给想要自学python以及web方面福利

最新推荐文章于 2024-05-14 19:50:48 发布
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#编程语言 #web开发 #机器学习 #python

本文为自学编程的同学推荐了两个网站：w3school和菜鸟教程，涵盖HTML、Python、C、C++、JavaScript、PHP、SQL等多种语言及Web基础知识。虽然自学路径充满挑战，但这些资源能提供详实的基础教学。

福利

  • 对于有一些喜欢自学的同学，给一个福利，给大家推荐俩个网站，可以供给大家学习python等语言，以及web方面的基础知识。
  • 一、w3school
    • 1、这个网站可以学习一些关于HTML方面的基础知识
    • 2、python、c、c++、机器学习等方面的编程语言
    • 3、浏览器脚本，JavaScript、HTML DOM、JSON等
    • 4、服务器脚本，PHP、SQL、ASP等
    • 5、XML教程
  • 二、菜鸟教程
    • 这个和w3school差不多，就直接上图了。
      在这里插入图片描述
    • 但是还是要友情提示一下，由于我本人也是从自学python开始的，自学路上的艰难我深有体会，而且学习效率不是很高，一些本来比较简单的东西，自学需要找资料、慢慢揣摩、练习，这就比较耗费时间了，当然这俩个网站对于一些基础知识的讲解还是比较详细的，不过我还是建议报一个班学习效率会有非常大的提高。
Python所有方向的学习路线，你们要的知识体系在这，千万别做了无用功！
龙叔的博客
06-15 16万+
Python学习宝藏，建议收藏！
Python自学路线图之Python系统自学
CZ-001的博客
03-08 1588
文章目录Python自学路线图第一阶段：Python自学路线图--Python基础自学第二阶段：Python自学路线图--Python进阶自学第三阶段：Python自学路线图--Web-Django框架与项目自学第四阶段：Python自学路线图--Web-Flask框架与项目自学第五阶段：Python自学路线图--零基础自学人工智能Python自学路线资源 Python自学路线图在网上有很多版本，...
2024年最全给想要自学python以及web方面福利，面试官必问的技术问题之一有哪些
2401_84446548的博客
05-14 826
排序算法根据考频高低主要有：快速排序、归并排序、堆排序、冒泡排序、插入排序、选择排序、希尔排序、桶排序、基数排序、Timsort这十种，这类考核点要么是算法的时间、空间复杂度、稳定度，要么是直接手写代码，故在理解算法原理的同时，对JS语言版的排序算法代码也要加强记忆。由于篇幅限制小编，pdf文档的详解资料太全面，细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！给一个数，去一个已经排好序的数组中寻找这个数的位 置（通过快速查找，二分查找）
想自学编程前端还是python_想要月入过万，该选择什么编程语言？该如何自学
weixin_29716207的博客
12-29 457
原标题：想要月入过万，该选择什么编程语言？该如何自学有人曾经问我，是如何自学的，如何通过自学找到的程序员的工作？当时我自学的时候，其实我是没有任何参考的，我也不知道我自学究竟能不能成功，因为当时我已经26岁了，在这个年龄转行到程序员这个行业，我是真的不确定的这能不能成功。当然，我当时自学是学得很刻苦的，基本上没有十二点钟之前睡过觉。 现在讲一下程序员这个行业这个行业分为几大块，下面介绍了几个从业人...
30个在线Python自学网站，再也不用到处找资料了（文末送福利）_python在线
2401_84586380的博客
04-26 2085
Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给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！
2024年最全28岁自学Python转行靠谱吗？入行晚吗？_python能干到多少岁
2401_84558452的博客
05-01 709
做了三年的软件应用开发，现在做Android开发，越来越感觉到力不从心，很多技术需要从头学起，压力太大，自己没有太多的天赋学习。做开发感觉不是非常得心应手，也没有能力坐上管理的岗位，感觉做程序员迟早是要转行的，不如越早越好，时间成本没那么大 ，目前考虑转行，但又不知道自己能干什么。
自学python：完整入门python书单！（大福利））
Python达人
11-12 9496
小伙伴总在询问Python的书，哎呀，动力所致，书单来了。9本，涵盖范围蛮大的。Python热持续中，入门计算机首选语言。。。 1、《父与子的编程之旅》 关注威信工宗号：程序员大牛，即可领取十套精品书籍。 作者：Warren Sande Carter Sande 译者：苏金国　易郑超 书号：978-7-115-36717-4 定价：69.00 元 开本：16 页数：452 ...
python自学心得
weixin_39910802的博客
03-28 544
我个人之前是做安卓开发的,2016上半年由于公司项目需求,当时花了两天时间,看了一套python的基础课程,然后就上手项目了,过程中碰到各种各样的未知问题,边查文档边恶补相关知识,一直到部署上线发布.后边陆陆续续又写了很多独立的小脚本,满足不同的业务线需求.现在每天都会看一些python相关的东西,不过,毕竟没有很系统的学习一遍,基础不牢,很多东西还是需要查文档,百度或谷歌,距离使用熟练的程度,还...
