windowspython編程入門

1. 編程語言python新手怎麼學

1、在學習Python之前選擇好方向

大多人在學習Python之前肯定都自己了解過這門語言，也知道Python有很多的學習方向，比如說數據採集方向（爬蟲），或者Web開發方向，也可能是最近特別火熱的人工智慧方向。每個方向所需要的技術都是不盡相同的，所以在學習完成Python的基礎語法之後，一定要慎重選擇自己之後的進階方向。

2、學習Python的基礎語言

就像學習其他編程語言或者是學習一門外語一樣 ，應該從Python的基礎語法開始學習 ，了解什麼是Python的變數，什麼是循環，什麼是函數，什麼是模塊。類等等。總之，基礎是學習以後高級開發的基石。

3、學習Python的文件操作

學習完基礎之後，肯定要進行一些簡單的聯系。文件的操作是不二的選擇，因為無論是文本文件。XML格式的文件還是Office辦公系列的文件。統稱之為文件操作。

在學習文件操作的時候，要學習文件的寫入和讀取以及了解各種文件之間的讀寫不同知識點。相信在學習完成之後，對於文件的操作，一定會得心應手。

4、學習Python的資料庫編程

在學習完成Python的文件操作處理之後肯定會對於文件的不便性有一定的理解。所以這個時候就要學習Python的資料庫編程了。資料庫有Mysql資料庫，Oracle資料庫和Sqlite資料庫。Sqlite資料庫是Python自身擁有的，而其他的資料庫則需要我們安裝相應的操作模塊。

學習Mysql資料庫的操作即可。資料庫的增加數據，刪除數據，以及查詢數據 以及對應的SQL語句是學習的重點。

(1)windowspython編程入門擴展閱讀：

學習時應注意：

1、軟體質量 學

Python 的人都知道，Python 更注重可讀性、一致性和軟體質量，它的設計致力於可讀性，因此具備比傳統腳本語言更優秀的可重用性和可維護性，另外一點就是 Python 支持軟體開發的高級重用機制，比如面向對象程序設計。

2、提高開發者的效率

相對於其他編程語言，Python 能讓開發者提高效率。它的代碼大小往往只有 C++ 或 Java 代碼的五分之一到三分之一，這就意味著只需輸入少量的代碼就能完成相應的工作，並且可以立即運行，進一步提高程序員的效率。

3、程序的可移植性

大多數的 Python 程序是不需要做任何改變即可在所有主流計算機平台上運行，例如 windows 上寫的可以移到 linux 上。

2. 零基礎如何入門學習Python

以下是python全棧開發課程學習路線，可以按照這個課程大綱有規劃的進行學習：

階段一：Python開發基礎

Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

階段二：Python高級編程和資料庫開發

Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。

階段三：前端開發

Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。

階段四：WEB框架開發

Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

階段五：爬蟲開發

Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。

階段六：全棧項目實戰

Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

階段七：數據分析

Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。

階段八：人工智慧

Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。

階段九：自動化運維&開發

Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。

階段十：高並發語言GO開發

Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發教程開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

3. 小白學python怎麼快速入門多久能完成一個項目

電子書集合|數據科學速查表|遷移學習實戰 ，免費下載

鏈接: https://pan..com/s/11qnpoLX1H_XzFB-RdVNG4w 提取碼: z9x7

4. 如何系統地自學 Python

是否非常想學好 Python，一方面被瑣事糾纏，一直沒能動手，另一方面，擔心學習成本太高，心裡默默敲著退堂鼓？

幸運的是，Python 是一門初學者友好的編程語言，想要完全掌握它，你不必花上太多的時間和精力。

Python 的設計哲學之一就是簡單易學，體現在兩個方面：

• 語法簡潔明了：相對 Ruby 和 Perl，它的語法特性不多不少，大多數都很簡單直接，不玩兒玄學。

• 切入點很多：Python 可以讓你可以做很多事情，科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，總有一個是你感興趣並且願意投入時間的。


廢話不多說，學會一門語言的捷徑只有一個： Getting Started

¶ 起步階段
任何一種編程語言都包含兩個部分：硬知識和軟知識，起步階段的主要任務是掌握硬知識。

硬知識
「硬知識」指的是編程語言的語法、演算法和數據結構、編程範式等，例如：變數和類型、循環語句、分支、函數、類。這部分知識也是具有普適性的，看上去是掌握了一種語法，實際是建立了一種思維。例如：讓一個 Java 程序員去學習 Python，他可以很快的將 Java 中的學到的面向對象的知識 map 到 Python 中來，因此能夠快速掌握 Python 中面向對象的特性。

