为什么自学Python会看不进去呢?

有一句话,我在回答许多问题时都会重复地分享给大家:

Repetition is the mother of all learning. 重复是学习之母。

看、看、看、看、看,看视频,看书,看公众号....倘若学习编程只要看看书、看看视频、听听讲就能够学会,那编程本身也失去魅力了。

现在大家图方便,搜集大堆大堆的视频教程去看,看的时候感觉都懂了。看完什么都忘了。要动手啊!你学编程,无论是工作,还是做自己的项目,都是要一行代码一行代码地去敲出来的。这个过程才是真正学习的过程。

Learning By Doing, 在实践中去学习,才是最高效的。你练习敲代码的时候,是同时在记忆、理解、消化这些知识点。当你亲自敲出一个项目,那种成就感更加地会激励你去深入学习的。这就是动手的好处,是思考的,灵活的,快乐的学习方式。

不厌其烦地说,说完,还要拿出许多的练手项目给你们去体验。上次有人说,骗子还要注册好麻烦。连注册都不想做的人,恐怕是学不好的。没有让你下载App,广告也没有,更不用花钱.....在线的Linux云端环境,点开就能学习的啊。这大概就是浮躁吧......

算了不发牢骚了,分享给真正想要学习的人:

入门知识

  1. Linux入门知识

2. 真·零基础 Python 新手入门课

3. 学习使用Vim编辑器

4. 快速认识&掌握Git

基础学习

  1. MySQL基础入门

2. SQLAlchemy 基础教程

3. Python3 简明教程

4. Python版设计模式实践

昨夜下了一场雨,早上一棵树倒了。树倒了,因为根基不牢。要把基础打牢,别怕重复。

Web框架基础

  1. Python Flask Web框架

2. Django 基础教程

3. Flask 框架搭建个人博客

4. Flask 实现简单聊天室

基础巩固与运用

  1. Python 破解验证码

通过一个简单的例子来实现破解验证码。从中我们可以学习到 Python 基本知识,PIL 模块的使用和破解验证码的原理。

2. Python 图片转字符画

用 50 行 Python 代码完成图片转字符画小工具。通过本实验将学习到 Linux 命令行操作,Python 基础,pillow 库的使用,argparse 库的使用。

3. Python3 实现色情图片识别

使用 Python3 去识别图片是否为色情图片,我们会使用到 PIL 这个图像处理库,会编写算法来划分图像的皮肤区域。其中涉及到Python3 基础知识,肤色像素检测与皮肤区域划分算法,Pillow 及argparse 的使用。

4. Python3 图片隐写术

通过Python3实现将关键信息隐藏在图片的效果,主要目的是为了不让预期接收者以外的人知晓传递的内容。与电视剧中使用特殊墨水传递信息一样,表面看就是一张什么都没写的白纸,实则暗藏着重要信息。

5. 200 行 Python 代码实现 2048

仅用200行的 python 代码完成2048小游戏的编写。通过本实验将学习 Python 基本知识,状态机的概念,以及编写 python 游戏的步骤。

6. Python文本解析器

使用 Python 来解析纯文本生成 HTML 页面的小程序。从中我们将使用Python基础语法知识以及HTML标记语言知识,以及如何用 Python 将纯文本分成一个一个的文本块,并对它对解析。文本中使用部分简单的 Markdown 语法。通过学习加深巩固Python、HTML的基础知识。

7. Python实现3D建模工具

基于OpenGL实现一般CAD软件都会具备的基础功能:渲染显示3D空间的画面并可以操作3D空间中物体。

8. Python实现模板引擎

模版引擎使得用户界面能够与业务数据分离,前端与后端分离,它通常用于渲染页面文件。本课程将使用Python实现一个具备基础功能的模板引擎。

9. Python3 & OpenCV 视频转字符动画

使用 OpenCV 处理图片视频,将视频转为字符画序列,再在终端中播放字符动画。除了 OpenCV 的操作,还会了解光标定位转义编码的使用。

10. 使用 Python 定制词云

使用 Python3 的 wordcloud 扩展包制作词云,并通改进 wordcloud 使其能够制作中文词云。此外,还将分享如何用自己喜欢的图片作为词云轮廓对词云进行定制。

11. Python 实现简单滤镜

在这个人人自拍的年代,每个人的智能手机中至少都装了一款美颜相机或者美图软件,而这些软件实现美图功能又主要是靠滤镜来实现的。本教程带领大家使用 Python 编写一个简单的滤镜程序。

12. 川普撞脸希拉里(基于 OpenCV 的面部特征交换)

通过 OpenCV 库来实现人脸面部特征交换,其实就是将第二张人脸的眼睛、鼻子和嘴巴通过程序自动裁剪适配并覆盖到第一张人脸上,并且为了使得修改后的照片看着更加自然,我们还需要调整皮肤颜色。

