Python学习资源

本文汇总了丰富的Python学习资源,包括在线教程、视频课程、实践项目及书籍推荐等,覆盖Python基础、网络爬虫、SQL、算法、机器学习等多个方向。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

http://www.cuijiahua.com/resource.html

 

曾看过的书,感觉一些很有用的学习资料,推荐给大家!

Python基础:

网络教程推荐:

  1. 系统学习python3可以看廖雪峰老师的教程

教程地址:点击查看

2. 系统学完也不一定记得很清楚,这时我们需要一个快速的查询手册,菜鸟教程是一个不错的选择:

教程地址:点击查看

3. 快速掌握知识的一个方法就是多加练习,对于初学者一味的做练习题显得过于枯燥,实验楼可以帮助你,找到你感兴趣的小实验:

学习地址:点击查看

SQL基础

可能有的朋友会问,我学网路爬虫,学机器学习,跟SQL有关系吗?答案是有的,对于网络爬虫而言,一个数据持久化的好方法就是将爬取到的数据入库,方便后续分析处理。而对于机器学习而言,SQL更是必须掌握的技能,我们都知道,机器学习算法工程师的很大一部分工作就是做数据清洗和特征工程等数据预处理的工作,数据预处理的的好坏直接影响模型的最终精度。因此,作为数据预处理的得力助手SQL语言,我们必须好好掌握。

网络教程推荐:

  1. 我还是感觉,菜鸟教程是一个不错的选择,指令查询起来很方便,推荐给大家。

教程地址:点击查看

书籍资源推荐:

1.想要系统学习SQL的,可以看下《SQL必知必会》,这本书还是蛮有名的(密码: hpfe):

 

 

 

算法入门

书籍资源推荐:

1. 对于非科班出身的人来说,补充下算法基础还是很有必要的,不过枯燥的算法可能打消很多人的积极性,《算法图解》(python)图文并茂,通俗易懂,真的很适合入门(密码: 4xzn):

 

 

 

2.对于学生而言,面试各大公司的第一关就是笔试,想要快速具备一定的code能力,可以试试《剑指offer》(c/c++)(密码: npeh)

 

 

 

网络爬虫:

网络资源推荐:

1. 网络爬虫入门,无需看太多的书籍,网上的资源一大把,当然我的优快云网络爬虫专栏,还是蛮受欢迎:

教程地址:点击查看

书籍资源推荐:

1. 想系统学习下网络爬虫,看《Python数据采集》是个不错的选择(密码: 2a69):

 

 

 

机器学习:

网络视频推荐:

  1. 吴恩达老师的机器学习视频,必看经典,不容错过:

视频地址:点击查看

书籍资源推荐:

  1. 我的入门书籍是《机器学习实战》,我喜欢动手性强的书(密码:qi7q):
 

 

 

2. 机器学习实战的书籍理论推导过于简练,可以看《统计学习方法》进行辅助学习(密码:1eh1):

 

 

 

3. 更偏向于理论的经典之作,周志华老师的《机器学习》,不过需要具备一定基础才能看懂的西瓜书推荐给大家(密码:t24p):

 

 

 

深度学习:

网络视频推荐:

  1. 吴恩达老师的视频,非常赞!

视频地址:点击查看

书籍资源推荐:

  1. 对于想学习Tensorflow的初学者来说,《Tensorflow实战Google深度学习框架》不容错过(密码: 1i3j):

知乎上看到一题主询问:

”已经学习了python的入门书籍,也练习了书上的一些习题,练习写了一个20行左右的爬图片的小程序。现在想要提高提高,就想问问能有哪些好的网站或者博客有这方面的资料。“

Python程序员彭泉鑫翻译了Full Stack Python上的一段内容,并进行了调整,希望对初学Python、进阶Python的朋友们有所帮助。

推荐Full Stack Python,有各种python资源汇总,从基础入门到各种框架web应用开发和部署,再到高级的ORM、Docker都有。以下是Full Stack Python 上总结的一些教程,我拙劣的翻译了以下,并调整(调整顺序并删了部分内容)了一下:

1、无开发经验,初学python

如果你不会其他语言,python是你的第一门语言:

2、有开发经验 ,初学Python

3、进阶

4、视频,屏幕录像,演示文稿等

5、python的包

  • awesome-python收集了python各种非常好用非常酷的包,确实非常awesome,让作者相见恨晚( I wish I had this page when I was just getting started)。
  • easy-python

6、 播客(Podcasts)

  • Talk Python to Me关注使用python的人们和组织,每一期都会邀请一些开发者谈谈他们的工作等。
  • podcastinit 关于python和让python更牛B的人们。

7、新闻资讯(可订阅)

作者:彭泉鑫
文章源自:http://www.zhihu.com/question/34907211/answer/60369202



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