVCBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。

阶段五:爬虫开发

爬虫开发课程内容包括:Requests模块、BeautifulSoup,Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆:抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块:asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍(engine、spider、downloader、scheduler、pipeline)、分布式爬虫实战等。

阶段六:全栈项目实战

全栈项目实战课程内容包括:互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七:数据分析

数据分析课程内容包括:金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等,K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析,股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程,金融量化与Python,numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台:优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习,如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台,实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。

阶段八:人工智能

人工智能课程内容包括:机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。

阶段九:自动化运维开发

自动化运维开发课程内容包括:设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统,如安全API接口开发与使用,开发支持windows和linux平台的客户端,对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发,真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发,监控多个服务,多种设备,报警机制,基于http+restful架构开发,实现水平扩展,可轻松实现分布式监控等功能。

阶段十:高并发语言GO开发

高并发语言GO开发课程内容包括:Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、makenew、字符串、go程序调试、slicemap、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。

python好学吗?

有网友点评说:

Python语言本身是比较容易的,楼主说的难应该指programming本身。

不觉得非计算机专业出身就学不好编程,我就是学通信的,学Python全凭兴趣。平时用Python干各种脏活累活,数值计算、数据处理、复杂文本处理、数据库导入导出excel、网上抢票、Web数据抓取、消息推送、DHT网络爬虫、Kodi插件、Web自动化测试、网盘下载、云点播。甚至有次日记软件密码忘了,都是通过py+autoit暴力破解出来的。

我的win、debian、mac上面一般都会开一两个ipython,临时处理各类杂务。简单来说,Python现在就是我日常生活的一部分。我不是专业程序员,也没用Python做过什么大项目,只是每天享受Python带来的便捷与快乐。

楼主所说的不能深入理解,其实是不愿意花时间钻研。用了十几年Python,现在也要一直翻看官方文档和一些第三方module的文档,不断把遇到的问题弄懂弄透,学习不就是这个过程么?

我觉得楼主对Python无爱,对编程无爱,那就没必要强迫自己填鸭式“学习”了。

另外一个建议,练习时尽量不要copy后在现有demo基础上改,从头开始写起,遇到问题一个个查清,这样才能学到东西。

接收到这个小伙伴的答案,我内心开始反思,其实他说得都对的3个点是:

1.其实本身我对编程是不热爱的,只是因为需要;

2.其实本身我是对Python更上层可以用来做什么是不清楚的,思维还是在机械的完成一个Python习题;

3.其实我本身对编程的难度是小悄了的,Python简单是相对于C、Java等语言。

说到这里,不知道看到本文的小伙伴有几个有类似的心理映射,如果你是上面的状态,那你学习Python一定是难的。

下面我们来看看另外一位学习者的建议:

python是一门简单易学,容易理解,分分钟就可以掌握的语言,我也是学了大概一两个星期吧,就开始做项目了,嘻嘻!!!

这里有一个很严重的问题,,我在学python之前,做过3点的C#,一年的php和一年的java!

所以呢,我想说的是,如果你对编程不那么敏感,就需要时间来弥补了,那些什么书啊,公开课啊,我觉得都是辅助的,你要是不经历几个项目,怎么知道python为什么容易学,怎么知道python好理解,怎么知道python有哪些超级好用的框架,比如django,tonado之类的。

所以呀,编程没有捷径,你甭想通过看。。。就学会,写起来才是最重要的!

最终通过对学习Python这件事,我总结了几点关于学习Python的建议,希望跟大家一起分享:

1.编程语言是一回事,但更重要的是编程思想,不要把应试教育的思想带到这里面来,并不是所有的知识都能靠“五年高考三年模拟”来掌握;

2.自己找个想用程序解决的任务,然后自己边学边完成。

3.没有编程基础的人新学一门语言一定一定要有耐心,基础知识没有半年以上的学习和练习是很难彻底掌握的,千万不要图快,学的太快或许会有一时的成就感,但基础知识不扎实终将会成为你前进道路上的瓶颈,不仅学新的知识一知半解,工作时也会磕磕绊绊。

4.没有计算机基础,不管学什么语言都会有点吃力的,python语法比较简单的。

5.现在要做的就是把错误犯下100遍,那你就拿下这个Get了!