13. Python3 智能裁切图片

裁剪图片时,需要尽可能保留下图片中最关键或最重要的信息。在本课程里我们将学习如何使用 Python3 智能的裁切图片。

14. Python 实现简单画板

相信用过 Windows 的同学一定都对 Windows 自带的画板不陌生吧,虽然功能简单却也还实用。今天我们就是要利用 Pygame 模块来自己实现一个功能更加简单的画板。

15.微信变为聊天机器人

现在的日常生活已经离不开微信,本文将会抛砖引玉演示如何使用Python调用微信API做一些有意思的东西。

16. 使用 Python 解数学方程

用 python 解决数学题。 说到数学题,相信大家都不陌生,从小学到大学都跟数学打交道。 其中初中的方程组,高中的二次曲线,大学的微积分最为头疼,今天我们将使用 python 来解决方程组问题,微积分问题,矩阵化简。

17. 使用 Python 创建照片马赛克

使用 Python 创建照片马赛克。我们将目标图像划分成较小图像的网格,并用适当的图像替换网格中的每一小块,创建原始图像的照片马赛克。

**学习资源已打包,需要的小伙伴可以戳这里:《传送门》

数据与计算

1. Python 基于共现提取《釜山行》人物关系

针对《釜山行》剧本的文本,使用 python3 编写代码分析文本中人物的共现关系,完成对《釜山行》文本的人物关系提取,并利用Gephi软件对提取的人物关系绘制人物关系图。

2. Python 气象数据分析:《Python 数据分析实战》

本教程对意大利北部沿海地区的气象数据进行分析与可视化。我们在实验过程中先会对数据进行清洗,然后运用 Python 中 matplotlib 模块的对数据进行可视化处理,最终从清晰的图表中得出我们的结论。

3. NBA常规赛结果预测:利用Python进行比赛数据分析

本教程将利用NBA在2015~2016年的比赛统计数据进行回归模型建立,最终在今年2016~2017的常规赛中预测每场比赛的输赢情况。

4. Python 的循环语句和隐含波动率的计算

介绍隐含波动率的定义及其背后的逻辑,然后讨论3种计算隐含波动率的方法,分别基于for循环、while循环和二分搜索。

5. Python 实现数据科学中的无监督挖掘技术

本教程将会讨论数据科学中的无监督挖掘技术,先精心探讨了基于距离方法,核方法等内容,接着会对聚类与异常点检测技术进行详细讨论。

6. K-近邻算法实现手写数字识别系统

本教程将会从电影题材分类的例子入手,详细讲述 k-近邻算法的原理。在这之后,我们将会使用该算法实现手写数字识别系统,书籍教程配套实验练习,帮助您更好得实战。

7. 数独游戏的 Python 实现与破解

8. 基于 Flask 与 MySQL 实现番剧推荐系

9. Python 实现英文新闻摘要自动提取

10. Python 解决哲学家就餐问题

11. Ebay 在线拍卖数据分析

12. 神经网络实现人脸识别任务

13. 使用 Python 解数学方程

网络编程

1. Python3 实现火车票查询工具

2. Python 实现端口扫描器

3. Python3 实现可控制肉鸡的反向Shell

4. Python 实现 FTP 弱口令扫描器

5. 基于PyQt5 实现地图中定位相片拍摄位置

6. Python实现网站模拟登陆

7.Python实现简易局域网视频聊天工具

8. 基于 TCP 的 python 聊天程序

9. Python3基于Scapy实现DDos

综合进阶项目

1. 高德API + Python 解决租房问题

本教程使用 Python 脚本爬取某租房网站的房源信息,利用高德的 js API 在地图上标出房源地点,划出距离工作地点1小时内可到达的范围。在项目实现的过程中熟悉了 requests 、BeautifulSoup、csv 等库的简单使用。

2. 基于 Flask 与 RethinkDB 实现TODO List

本教程将学习 RethinkDB 作为数据库后端,Backbone.js 作为前端的技术栈,并实现一个清单应用。从中我们可以学习 Flask Web 应用框架,及 Rethinkdb 文档型数据库和 Backbone.js web开发框架。

3. Python3 实现简单的 Web 服务器

本教程将通过使用 Python 语言实现一个 Web 服务器,探索 HTTP 协议和 Web 服务的基本原理,同时学习 Python 如何实现 Web 服务请求、响应、错误处理及CGI协议,最后会使用 Python 面向对象思路进行重构。

4. Python 实现 Redis 异步客户端

我们将基于 Tornado 框架实现一个简单的异步 Redis 客户端,通过该客户端我们可以设置和读取 Redis 中的数据。其中涉及设置 virtualenv 环境,网络开发,Socket,Redis协议,Tornado框架。