如果你是剛開始學習編程的新手，一本可靠的語法書是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但對於建立穩固的編程思維是必不可少。

下面列出了一些適合初學者入門的教學材料：

廖雪峰的 Python 教程 Python 中文教程的翹楚，專為剛剛步入程序世界的小白打造。

笨方法學 Python 這本書在講解 Python 的語法成分時，還附帶大量可實踐的例子，非常適合快速起步。

The Hitchhiker』s Guide to Python! 這本指南著重於 Python 的最佳實踐，不管你是 Python 專家還是新手，都能獲得極大的幫助。

Python 的哲學：

• 用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事。

學習也是一樣，雖然推薦了多種學習資料，但實際學習的時候，最好只選擇其中的一個，堅持看完。

必要的時候，可能需要閱讀講解數據結構和演算法的書，這些知識對於理解和使用 Python 中的對象模型有著很大的幫助。

軟知識
「軟知識」則是特定語言環境下的語法技巧、類庫的使用、IDE的選擇等等。這一部分，即使完全不了解不會使用，也不會妨礙你去編程，只不過寫出的程序，看上去顯得「傻」了些。

對這些知識的學習，取決於你嘗試解決的問題的領域和深度。對初學者而言，起步階段極易走火，或者在選擇 Python 版本時徘徊不決，一會兒看 2.7 一會兒又轉到 3.0，或者徜徉在類庫的大海中無法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什麼都要試試，或者參與編輯器聖戰、大括弧縮進探究、操作系統辯論賽等無意義活動，或者整天跪舔語法糖，老想著怎麼一行代碼把所有的事情做完，或者去構想聖潔的性能安全通用性健壯性全部滿分的解決方案。

很多「大牛」都會告誡初學者，用這個用那個，少走彎路，這樣反而把初學者推向了真正的彎路。
還不如告訴初學者，學習本來就是個需要你去走彎路出 Bug，只能腳踏實地，沒有奇跡只有狗屎的過程。

選擇一個方向先走下去，哪怕臟丑差，走不動了再看看有沒有更好的解決途徑。

自己走了彎路，你才知道這么做的好處，才能理解為什麼人們可以手寫狀態機去匹配卻偏要發明正則表達式，為什麼面向過程可以解決卻偏要面向對象，為什麼我可以操縱每一根指針卻偏要自動管理內存，為什麼我可以嵌套回調卻偏要用 Promise...

更重要的是，你會明白，高層次的解決方法都是對低層次的封裝，並不是任何情況下都是最有效最合適的。

技術涌進就像波浪一樣，那些陳舊的封存已久的技術，消退了遲早還會涌回的。就像現在移動端應用、手游和 HTML5 的火熱，某些方面不正在重演過去 PC 的那些歷史么？

因此，不要擔心自己走錯路誤了終身，堅持並保持進步才是正道。

起步階段的核心任務是掌握硬知識，軟知識做適當了解，有了穩固的根，粗壯的枝幹，才能長出濃密的葉子，結出甜美的果實。

¶ 發展階段
完成了基礎知識的學習，必定會感到一陣空虛，懷疑這些語法知識是不是真的有用。

沒錯，你的懷疑是非常正確的。要讓 Python 發揮出它的價值，當然不能停留在語法層面。
發展階段的核心任務，就是「跳出 Python，擁抱世界」。

在你面前會有多個分支：科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，這些都不是僅僅知道 Python 語法就能解決的問題。

拿爬蟲舉例，如果你對計算機網路，HTTP 協議，HTML，文本編碼，JSON 一無所知，你能做好這部分的工作么？而你在起步階段的基礎知識也同樣重要，如果你連循環遞歸怎麼寫都還要查文檔，連 BFS 都不知道怎麼實現，這就像工匠做石凳每次起錘都要思考錘子怎麼使用一樣，非常低效。