祝你学习Python之路愉快。

知乎网友任泉经典评论:

说Python简单的都是程序员或者半程序员,说其实还是很困难的都是有需求但并非依赖性的业余爱好者。

Python的简单,是相对于C++的简单,而不是相对于Word、Excel的简单。它再接近自然语言,也有语法,也有数据结构,也有编程思想,而这些对于“业务爱好者”来说就等于“难”。

想要不难也很容易,保证自己每天都会去使用它就好了,每天不管是看书学习也好,照着案例敲代码也好,针对需求写个小程序也好,一定要每天用,直到自己习惯语法,习惯数据结构,习惯编程思想为止,到那个时候,你就变成了半个程序员。

想以一周一两次,甚至更低的频率来学习编程,无论你内心多么热爱,无论这门语言多么简单,都是学不会的,更别谈学好了。

如何开始你的Python学习之路

一 要么自学会消耗大量时间,而且还得有自控力坚持不懈去学,但大多数人都做不到。二 要么报班学习:

1.培训班有良好的学习环境,会让你坚持学下来。

2.在培训班遇到问题有人即时的帮你解答;

3.坚持学习的你,也找到了人给你答疑,但你就业也会有人指导!

4.你刚找到了工作,领导下发的任务有好多问题,你也会知道怎么处理!

学习Python有什么好的书籍推荐

1.《Python编程从入门到精通》

本书循序渐进、由浅入深地详细讲解了Python

3语言开发的核心技术,并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的具体使用流程。通过两个综合实例的实现过程,介绍了Python

3语言在综合项目中的使用流程。全书内容循序渐进,以“技术解惑”和“范例演练”贯穿全书,引领读者全面掌握Python 3语言。

书中共有900多个实例和范例、300多个正文实例、600多个拓展范例、77个课后练习、63个技术解惑、两大综合案例,每个知识点除了一个实例外,还有两个拓展范例,达到举一反三的效果。

2.《易学Python 》

《易学Python》采用简洁、有趣、易学的方式对Python 3编程语言进行了讲解,其风格与通篇介绍编程特性、罗列语言功能的大多数编程图书不同,而是引导读者带着好奇,带着问题去学习、掌握Python编程语言,继而编写真实而有用的程序。

无尘茄论你是零基础的Python初学人员,还让此是具有其他语言编程经验,但是想从事Python开发的人员,《易学Python》都将带领你踏上有趣的Python学习之路。

3.《Python核心编程(第3版)》

畅销经典的Python书,兼顾Python2和Python3,Python开发人员的案头常备。本书涵盖了成为一名技术全面的Python开发人员所需的一切内容。本书讲解了应用派滑察开发相关的多个领域,而且书中的内容可以立即应用到项目开发中。此外,本书还包含了一些使用Python

2和Python 3编写的代码案例,以及一些代码移植技巧。有些代码片段甚至无须修改就可以运行在Python 2.x或Python 3.x上。

4.《趣学Python编程》

Python是一种强大并通俗易懂的编程语言,而且它易学又好用!但是关于学习Python语言的书大多很枯燥无趣,读起来没什么乐趣。本书把你带入一个鲜活的Python编程世界。每章后面都配有编程练习来帮助训练思维并加强理解。

对于Python开发有兴趣的小伙伴们,不妨先从看看Python开发书籍开始入门!B站上有很多的Python教学视频,从基础到高级的都有,还挺不错的,知识点讲的很细致,还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看,下载学习试试。

学习python用什么书

最受大家推崇的 Python 书籍有哪些?

