0基础自学Python,如何才能达到月薪2万的程度?

【科普知识】什么是驱控一体化伺服电机? 驱控一体化伺服电机以其高度的集成性、兼容性、便捷性以及卓越的性能表现,成为了现代工业自动化领域的一颗璀璨明珠。对于那些追求高效、精准、智能控制的行业用户而言,它无疑是一种理想的选择。 阅读详情

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现在大家都在学Python。如何才能更快速的学好Python,学Python过程中有哪些坑?今天我们来看看一位自学者的经验分享。

1、python入门基础

这些都是基础,基本概念必须清楚!

学习Python需要掌握如下基础知识以及相关技能。

1.Python基础知识(变量、语句、数据类型、数值类型、字符串、布尔类型、列表、字典、元组、条件语句、循环语句、函数、装饰器、面向对象、网络socket、爬虫)

2.Python基础库(模块、包、系统模块、三方模块)

3.python文件处理(读、写、执行、)

4.python字符统计

5.python数据排序

2 学习方法:万虐终成神!

敲代码,解决BUG才是学习,无数次的看视频不是学习,至少不会学好。

只记Python基础语法,却没什么鸟用。就像幼儿园,老师在黑板上写的‘肉’字,记住这个字咋写,一笔一划的记住,只需要半天,但是把这个词和你平时吃的东西绑定,以至于后面你想到这个字,就流口水,需要日常的重复训练。

同理:无方向的看书,看视频也没什么用,其实可以通过直接实战来上手,比如:

  • 文件操作
  • 字符排序
  • 网络编程

错误的学习方法:

很多人在学习Python的时候常常会犯下面一种情况:

买一本厚厚的编程指南,逼自己看完,记住每个语法,闭门看书三个月,吃透一本书,最后一行代码也写不出来。

正确的学习方法:

编程就像骑自行车,买一本<<骑自行车大全>>是没有什么用的。

正确姿势:掌握最基础的姿势,就可以骑上车出发了,实际联系几天,摔几跤,基本就学会了。

3.自我进行测评

自我测评:基础门槛,不过需要找原因并解决。

很多朋友反馈:Python基础语法都学会了,但不知如何写项目进阶?

1.List,Dict特性倒背如流,就是无法写出实际的项目。

2.各种书籍也看,写不出东西。

3.各种视频也看,写不出东西。

4.各种大会也去,名词高大上,但是没学到具体的技能。

对自我进行检测:

1.给你一个字符串“come baby,python rocks!” 如何统计里面字母o出现的次数!

思路:遍历字符串,定义一个变量,每次o出现,都+1

2.给你一个字符串“come baby,python rocks!” 如何统计这里面所有字母出现的次数!(普通变量肯定无法完成。)

思路:需要使用字典这类复杂的数据结构处理,字母当key,出现的次数当value,每个key出现,对应的value+1

3.给你一个字符串“come baby,python rocks!” 如何统计这里面字母出现次数的前三名!

思路:排序,取出前三

后续扩展练习:

1.给你一个字符串“come baby,python rocks!” 怎么统计出现次数前三的字母。

2.一个nginx日志文件,怎么统计IP出现次数前三的url。

3.一个nginx日志文件,统计IP出现前三后,如何存入MySQL数据库。

4.存入MySQL中的日志文件,如何输出给浏览器端显示。

5.如何美化前端表格等等。

4.重要学习部分:python库怎么学

模块

将多个代码块(按功能)定义到同一个文件中。别的文件中使用时则先导入模块,在调用模块内变量或函数。

模块命名要符合python变量的命名规范

1.建议全小写英文字母和数字

2.避免与常用模块或第三方模块名称冲突

控制模块内代码在使用python mod.py时执行,在导入时不执行

1.通过Global内变量__name__进行判断

2.当以python mod.py运行脚本时__name__变量为__main__字符串

3.当以模块导入时__name__为模块名称字符串

包

将不同模块文件放在不同文件夹内,包文件夹下面需要有__init__.py文件用以声明该文件为Python包。

使用时需要从包内导入模块后调用模块中变量和函数。

常用系统模块:

os,sys,time,datetime,urllib,xml,json,email,csv,collections,math,zipfile,trafile,hashlib

常用三方模块:

requests,pyquery,django,flask,mysqlclient,paramiko,redis,lxml,dateutils,ipaddr,netaddr

模块学习方法:

1.先知道有没有

2.用的时候在查

内置工具:dir、help

搜索引擎:google、百度

python Web应用(python全栈)

再说一个python目前一个热点:Python web应用(Python全栈)

1.Python基础入门(入门、数据类型、条件表达、循环语句)

2.Python基础进阶(文件操作、函数、装饰器、模块、面向对象、网络编程)

3.Python前端知识(Html、Css、Js、Jquery、Bootstrap、)

4.Python高级用法(Django、Flask、数据库操作、MVC、ORM、Admin、template)

5.Python项目实战(电商项目、爬虫项目、常用组件、运维项目、代码调优)

6.Python高级进阶(数据算法、代码规范、面试技巧)

重要:多抄、多写、多想、多问、多看、多听、多说

1.学习编程就是为了解决实际的问题,把自己在工作或学习中的重复工作程序化

2.谷歌和度娘

3.加入开源社区(多看、多分享、多交流)

4.参加培训辅导(仔细听课、跟上课堂学习,有问题做记录,课后查阅资料或请求他人)

5.善于记录笔记,不断总结,查漏补缺。

6、python前景之一:大数据分析

1.python基础入门(入门、数据类型、条件表达、循环语句)

2.python基础进阶(文件操作、函数、装饰器、模块、面向对象、网络编程)

3.python数据采集:(外部数据源导入分析&爬虫自己采集数据源分析)

4.数据分析:(各种库,如Pandas库,Numpy库必备数据库)

5.数据可视化:(matplotlib库)

重要:实用即可,最具价值,切莫花哨不适用

7.python前景之二:机器学习

•直接看应用吧:看起来是个云端的概念

1.计算机视觉

典型的应用包括:人脸识别、车牌识别、扫描文字识别、图片内容识别、图片搜索等等。

2.自然语言处理

典型的应用包括:搜索引擎智能匹配、文本内容理解、文本情绪判断,语音识别、输入法、机器翻译等等。

3.社会网络分析

典型的应用包括:用户画像、网络关联分析、欺诈作弊发现、热点发现等等。

4.推荐

典型的应用包括:虾米音乐的“歌曲推荐”,某宝的“猜你喜欢”等等。

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所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,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。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,给大家节省了很多时间。

三、入门学习视频

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。

四、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。

五、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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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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weixin_58753619的博客 190
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Python_金钱豹
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