重学python

最新推荐文章于 2025-12-04 22:56:41 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 22:56:41 发布 · 131 阅读

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#python #机器学习 #开发语言

垃圾产品--Python 专栏收录该内容

20 篇文章

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之前学习python，只学了基础和爬虫部分，没有实际的应用，所以学会了也很快忘记。

现在有了实际的需求，有目的地学，方向是量化交易，机器学习这块，主要应用于期货市场交易。

从头开始学起，以此记录，加油！

确定要放弃本次机会？

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09 Python学习：列表

百锦再的博客

03-20

3万+

在Python中，嵌套列表指的是将一个列表作为另一个列表的元素，形成多层次的嵌套结构。在Python中，列表（List）是一个非常常用且功能丰富的数据类型，具有许多内置的函数和方法可以对列表进行操作。注意，在Python中，列表比较是逐个元素进行比较的，如果两个列表的所有元素一一对应相等，则认为这两个列表相等，否则根据比较结果确定大小关系。在Python中，列表截取和拼接是常用的操作，可以用于获取列表的子集或合并多个列表。你可以向嵌套列表中添加新的子列表，或者修改已有的子列表的元素。

重装python

Zsbug的博客

09-13

4385

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Python入门：Python3 数据结构全面学习教程

热门推荐

优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。

08-26

13万+

Python入门：Python3 数据结构全面学习教程，本文详细介绍Python3常用数据结构及遍历技巧。列表为可变序列，含丰富操作方法，可实现栈和队列，还可通过推导式及嵌套解析高效处理数据，del语句能删除元素或变量。元组是不可变序列，由逗号分隔值组成，可嵌套。集合为无序不重复元素集，支持关系测试和推导式。字典以键值对存储，关键字不可变且唯一，有多种构造方式。此外，还讲解了字典、序列等的遍历技巧，如用items()、enumerate()、zip()等函数，助力高效编程。

已更新至第六版！学习Python，有它就够了

Python、C++、HTML、Java

07-15

1万+

究竟是什么书如此火爆，至今已更新至第六版？本期小编给大家推荐一本精彩的书籍，学习Python的小伙伴一定不要错过喔~

Python 进阶学习之全栈开发学习路线

李赛赛的专栏

07-16

2346

Python作为当今最流行的编程语言之一，凭借其简洁的语法、丰富的生态系统和广泛的应用场景，成为全栈开发的绝佳选择。本文将系统介绍Python全栈开发的技术栈、工具链和最佳实践，帮助开发者快速构建从前端到后端的完整应用。

高中生零基础学python

a525068633的博客

10-16

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学python的第一天各位朋友们大家好，今天是我来到CSND的第一天，也是我真正开始学python的第一天，接下来我将会在这里记录下我每一天学python的过程，希望大家可以一起和我见证这个过程，一起加油努力！在学习了简单的输入print和输出input之后，我开始尝试写出判断语句一个计算体重的简易程序小明身高1.75，体重80.5kg。请根据BMI公式（体重除以身高的平方）帮小明计算他的BMI指数，并根据BMI指数：低于18.5：过轻 18.5-25：正常 25-28：过重 28-32：肥胖

ubuntu下学习Python

大昱的博客

02-19

2883

前言随着AI行业的兴起，Python语言成为了当下最为流行的语言，其原因如下： 1. Python语言入门简单、适用领域广泛。“它”在网络爬虫、数据分析、AI、机器学习、Web 开发、金融、运维等领域都有不俗的表现。 2. Python 方向岗位的薪水在这几年涨幅最高，成为目前最有潜力的编程...

重拾Python学习，先从把python删除开始。。。

东躲西藏终有尽，但求十年不折腾

01-17

3595

根据需要安装numpy，spyder，matplotlib，cartopy，scikit-learn，pandas，cmocean，seaborn等库。从VScode上搞python，最后安装到appdata上，安装插件各种提示warning没权限，太烦了。重新安装python，勾选添加path，选择为所有用户安装，装到D:\Python311\下。下载3.11.9amd版本，先安装，才会出现repair，然后再卸载。进入cmd，敲python，能进入编译，ok，done！删除其他package。

学习Python的难点分析

百锦再的博客

09-28

2万+

【代码】学习Python的难点分析。

python多重插补_5.4 缺失值插补

weixin_39805924的博客

02-10

5231

5.4 缺失值插补因为各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这类数据经常被编码成空格、NaNs，或者是其他的占位符。但是这样的数据集并不能scikit-learn学习算法兼容，因为大多的学习算法都默认假设数组中的元素都是数值，因而所有的元素都有自己的意义。使用不完整的数据集的一个基本策略就是舍弃掉整行或整列包含缺失值的数据。但是这样就付出了舍弃可能有价值数据(即使是不完整的 )的...