GitHub上有一位叫皮埃尔·德·沃尔夫(Pierre de Wulf)的童鞋,通过以下方法,检索到了25本网上引用最多的 Python 书籍。

检索方法:

1.在搜索引擎检索相关词语;

2.爬虫爬取检索结果;

3.检索结果去重;

4.根据页面标题快速删除不符条件的链接;

5.浏览器访问链接,并通过CSS选择器提取文章标题;

6.统计引用次数……(检索方法的详解版见文末传送门)

一起看看都有哪些经典 Python 书吧~

希望这些经典的 Python 书籍能够让题主的 Python 学习之路更高效,更踏实!

1.《Python学习手册(第4版)》

作者: [美] Mark Lutz

——内容简介——

这本书全面、深入地介绍了 Python 语言,不管你是编程新手还是 Python 初学者,它将帮助你快速实现使用 Python 编写高质量,且易于与其他语言和工具集成的代码。本书每一章都是关于Python语言独立的内容,并且带有练习和测试,简单易学,适合入门。

因为工作了经常要用到Python,才开始真正学习起来,可以说是目前市面上最好的Python技术书。

——豆瓣评价

2.《Python Cookbook 中文版(第 3 版)》

作者:[美]David Beazley, Brian K. Jones

——内容简介——

这本独特的“食谱”介绍了 Python 语言应用在各个领域中的使用技巧和方法,其主题涵盖了数据结构和算法,字符串和文本,迭代器和生成器,数据编码与处理,模块和包,网络和Web编程,并发,实用脚本和系统管理,测试、调试以及异常,C语言扩展等等内容。

每个“配方”均包含可立即在项目中使用的代码示例,以及Python应用中常见的问题和通用的解决方案。非常适合具有一定编程基础的Python程序员阅读。

基础阶段所有的知识点结合起来就是一个项目。问题――解决方案――知识点。书写(阅读)逻辑与解决问题的逻辑是相反的。方法的使用,多写多试就行了。个人学习会纠结概念和思想,而实际应用主要是例子和业务逻辑。

——豆瓣评价

3.《流畅的Python》

作者: [巴西] Luciano Ramalho

——内容简介——

Python的简单性可以使你快速提高生产力,但这通常意味着你没有使用它所提供的一切。

本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性,避免重复劳动,同时写出简洁、流畅、易读、易维护,并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法,涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发,以及元编程等不同的方面。通过本书,Python程序员将全面学习如何精通Python 3。

对于想要扩充知识的中级和高级Python程序员来说,这本书是充满了实用编程技巧的宝藏。

——Daniel Greenfeld 和 Audrey Roy Greenfeld,Two Scoops of Django 作者

流畅的Python

4.《Python编程:从入门到实践》

作者: [美] Eric Matthes

——内容简介——

本书是一本针对所有层次的 Python 读者而作的 Python 入门书。

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。

从编程小白的角度看,入门极佳。手把手教的感觉,却绝不啰嗦。什么叫入门书?一本书读下来,行文上不卡壳,逻辑上不跳跃,读者如爬楼梯,一步一步即可登楼。

——豆瓣读者

5.《深入浅出Python(影印版)》

作者:Paul Barry

——内容简介——

你是否想学习 Python 而不用费心地看手册?

本书通过一种独特的超越语法手册的方式来帮助你学习Python。你将能够快速掌握 Python 的基础知识,然后扩展到持久化、异常处理、Web开发、SQLite、数据处理和Google应用引擎中去。你也将学会如何为 Android 编写移动应用,这要感谢Python带给你的强大能力。本书融合了完备的学习经验,它将帮助你快速成为一名真正的 Python 程序员。

超赞的入门书!有趣,有序,有重点;通过对一个案例设计的逐渐丰富把许多知识点都带了出来;涉及的应用面也很广。不过内容不够丰富,也不适合当作工具书来查阅。不过考虑到本系列图书的定位,已经写得真是超赞了!