零基础零经验自学Python，Python3 安装
MC_XY的博客
12-14 1596
本章节将向大家介绍 Python 最新版开发环境的安装步骤及如何进行环境配置，刚入门的新手学员可以跟着本章内容进行学习。 本章节需要用到的Python 最新源码，二进制文档，新闻资讯等可以在 Python 的官网查看： Python 官网：https://www.python.org/ 你可以在以下链接中下载 Python 的文档，你可以下载 HTML、PDF 和 PostScript 等格式的文档。 Python 文档下载地址：https://www.python.org/doc/
如何系统地自学 Python？_如何系统化学习python，python跨项目调用
2201_75604341的博客
04-20 1040
对于自学python成功入行，我能成功靠什么？两个关键词，决心和毅力！别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（新版）这是我花了几天的时间去把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。最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。（2）Python学习视频。
一文1800字从0到1使用Python Flask实战构建Web应用
2401_84139697的博客
04-26 726
接下来，我们可以定义一个路由和视图函数来处理用户的请求。这个视图函数将会返回一个简单的字符串作为响应。保存并关闭app.py文件。如果一切顺利，你将会看到类似如下的输出这表示Flask应用已经成功运行在本地的5000端口上。如果一切正常，你将会看到浏览器中显示出"Hello, Flask!"的字符串。除了简单的字符串响应外，Flask还支持更多的功能，例如表单处理、数据库集成等当构建Web应用时，经常需要处理用户提交的表单数据。使用Flask框架，可以轻松地处理表单数据， 并对其进行验证和处理。
给伸手党的福利：Python 新手入门引导
01-26 675
这是一篇 Python 入门指南，针对那些没有任何编程经验，从零开始学习 Python 的同学。不管你学习的出发点是兴趣驱动、拓展思维，还是工作需要、想要转行，都可以此文作为一个参考。 在这个信息爆炸的时代，以 “Python入门” 为关键字搜索出的结果成千上万。不少小白选手难免会东一榔头西一棒槌，最终看了很多文章，却仍没跨过新手那道门槛。 结合自身的学习经验以及与很多自学者的沟通了解，我们整理出一条可操作性较强的自学路线，同时收集了多种形式的 Python 优质学习资源，供诸位尚未入门或刚入门不久..
python之数据库基本介绍
WSZFSNFK的博客
07-21 1491
数据库介绍 基本介绍 数据库(database)简称DB，实际上就是一个文件集合，是一个存储数据的仓库，本质就是一个文件系统，数据库是按照特定的格式把数据存储起来，用户可以对存储的数据进行增删改查等操作。 为什么要学习数据库 本地文件不利于存放海量数据，也不利于对程序的查询与修改。 数据库存储数据的特点 持久化存储 读写速度极高 保证数据的有效性 对程序支持非常好，容易扩展 数据库分类 关系型数据库：可以保存现实生活中的各种关系数据，数据库在存储数据以（表）为单位；主流关系型数据库：M
爬取网易云音乐的歌曲
WSZFSNFK的博客
07-08 604
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python学习笔记——SQL语法基础
WSZFSNFK的博客
07-21 516
SQL语法基础 SQL语句主要分为 DDL语句：数据定义语言，这些语句定义了不同的数据段、数据库、表、列、索引等数据库对象。 DML语句：数据操纵语句，用于添加、删除、更新、查询数据库记录，并检查数据完整性。 DCL语句：数据控制语句，用于控制不同数据段直接许可和访问级别的语句。 数据完整性 在表中为了更加准确的存储数据，保证数据的正确有效，可以在创建表的时候，为表添加一些强制性的验证，包括数据字段的类型、约束。 数据类型 常用的数据类型 数值类型 日期时间类型 字符串类型 数值类型
python之文件读写操作
WSZFSNFK的博客
06-28 466
python文件读写操作
python之列表讲解
WSZFSNFK的博客
06-20 435
列表 列表的创建 列表直接用[ ]创建 列表保存的对象 列表可以保存任意对象 列表的查询 len()函数可以获得列表的长度或者元素的个数 获取列表的长度其实就是列表最大索引值+1 lst = [1,2,3,4,5] print(len(lst)) lst = [1,2,3,4,5] print(lst[-3]) 列表的索引可以为负数 索引为-1表示的是列表最后一个值，-2为倒数第二个值，以此类推 修改列表的方法 append() 向列表最后添加一个元素 insert()
python的一些字符串操作
WSZFSNFK的博客
06-17 409
python字符串操作
python基本的语法
WSZFSNFK的博客
06-13 369
python基本语法练习 加减乘除，以加为例 直接输出 print(1+1) 先赋值，再输出s = 1 + 1 print(s) 字符串输出print('hello word') 数字赋值 小数字赋值s1 = 123 print(s) 数字过大可以使用下划线分隔s = 123_456_789 print(s) # 结果为123456 布尔类型加减 -布尔值实际上也是整型，True相当于1，False相当于0print(1 +True) # 结果为2 .