在這個階段，不可避免要接觸大量類庫，閱讀大量書籍的。

類庫方面
「Awesome Python 項目」：vinta/awesome-python · GitHub
這里列出了你在嘗試解決各種實際問題時，Python 社區已有的工具型類庫，如下圖所示：



vinta/awesome-python

你可以按照實際需求，尋找你需要的類庫。

至於相關類庫如何使用，必須掌握的技能便是閱讀文檔。由於開源社區大多數文檔都是英文寫成的，所以，英語不好的同學，需要惡補下。

書籍方面
這里我只列出一些我覺得比較有一些幫助的書籍，詳細的請看豆瓣的書評：

科學和數據分析：
❖「集體智慧編程」：集體智慧編程 (豆瓣)
❖「數學之美」：數學之美 (豆瓣)
❖「統計學習方法」：統計學習方法 (豆瓣)
❖「Pattern Recognition And Machine Learning」：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖「數據科學實戰」：數據科學實戰 (豆瓣)
❖「數據檢索導論」：信息檢索導論 (豆瓣)

爬蟲：
❖「HTTP 權威指南」：HTTP權威指南 (豆瓣)

Web 網站：
❖「HTML & CSS 設計與構建網站」：HTML & CSS設計與構建網站 (豆瓣)

...

列到這里已經不需要繼續了。

聰明的你一定會發現上面的大部分書籍，並不是講 Python 的書，而更多的是專業知識。

事實上，這里所謂「跳出 Python，擁抱世界」，其實是發現 Python 和專業知識相結合，能夠解決很多實際問題。這個階段能走到什麼程度，更多的取決於自己的專業知識。

¶ 深入階段
這個階段的你，對 Python 幾乎了如指掌，那麼你一定知道 Python 是用 C 語言實現的。

可是 Python 對象的「動態特徵」是怎麼用相對底層，連自動內存管理都沒有的C語言實現的呢？這時候就不能停留在表面了，勇敢的拆開 Python 的黑盒子，深入到語言的內部，去看它的歷史，讀它的源碼，才能真正理解它的設計思路。

這里推薦一本書：
「Python 源碼剖析」：Python源碼剖析 (豆瓣)
這本書把 Python 源碼中最核心的部分，給出了詳細的闡釋，不過閱讀此書需要對 C 語言內存模型和指針有著很好的理解。

另外，Python 本身是一門雜糅多種範式的動態語言，也就是說，相對於 C 的過程式、 Haskell 等的函數式、Java 基於類的面向對象而言，它都不夠純粹。換而言之，編程語言的「道學」，在 Python 中只能有限的體悟。學習某種編程範式時，從那些面向這種範式更加純粹的語言出發，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 語言的根源。

這里推薦一門公開課
「編程範式」：斯坦福大學公開課：編程範式
講師高屋建瓴，從各種編程範式的代表語言出發，給出了每種編程範式最核心的思想。

值得一提的是，這門課程對C語言有非常深入的講解，例如C語言的范型和內存管理。這些知識，對閱讀 Python 源碼也有大有幫助。

Python 的許多最佳實踐都隱藏在那些眾所周知的框架和類庫中，例如 Django、Tornado 等等。在它們的源代碼中淘金，也是個不錯的選擇。

¶ 最後的話
每個人學編程的道路都是不一樣的，其實大都殊途同歸，沒有迷路的人只有不能堅持的人！

希望想學 Python 想學編程的同學，不要猶豫了，看完這篇文章，

Just Getting Started ！！！

5. 0基礎學習python怎麼入門呢

鏈接：http://pan..com/s/1VFYbfZcE5a808W7ph9-qDQ

零基礎學python課程。Python是目前最流行的動態腳本語言之一。本課程由淺入深，全面、系統地介紹了使用Python進行開發的各種知識和技巧。 包括Python環境的安裝和配置、Python的基本語法、模塊和函數、內置數據結構、字元串和文件的處理、正則表達式的使用、異常的捕獲和處理、面向對象的語言特性和設計、Python的資料庫編程、Tkinter GUI庫的使用、HTML應用、XML應用、Django網頁開發框架的使用、測試驅動開發模式應用、Python中的進程和線程、Python系統管理、網路編程、Python圖像處理、Python語言的擴展和嵌入以及Windows下Python開發等。

課程目錄：

python語言的特點

python的發展歷史與版本

python的安裝

python程序的書寫規則

基礎數據類型

變數的定義和常用操作

序列的概念

字元串的定義和使用

......