——豆瓣评价

6.《Python编程快速上手》

作者: [美]Albert Sweigart

——内容简介——

如果你花了数小时重命名文件或更新了数百个电子表格单元格,你就会知道像这样的任务多么繁琐。 但是,如果可以让你的计算机为你做这些事情呢?可能只用几分钟吧。

本书是一本面向实践的Python编程实用指南。你将学习 Python 的基础知识,并探索用 Python 丰富的模块库来执行任务,例如从网站上抓取数据,阅读PDF和Word文档以及自动执行单击和键入任务等。

通过阅读本书,读者将学会利用强大的 Python 语言和工具,并且会体会到 Python 编程的快乐。

讲的不错。编程就是要边看边练,这本书值得一看。

——豆瓣评价

购买

7.《"笨办法"学Python 3》

作者: [美] Zed A.Shaw

——内容简介——

本书是一本 Python 入门书籍。作者 Zed Shaw 完善了这个堪称世上最好的 Python 学习系统。只要跟着学习,你就会和迄今为止数十万 Zed 教过的初学者一样获得成功。

这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程,从简单的打印一直讲到完整项目的实现,让初学者从基础的编程技术入手,最终体验到软件开发的基本过程。你将学会怎样阅读、编写、思考代码,以及如何用专业程序员的技巧来找出并修正错误。

从现在开始,当你犯错时,请在纸上写下你犯了什么样的错误。当你进行下一个练习时,请查看你上一次犯的错误,并尽量不要在新的错误中犯错。

——引自章节:练习7:更多印刷

8.《利用Python进行数据分析》

作者:Wes McKinney

——内容简介——

本书由 Python pandas 项目创始人 Wes McKinney 亲笔撰写,详细介绍利用 Python 进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。虽然“数据分析”是本书的标题,但重点是Python编程,库和工具,而不是数据分析方法。这是数据分析所需的 Python 编程。

工具书,快速略读。挺好的。有需求再仔细翻。

——豆瓣评价

9.《Effective Python:编写高质量 Python 代码的59个有效方法》

作者: [美]布雷特·斯拉特金(Brett Slatkin)

——内容简介——

用 Python 编写程序是相当容易的,所以这门语言非常流行。但若想掌握 Python 所特有的优势、魅力和表达能力,则相当困难,而且语言中还有很多隐藏的陷阱,容易令开发者犯错。本书可以帮你掌握真正的 Pythonic 编程方式,令你能够完全发挥出 Python 语言的强大功能,并写出健壮而高效的代码。

python进阶的书,虽然很薄但是很有收获。

——豆瓣评价

10.《像计算机科学家一样思考Python (第2版)》

作者: [美] 艾伦 B. 唐尼

——内容简介——

本书以培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计,以及开发的方法。

全书详细介绍了 Python 编程语言的方方面面,从基本的编程概念到函数,递归,数据结构和面向对象编程等等。每一章都配有术语表和练习题,方便读者巩固所学的知识和技巧。此外,作者针对每章所专注的语言特性,或者相关的开发问题,总结了调试的方方面面。

非常好的 Python 入门书,即使对编程一无所知的人也能相对容易地读懂,有编程基础自不必说,可以很快地读完。

——豆瓣评价

11.《深入理解Python特性》

作者:[德]达恩·巴德尔(Dan Bader)

——内容简介——

这本书将通过简单的示例和分步说明来介绍 Python 的最佳实践以及 Python 代码的强大魅力。借助本书,你将专注于真正重要的实践技能,在 Python 的标准库中发现“隐藏的金子”,距离精通 Python 更近一步!

