程序员:Python学不学?完全没必要纠结

AIDD机器学习深度学习药物发现与设计教程总结 AIDD(AI Drug Discovery & Design):是近年来非常火热的技术应用,且已经介入到新药设计到研发的大部分环节当中,为新药发现与开发带来了极大的助力。倾向于机器对数据库信息的自我学习,可以对数据进行提取和学习,一定程度上避免了化合物设计过程中的试错路径,同时还会带来很多全新的结构,为药物发现打破常规的结构壁垒。覆盖了机器学习和深度学习,能与新药研发相结合并实质性的应用到靶点预测、高通量筛选、药物设计、药物的ADMET性质预测等;且算力方面,由早期应用于药物发现领域的决策树、随机 阅读详情

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随着云计算、大数据、人工智能的大量应用,Python这毛头小子,成了当红炸子鸡,香飘四溢,撒播到互联网的每个角落里。

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几家欢喜几家愁,欢喜的人,早就用上了,国外的Twitter、Google、Yahoo,Facebook,国内的豆瓣、知乎(Quora) 、春雨医生等等; 愁的人,还没用上,程序员,那帮特立独行的人才,又得学多一门语言。

Python学不学?完全没必要纠结。

太多的牵绊,过多的纠结,只会阻碍前进的脚步。

那啥都不管了,撸起袖子加油干,赶紧把运行环境搭起来。

2

Windows 10,用的人较多,就在上面溜达一圈,其他的,暂且搁一边。

去到一个权威安全的地方-- Python官网,下载Python最新版安装包(32/64位)。

动动手指头,双击运行。勾上:Add Python3.7 to PATH(默认是不勾上的)。

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若想更换安装路径,点击【Customize installation】。

这里,无需多言,直接点【Next】

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要换马鞍(安装路径),就趁现在,点击【Browse】,选好新家,点击【Install】。

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岁月静好,就等你慢慢跑。其实时间用不了多少。

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一切如你所想,完美收场。

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是不是真的没有问题呀,放心不下,那就验证一下。

打开cmd命令窗口,轻轻地输入: python,回车,漂亮如你所见。

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当然,不是每个人都是那么幸运的,也有可能看到不想看的。哎呀,碉堡了。这是咋回事呀?

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一念天堂,一念地狱。谁叫你一开始不勾上:Add Python3.7 to PATH 。

好在这世上真有”后悔药“,而且还不止一种。你可以选择重新安装,勾上Add Python3.7 to PATH 。也可以配置一下环境变量。右键【此电脑】-【属性】-【高级系统设置】。

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输入Path内容(根据你实际的安装路径输入),【确定】就好了。

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打开cmd命令窗口,轻轻地输入: python,回车,漂亮如你所见。

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运行环境是安装好了,可没跟我说”Hello World!”,感觉很不习惯。

那就让它跟你打下招呼吧。瞧!屏幕上是不是出现了:Hello World!。

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可实际应用情况,代码不都用文件保存的么?

说来就来。用手写一个,假装一会高手(其实:工欲善其事,必先利其器,开发环境放到下次讲)。

打开记事本,写上:print(‘Hello World!’),保存成helloworld.py文件。文件放在哪个地方?—随你,喜欢就好。

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可以通过命令行,进入到目录里,也可以直接输入地址。

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如果只是玩一玩,耍耍酷,到这就可以告一个段落了。

只是,程序员都是有追求的人,希望做出来的产品,有用户使用,哪怕只有一两个。可让用户在cmd窗口打命令的话,估计早跑光了。

关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。在这里插入图片描述

二、Python必备开发工具

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三、精品Python学习书籍

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
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四、Python视频合集

观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
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五、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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六、Python练习题

检查学习结果。
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七、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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数据仓库从明细到汇总:DWD与DWS层建模实战指南 DWS层的“主题”是指业务分析的核心场景,通常分为“用户主题、商品主题、订单主题、营销主题”等。主题的定义需紧密结合业务需求,避免“为了汇总而汇总”。例如,电商平台的核心业务需求包括“用户活跃度分析”“商品销售情况分析”“订单转化分析”,对应的DWS层主题即可定义为“用户主题汇总表”“商品主题汇总表”“订单主题汇总表”。主题定义时需注意“粒度适中”——汇总粒度既不能过细(否则与DWD层重复,失去汇总意义),也不能过粗(否则无法满足细分分析需求)。 阅读详情

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