6. 如何自學Python

分享Python學習路線。

第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。

學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段高級進階。這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

自學本身難度較高，一步一步學下來肯定全面且扎實，如果自己有針對性的想學哪一部分，可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊，可以多看一些不同的視頻學習。

7. python入門教程

python入門教程如下：

准備材料：windows電腦、python

1、這里簡單告用python軟體編寫的一個關於貨物售價折扣方面的一個計算程序，首先打開python軟體。

8. 如何零基礎入門 Python

1. 要有決心
做任何事情，首先要有足夠的決心和堅持，才能做好事情、學好Python。
2. 勤於動手
對於編程語言的學習，不能眼高手低，學的過程中，想到就要寫出來，一方面能夠培養出寫代碼的感覺，另一方面可以加深知識的掌控。
3. 一套完整的學習體系
Python編程語言的全面學習，需要擁有一整套系統的學習資料和學習計劃，全面掌握Python基礎知識，對以後解決Python編程過程中的問題十分有益！
4. 項目實戰訓練
Python編程基礎知識的學習最終目的是應用於項目中，因此，項目實戰訓練必不可少，多做幾個項目，盡量是功能完整的項目，形成項目思路，對以後進行項目實戰是很有好處的！

9. 小白入門：用什麼寫Python

為初學者們介紹一下比較受歡迎且好用的工具。
一、最強終端：Upterm
本來想推薦fish或者zsh，但其實這兩個我也主要是貪圖自動補全這個特性。最近在用的這個 Upterm 其實很簡單好用，它是一個全平台的終端，可以說是終端里的 IDE，有著強大的自動補全功能。之前的名字叫 BlackWindow，有人跟他說這個名字不利於社區推廣，改名叫 Upterm 之後現在已經17000+ Star了。
二、互動式解釋器：Ptpython
一個互動式的 Python 解釋器。支持語法高亮、提示甚至是 vim 和 emacs 的鍵入模式。
三、包管理必備：Anaconda
強烈推薦Anaconda ，它能幫你安裝好許多麻煩的東西，包括： Python 環境、pip 包管理工具、常用的庫、配置好環境路徑等等。這些事情小白自己一個個去做的話，容易遇到各種問題，帶來挫敗感。如果你想用Python搞數據方面的事情，就安裝它就好了，它甚至開發了一套JIT的解釋器Numba。所以 Anaconda有了JIT之後，對線上科學計算效率要求比較高的東西也可以搞了。
四、編輯器：Sublime3
小白的話當然還是推薦從PyCharm開始上手，但有時候寫一些輕量的小腳本，就會想用輕量級一點的工具。Sublime3很多地方都有了極大的提升，並且用起來比原來還要簡單。配合安裝Anaconda或CodeIntel插件，可以讓 Sublime擁有近乎IDE的體驗。
五、前端在線編輯器：CodeSandbox
雖然這個不算是真正意義上的Python開發工具，但如果後端工程師想寫前端的話，這個在線編輯器太方便了，簡直是節省了後端工程師的生命啊！不用安裝npm的幾千個包了，它已經在雲端完成了，采讓你直接就可以上手寫代碼、看效果。對於 React、Vue這些主流前端框架都支持。算是一個推薦補充吧。
六、Python Tutor
Python Tutor 是由 Philip Guo 開發的一個免費教育工具，可幫助學生攻克編程學習中的基礎障礙，理解每一行源代碼在程序執行時在計算機中的過程。通過這個工具，教師或學生可以直接在 Web 瀏覽器中編寫 Python 代碼，並逐步可視化地運行程序。如果你不知道代碼在內存中是如何運行的，不妨把它拷貝到Tutor里可視化執行一遍，加深理解。
七、IPython
IPython 是一個 for Humans 的 Python 互動式 shell，用了它之後你就不想再用自帶的 Python shell 了，IPython 支持變數自動補全，自動縮進，支持 bash shell 命令，內置了許多實用功能和函數，同時它也是科學計算和交互可視化的最佳平台。
八、Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 就像一個草稿本，能將文本注釋、數學方程、代碼和可視化內容全部組合到一個易於共享的文檔中，以 Web 頁面的方式展示。它是數據分析、機器學習的必備工具。
九、Anaconda
Python 雖好，可總是會遇到各種包管理和 Python 版本問題，特別是 Windows 平台很多包無法正常安裝，為了解決這些問題，Anoconda 出現了，Anoconda 包含了一個包管理工具和一個Python管理環境，同時附帶了一大批常用數據科學包，也是數據分析的標配。
十、Skulpt
Skulpt 是一個用 Java 實現的在線 Python 執行環境，它可以讓你輕松在瀏覽器中運行 Python 代碼。使用 skulpt 結合 CodeMirror 編輯器即可實現一個基本的在線Python編輯和運行環境。
以上推薦的十個Python開發工具，雖然都很好用，但是也不必全部都安裝，畢竟適合自己的才是最好的，大家可以根據自己的需求進行選擇。