茴字的四种写法不是没有用的;对语言了解的越多,用起来越顺。

——豆瓣评价

12.Python Machine Learning

作者:[美]Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili

——内容简介——

本书是关于使用 Python 进行机器学习和深度学习的综合指南。 它既是分步教程,又是构建机器学习系统时不断翻阅的参考书。

本书包含清晰的注释,可视化效果和工作示例,深入介绍了基本上所有的机器学习技术。 虽然有些书只教您遵循说明,但在本书中,作者讲授了机器学习的原理,这使你可以自己构建模型和应用程序。

13.Dive Into Python 3

作者: Mark Pilgrim

——内容简介——

有很多 python 开发人员需要学习将代码移植到python 3,而本书是为他们提供最新版本 python 介绍的最佳书籍。它独特的风格是先提供大量代码然后将其分解,非常适合希望快速了解新版本语言的现有开发人员。

重新翻看这本书,我真的认为它不是一个很好的入门选择,但是本入门后值得读的书。

——豆瓣评价

14.《Python参考手册(第4版)》

作者: [美] David M.Beazley

——内容简介——

本书是 Python 编程语言的权威参考指南,内容涉及核心 Python 语言和 Python 库的最重要部分,内容简洁扼要、可读性强。书中还包括了一些没有在 Python 官方文档或其他资料中出现过的一些高级主题的详细信息。

这一版在内容上进行了全面更新,介绍了 Python 2.6 和 Python 3 新引入的编程语言特性和库模块,同时还分析了Python程序员面临的如下难题:是应继续使用现有的 Python 代码,还是应制定计划将其移植到Python 3?

很好的参考手册,对于新手来说,常用的库都有涉及,推荐常备手边。

——豆瓣评价

15.《Python编程(第4版)》

作者: 卢茨 (Mark Lutz)

——内容简介——

当掌握 Python 的基础知识后,你要如何使用 Python?本书为这门语言的主要应用领域提供了深度教程,譬如系统管理、GUI 和 Web,并探索了其在数据库、网络、前端脚本、文本处理等方面的应用。你将学到清晰、简洁明了的语法和编程技巧,并伴随大量的示例来展示正确的用法和惯例。

适合有经验的程序员看, 涉及范围很广, 内容偏高级。

——豆瓣评价

16.《 Python 机器学习基础教程》

作者: [德]安德里亚斯·穆勒,[美]莎拉·吉多

——内容简介——

本书是机器学习入门书,以 Python 语言介绍。

书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学,全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容,帮助读者使用 Python 和 scikit-learn 库一步一步构建一个有效的机器学习应用。

本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示,自己动手构建机器学习解决方案并非难事!

机器学习的入门书,通过这本书可以对机器学习建立感性认识。如果只是学习机器学习的理论推导,无法深刻理解各种数据处理方法带来的效果,通过Scikit-Learn和这本书可以快速建立起这种理解。

——豆瓣评价

17.Python in a Nutshell

作者: [美] Alex Martelli,Anna Ravenscroft,Steve Holden

——内容简介——

本书适合具有一定 Python 编程经验或者有其他语言编程基础的程序员阅读,它涵盖了广泛的应用领域,包括 Web和网络编程,XML处理,数据库交互以及高速数值计算。该实用手册的第三版提供了对该语言的快速参考(包括Python 3.5、2.7和3.6的亮点)。

对于涉及到的内部机制有一定的详细阐述而不是像很多入门书籍和大全书籍那样只有应用。对于想要透过表象更深入了解 Python 的读者,该书是一本很好的入门读物。

——豆瓣评价

18.《Python游戏编程快速上手(第4版)》

作者: [美] Al Sweigart

——内容简介——

本书通过编写一个个小巧、有趣的游戏来教授Python编程,并且采用直接展示游戏的源代码并通过实例来解释编程的原理的方式。首先构建 猜数字 和 Tic Tac Toe 这样的经典游戏,然后逐步开发更高级的游戏,在此过程中,你将学习关键的编程和数学概念,这将帮助你在轻松有趣的过程中,掌握 Python 游戏编程的基本技能。

全书共21章,12个游戏程序和示例贯穿其中,介绍了Python基础知识、数据类型、函数、流程控制、程序调试、流程图设计、字符串操作、列表和字典、笛卡尔坐标系、密码学基础、游戏AI模拟、动画图形、碰撞检测、声音和图像等方方面面的程序设计知识。