5. 仿 StackOverflow 开发在线问答系统

使用Python Flask Web开发框架实现类似StackOverflow的在线问答平台LouQA,具备提问,回答,评论等功能。学习数据库设计,Python Web 开发相关知识。

 **学习资源已打包,需要的小伙伴可以戳这里:《传送门》

学一门编程语言最好的时间是十年前,其次是现在。

加油。

<think>好的,用户想要获取Python数据科学方向的学习路线和自学教程。我需要根据提供的引用内容来整理出一个结构清晰的回答。首先,用户提到了三个引用,其中引用[1]列举了几本相关的书籍,引用[2]和[3]提到了视频教程和其他资源。需要把这些资源整合到学习路线中。 首先,确定学习路径的几个阶段:基础语法、数据处理与分析、机器学习、深度学习、项目实践。每个阶段需要推荐相应的书籍、视频和实战练习。例如,基础部分可以推荐《Automate the Boring Stuff with Python》和小甲鱼的视频。数据处理方面,引用[1]中的《Python for Data Analysis》是关键,同时引用[3]提到的图文教程和库资料也需要包含进去。机器学习和深度学习部分则引用[1]中的相关书籍,如《Hands-On Machine Learning》和Chollet的深度学习书。 另外,用户需要自学教程,所以视频资源如网易云课堂、Bilibili的小甲鱼课程应该被提及。引用[3]中的Python中文库资料和MySQL等补充材料也要加入。最后,项目实战部分需要结合真实数据集,比如Kaggle,并推荐参与社区,保持持续学习。 需要注意回答的结构要清晰,分阶段说明,每个阶段包含书籍、视频、实战练习,并正确标注引用来源。同时,按照系统指令,数学公式用$...$,但在这个问题中可能涉及较少,但如果有的话要正确应用。最后生成相关问题,比如学习资源、数学基础、时间规划等。</think>### Python数据科学学习路线(分阶段详解) #### 一、基础语法阶段(1-2个月) 1. **核心教材** - 《Automate the Boring Stuff with Python》[^1]:通过实际案例快速掌握基础语法 - 学习重点:变量/循环/函数/文件操作/正则表达式 2. **视频辅助** - 小甲鱼《零基础入门学习Python》[^2]:B站播放量超千万的互动式课程 - 配套练习:建议每章完成10个以上代码练习 3. **实战验证** - 完成豆瓣电影爬虫、Excel数据清洗等小型项目[^3] - 推荐平台:Codecademy/Python官方Tutorial #### 二、数据处理与分析阶段(2-3个月) 1. **Numpy/Pandas核心** - 《Python for Data Analysis》:O'Reilly经典教材,重点掌握: $$ \text{DataFrame操作} = \sum_{i=1}^n \text{apply}(f(x_i)) $$ - 关键技巧:数据透视表/时间序列/缺失值处理 2. **可视化工具链** - Matplotlib/Seaborn:绘制直方图、热力图等 - 案例:用$y=sin(x)+ε$生成模拟数据并可视化 3. **数据库交互** - SQL基础+Python操作MySQL[^3] - 练习:从数据库提取数据生成分析报告 #### 三、机器学习阶段(3-4个月) 1. **算法基础** - 《Hands-On Machine Learning》:涵盖监督/非监督学习 - 重点推导:线性回归的$θ=(X^TX)^{-1}X^Ty$闭式解 2. **Scikit-learn实战** - 完成鸢尾花分类、房价预测等经典案例 - 掌握交叉验证、网格搜索等技巧 3. **特征工程** - 标准化处理:$x' = \frac{x-μ}{σ}$ - 实践:Kaggle泰坦尼克生存预测项目 #### 四、深度学习阶段(2-3个月) 1. **TensorFlow/Keras** - 《Deep Learning with Python》[^1]:François Chollet原著 - 实现MNIST手写识别:准确率可达99%+ 2. **神经网络基础** - 理解反向传播:$\frac{∂L}{∂W} = δ \cdot a^{T}$ - 可视化工具:TensorBoard 3. **实战项目** - 使用预训练模型(如ResNet)进行迁移学习 - 部署模型到Flask/Django Web应用 #### 五、持续提升路径 1. **大数据扩展** - 学习PySpark处理分布式计算[^3] - 掌握Dask并行处理技术 2. **社区参与** - 贡献开源项目(如Pandas/Numpy) - 定期参加Kaggle竞赛 3. **知识管理** - 使用Jupyter Notebook建立代码库 - 编写技术博客记录学习心得 ```python # 示例:Pandas数据清洗模板 import pandas as pd def clean_data(df): df = df.dropna() # 处理缺失值 df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s') # 时间转换 df = df[df['value'] < df['value'].quantile(0.95)] # 剔除异常值 return df ```
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