自学python
最新发布
03-14
<think>好的，用户想自学Python编程，询问入门教程。我需要根据提供的引用内容来组织回答，确保符合系统级指令的要求。 首先，用户需要的是入门教程，引用[2]提到了400集的免费教程，适合从零开始学习，应该优先推荐。同时引用[1]中的《Python中文指南》是面向初学者的零基础教程，建议通读，这也是一个重点。 接下来，用户可能需要了解如何配置开发环境。引用[4]提到开发软件和环境配置的教程，这里可以推荐Anaconda和PyCharm，引用[1]里的《PyCharm 中文指南》能帮助用户更好地使用这个IDE。 然后，关于科学计算和数据分析，引用[3]介绍了使用Anaconda和Jupyter Notebook的内容，适合进阶学习，可以作为后续推荐。 还要确保回答结构清晰，分步骤给出建议，比如先基础教程，再开发环境，然后实践项目，最后进阶内容。同时，每个部分末尾自然地添加引用标识。 需要检查是否所有数学公式都用了正确的格式，虽然当前问题可能不涉及数学，但如果有变量或代码，要正确使用代码块。例如Python代码示例需要用```python包裹。 最后生成相关问题，要围绕Python自学路径、开发工具选择、免费资源、科学计算等方面提问，确保问题相关且有参考价值。 现在整理回答结构： 1. 推荐基础教程：引用[2]和[1]中的《Python中文指南》 2. 开发环境配置：引用[4]和[1]中的PyCharm指南 3. 科学计算和数据分析：引用[3] 4. 实践项目：引用[1]的《Python Cookbook》和《Python 黑魔法指南》 5. 注意事项：学习路径、练习、社区支持 然后生成相关问题，覆盖教程选择、开发工具、免费资源、科学计算、实践项目等。 确保引用正确，每个引用后的标识符对应正确的来源。</think>### Python 编程自学入门指南 #### 1. **零基础入门教程推荐** - **《Python中文指南》**：专为初学者设计，内容涵盖基础语法、常用库和实战案例，建议通读并配合练习[^1]。 - **免费视频教程**：B站等平台提供400集免费教程，适合系统性学习（例如变量定义、循环结构等基础概念）[^2]。 #### 2. **开发环境配置** - **Anaconda**：集成Python解释器、Jupyter Notebook和常用科学计算库，适合数据分析场景[^3]。 - **PyCharm**：专业Python IDE，通过《PyCharm 中文指南》可掌握调试、版本控制等高级功能[^4]。 ```python # 示例：Python基础语法 print("Hello, World!") ``` #### 3. **科学计算与数据分析** - **《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》**：使用Anaconda环境，结合IPython和Jupyter Notebook讲解数据处理方法[^3]。 #### 4. **实战项目与进阶** - **《Python Cookbook》**：学习高级特性（如装饰器、生成器）和开发技巧。 - **《Python 黑魔法指南》**：积累100+实用技巧（例如列表推导式优化、上下文管理器）[^1]。 #### 5. **注意事项** - **学习路径**：先掌握基础语法 → 熟悉开发工具 → 完成小项目 → 深入特定领域（如Web开发、AI）。 - **练习与社区**：通过LeetCode、Kaggle练习代码，参与GitHub开源项目提升实战能力。
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