重学python入门知识

12-20

重学Python的基础知识对于任何开发者来说都是至关重要的，无论你是新手还是有一定经验的程序员。扎实的基础能够帮助你在遇到复杂问题时快速找到解决办法，避免陷入困境。下面，我们将详细讨论Python的一些基本概念和...

Python笔记之重学Python，Day2

12-21

Day2 Note 1. 模块模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。... Python是一门基于虚拟机的语言，Python程序的运行过程：当在命令行输入python xxx.py时，激活Pyth

跟老齐学Python之重回函数

12-23

Python中的函数基本结构：复制代码代码如下: def 函数名([参数列表]): 语句几点说明： •函数名的命名规则要符合python中的命名要求。一般用小写字母和单下划线、数字等组合 •def是函数的开始，这个...

50、【Ubuntu】【Gitlab】拉出内网 Web 服务：http.server 单/多线程分析（二）

最新发布

HIT_Weston的博客

12-04

675

本文分析了Python的http.server模块在单线程和多线程模式下的性能表现。通过测试发现，单线程模式下（Python<3.7）并发请求会被阻塞，后发请求需要等待前一个请求完成；而多线程模式下（Python≥3.7）可以同时处理多个请求。作者通过slow_server.py脚本模拟耗时操作，使用time curl命令测试响应时间，验证了线程模型的差异。文章还指出Python 3.7是一个重要分水岭，官方将默认命令行服务器升级为多线程以提升用户体验。技术细节参考了CPython源码，并提供了Git

大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12

minhuan的专栏

12-03

967

本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。

【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原

w987333120的博客

12-03

368

本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。

使用 DeepSeek 提升工作效率

Deng872347348的博客

12-03

570

摘要：本文系统介绍了如何利用DeepSeek AI工具提升工作效率。文章首先分析职场痛点，指出DeepSeek在技术文档、代码开发、数据处理等专业场景的优势。随后详细解析核心功能模块，包括文本生成、代码支持、数据分析和知识管理，并明确其适用边界。重点提供了可直接复用的指令模板，涵盖技术文档撰写、脚本开发、数据可视化等典型场景，如自动生成API文档、Python数据分析脚本等。最后给出集成办公软件的最佳实践，并针对不同行业提供适配方案，强调AI工具"增强而非替代"的定位，帮助用户将重复性工

python+django/flask+vue的基于协同过滤算法的体育商品推荐系统

Q_Q1963288475的博客

12-04

462

python+django/flask+vue基于web的产品管理系统

Q_Q511008285的博客

12-04

354

在信息化和全球化加速发展的背景下，企业面临着产品种类不断增加、市场需求变化加快、供应链协作日益复杂的挑战，传统依赖Excel表格、纸质文档和孤立系统的产品管理方式已难以满足高效、精准、协同的管理需求，常常导致信息更新不及时、数据不一致、审批流程冗长、库存与销售脱节等问题，制约了企业的市场响应速度与决策质量。