与一般的编程入门书不同,本书以练代学,在一个个小的游戏项目中逐步熟悉并掌握基本的python编程方法,有趣有效。

——豆瓣评价

19.《Python袖珍指南》

作者:Mark Lutz

——内容简介——

对于新的Python 3.4 和 2.7 而言,这款便捷的袖珍指南是完美的实战快速参考书。你将会从中学习有关Python类型和语句,特殊方法名,内建函数与异常,常用的标准库模块及其他卓越的Python工具。

当做随身备忘手册吧,毕竟健忘。

——豆瓣评论

20.《Python编程之美:最佳实践指南》

作者:[美] Kenneth Reitz,Tanya Schlusser

——内容简介——

本书是 Python 用户的一本百科式学习指南,本书由 Python 社区的大神 Kenneth Reitz 发起并组织编写,由社区数百名开发者集体奉献。其特色在于,近乎完整地总结了在 Python 编程中会用到的各种实践技巧和经验,涵盖众多主流的应用场景,并告诉你如何提高效率、避免踩坑、编写高质量的代码。

本书着重于可重用的代码,重于设计理念,将读者引向已存在的优秀资源,适合有一定Python基础的人员学习,帮助你迅速从小工修炼成专家,编写出高质量的代码!

python入门书籍,哪本好?

我在千锋学习的时候,老师给我推荐了几本书,想学的也可以试着看看

1、《Python编程:入门到实践》

书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念,实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目:2D游戏《外星人入侵》,数据可视化实战,Web应用程序。

推荐理由:这本书,书中涵盖的内容是比较精简的,没有艰深晦涩的概念,最重要的是每个小结都附带有”动手试一试”环节。理论和实践恰到好处,行文逻辑流畅,不跳跃,手把手教的感觉,却绝不啰嗦,非常适合入门。

2、《Python基础教程》

这本书内容涉及的范围较广,既能为初学者夯实基础,又能帮助程序员提升技能,适合各个层次的Python开发人员阅读参考。最后几章的10各项目更是这本书最大的亮点,不仅实用而且讲解到位。

推荐理由:做为一门语言教程书籍,这本书讲得非常不错!该说的说得清楚,不该说的轻轻点到,读者想要网上查找的时候也有迹可循,轻重把握很好。作者会将不同的理解方式和实现方式放在一个例子中,更多的时候作者会有颇为有趣的幽默来让读者感到轻松愉快。

3、《笨方法学Python》

这是一本Python入门书籍,适合对计算机了解不多,没有学过编程,但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程,从简单的打印一直讲到完整项目的实现,让初学者从基础的编程技术入手,最终体验到软件开发的基本过程。

推荐理由:编程入门的必备书,从一个个的小例子入手,不仅是教你写Python代码,还有编程的技巧。

4、《Python编程快速上手》

本书的首部分介绍了基本Python编程概念,第二部分介绍了一些不同的任务,通过编写Python程序,可以让计算机自动完成它们。同时,每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目,帮助读者巩固所学的知识。

推荐理由:本书尤其适合缺乏编程基础的初学者,语法使用Python 3,书中不仅介绍了Python语言的基础知识,而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。有其它编程语言经验的同学,也可以直接看着本书快速了解Python可以做什么,语法问题可以边做东西边查!

5、《Python核心编程》

书中内容总共分为3部分。

第1部分为讲解了Python的一些通用应用,包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程等。第2部分讲解了与Web开发相关的主题,包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架等。第3部分则为一个补充/实验章节,包括文本处理以及一些其他内容。

推荐理由:它仔细、深入地剖析了一些重要的Python主题,而且读者无需大量的相关经验也能看懂。与所有其他Python入门类图书不同的是,它不会用隐晦、难以理解的文字来折磨读者,而是始终立足于帮助读者牢固掌握Python的语法和结构。

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