学python重什么开始

02-25

<think>嗯，用户问的是“学python重什么开始”，看起来可能是个打字错误，应该是“学Python从什么开始”。首先，我需要确认用户的需求。他们可能是一个刚开始学习编程的新手，想了解如何入门Python。接下来，我要考虑学习Python的常见路径，以及如何组织这些信息，使其对新手友好。首先，应该从基础语法开始，比如变量、数据类型、运算符、条件语句、循环和函数。这些都是编程的基础，必须掌握。然后，数据结构如列表、元组、字典和集合也很重要，因为它们是处理数据的基础工具。接下来，用户可能需要了解面向对象编程（OOP），虽然对于新手来说可能有点挑战，但Python中OOP的概念是进阶的关键。然后是文件操作和异常处理，这些在实际项目中经常用到。之后，常用的内置模块如os、datetime、json等，这些模块能帮助完成各种任务，提高效率。实践项目也是关键，比如小游戏、爬虫或数据分析项目，可以帮助巩固知识。学习资源方面，推荐书籍和在线教程是必要的，比如《Python Crash Course》和菜鸟教程。参与社区和解决问题也能帮助提升，比如Stack Overflow和GitHub。需要避免的误区包括不要死记硬背，而是理解原理；不急于求成，编程需要积累；不忽略代码规范，好的习惯很重要。用户可能没有明确说明的是他们的最终目标，比如是想做Web开发、数据分析还是自动化脚本。但作为入门指导，保持通用性比较好，之后再根据兴趣深入。可能还需要提醒学习过程中多实践，写代码是关键。遇到问题如何寻找帮助，比如查阅文档或搜索解决方案。此外，安装Python环境和选择合适的开发工具（如VS Code或PyCharm）也是开始学习的前提，但用户可能已经知道这些，所以可能不需要详细说明，除非他们进一步询问。总结下来，回答的结构应该从基础到进阶，涵盖必要知识点，推荐资源，强调实践，并指出常见误区。这样用户能有一个清晰的路线图开始学习Python。</think>学习 Python 可以从以下几个关键步骤和内容开始，适合零基础入门者： --- ### **1. 基础语法：编程的起点** - **变量与数据类型**：学习如何定义变量（如数字、字符串、布尔值）。 - **运算符**：算术运算符（`+`, `-`, `*`, `/`）、比较运算符（`>`, `==`）等。 - **流程控制**： - 条件语句（`if-elif-else`） - 循环（`for`、`while`，以及 `break` 和 `continue`） - **函数**：如何定义函数、传递参数、返回值。 ```python # 示例：一个简单的函数 def greet(name): print(f"Hello, {name}!") ``` --- ### **2. 核心数据结构：处理数据的工具** - **列表（List）**：有序的可变集合，如 `[1, 2, 3]`。 - **元组（Tuple）**：有序的不可变集合，如 `(1, 2, 3)`。 - **字典（Dictionary）**：键值对存储，如 `{"name": "Alice", "age": 25}`。 - **集合（Set）**：无序且不重复的元素集合，如 `{1, 2, 3}`。 --- ### **3. 面向对象编程（OOP）：进阶必备** - **类与对象**：理解 `class` 的定义、属性和方法。 - **继承与多态**：代码复用的核心思想。 ```python # 示例：定义一个简单的类 class Dog: def __init__(self, name): self.name = name def bark(self): print(f"{self.name} 在汪汪叫！") ``` --- ### **4. 文件操作与异常处理：实战基础** - **读写文件**：使用 `open()` 函数操作文本或二进制文件。 - **异常处理**：用 `try-except` 捕获错误，避免程序崩溃。 ```python # 示例：读取文件并处理异常 try: with open("test.txt", "r") as f: content = f.read() except FileNotFoundError: print("文件不存在！") ``` --- ### **5. 常用内置模块：提升效率** - **`os`**：操作系统交互（如管理文件路径）。 - **`datetime`**：处理日期和时间。 - **`json`**：解析和生成 JSON 数据。 - **`math`**：数学运算。 --- ### **6. 实践项目：巩固知识** - **小工具开发**：计算器、待办事项清单。 - **数据分析**：用 `pandas` 处理 Excel/CSV 数据。 - **简单爬虫**：使用 `requests` 和 `BeautifulSoup` 抓取网页。 - **小游戏**：猜数字、井字棋（Tic-Tac-Toe）。 --- ### **7. 学习资源推荐** - **书籍**： - 《Python编程：从入门到实践》（适合零基础） - 《Python Crash Course》 - **在线教程**： - 菜鸟教程（中文） - [Python 官方文档](https://docs.python.org/zh-cn/3/) - Codecademy、Coursera 的 Python 课程。 - **社区**： - Stack Overflow（解决问题） - GitHub（参与开源项目） --- ### **8. 避免的误区** - ❌ **死记硬背代码**：理解逻辑比记忆更重要。 - ❌ **跳过基础直接学框架**：先扎实掌握语法和核心概念。 - ❌ **不写代码只看教程**：动手实践是进步的关键！ --- ### **总结** 学习路径建议：**基础语法 → 数据结构 → 函数 → 文件/异常 → 项目实践 → 扩展库（如 `numpy`、`django`）**。保持兴趣，多写代码，遇到问题善用搜索引擎和社区资源，逐步深入！