Python从零到精通

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任何知识都是基础入门比较快,达到通晓的程序是需求时日的,这是一个逐渐激烈的进程。

通晓任何一门编程语言,都需求通过大量的实践来积累经验,解决遇到的各种疑难问题,看别人的源码,分享自己的分码的这个进程,才能够通晓Python的方方面面。一个对Python程序能算的上通晓的程序员,对相同一个问题,他知道很多种解决问题的方法,并能从中挑选最有功率的方法!

阶段一:基础阶段

Python语言基础

  • 环境搭建与装备- 变量和数据类型- 编程根底- 装修器- gui介绍

简易爬虫实战

  • http和urllib2- 正则表达式和re- 编写爬虫代码- 多线程

工具阶段

  • Pip安装办法以及环境- Pip根底运用和指定源- Virtualenv安装- Pycharm&pdb调试技巧

Python面向目标

  • 面向目标入门及特征- 类办法运用及特征- 访问束缚- super和self目标- 嵌套类和嵌套函数

web前端根底

  • HTML+CSS- Javascript- Jquery

万丈高楼平地起,再牛逼的大神也需求打好根底,Python语言根底、面向目标编程、开发工具及前端根底等知识点。

阶段二:爬虫阶段

爬虫根底

  • 简略爬虫实例- 办法抓取- 正则表达式的根本运用- 模仿登陆- cookie操作- requsts

Git根本运用

  • 基于github文档装备- pull requst- 常用命令- remote和clone- big分支- feature分支

Scrapy结构

  • Scrapy初步简介- Scrapy常用命令- 爬虫中心- 图片抓取- cookie处理

MYSQL数据库

  • sql标准和创建- 主外键束缚- 数据关联处理- 运算符- 常用函数

从爬虫根底,到各大爬虫结构的应用,能熟练掌握常用的爬虫技巧并能独立开发商业爬虫

阶段三:Web阶段

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flask入门

  • flask上下文呼应- flask路由- flask模板- flask入门数据库操作- Jinja2根本语法- flask入门布置

Django根底

  • 创建网站- sqlite3数据库简介- 数据库根本操作- admin运用

Ajax初步

  • Ajax简介/运转环境- eval&dom- 数据封装- ajax注册用户

Django进阶

  • jinjia2替换模板引擎- admin高档定制- admin actions- 集成已有的数据库- 通用视图

实战:个人博客系统

  • 项目分析- Web开发流程介绍- 数据库设计- 自定义Manger管理- 项目布置上线

flask,django等常用的python web开发结构,以及ajax等交互技术,经过学习能够将爬取的数据以网页或者接口的形式来呈现给用户

阶段四:项目阶段

  • 开发前预备- 需求和功用解说- 代码结构- 注意事项

版本控制管理软件

  • 常用版本控制和原理- Svn常用实操- Svn高档- 四大开源站点- Git详解- Git对比Svn

Diango缓存优化

  • Filesystem缓存解析- Database缓存解析- 缓存装备与运用- 自定义缓存- Redis缓存- Django缓存优化性能评估

网站发布

  • 介绍Diango和它的基- 布置前预备- 主流布置方法介绍- Diango多服务器分离- 脚本自动化- Diango的服务器安全

丰厚的项目经验是找工作的必要条件

好了 希望对你学习Python有一点帮助!

Python Web框架的学习必不可少,比如:Django、Tornado、Flask、Bottle等等。对于框架而言要尽量多学,这样对于今后做网络编程项目则大有裨益。

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原文地址:https://www.cnblogs.com/smmy-day/p/10342300.html

时间: 2024-11-10 11:54:30

Python从零到精通的相关文章

Python从入门到精通高校竞赛学习系列视频课程

课程目标Python从入门到精通高校竞赛学习系列视频课程适用人群Pythhon初学者,Python开发人员,有linux操作基础,能够坚持学习不放弃的同学,课程简介从零基础学习Python编程,理论结合实践,提高自己综合能力:方向和努力决定了自己的价值:通过本课程学习我们能够掌握基本开发知识,在工作和学习中独立完成相关任务:同时我们提供全面的技术支持和指导,如果有问题可以向我们咨询,我们会积极解决学习和工作中的问题 下载地址:百度网盘请添加链接描述 原文地址:http://blog.51cto.

《跟老齐学Python:从入门到精通》齐伟(编著)epub+mobi+azw3

内容简介 <跟老齐学Python:从入门到精通>是面向编程零基础读者的Python入门教程,内容涵盖了Python的基础知识和初步应用.以比较轻快的风格,向零基础的学习者介绍一门时下比较流行.并且用途比较广泛的编程语言,所以,<跟老齐学Python:从入门到精通>读起来不晦涩,并且在其中穿插了很多貌似与Python编程无关,但与学习者未来程序员职业生涯有关的内容. <跟老齐学Python:从入门到精通>特别强调了学习和使用Python的基本方法,学习一种高级语言,掌握其

Opencv图像识别从零到精通(7)----图像平移、旋转、镜像

根据vc6.0c++的学习经验,如果可以很好的自己编程,让图像进行平移旋转这些操作,那么就好像能够清楚的看见图像的内部结构当然这里你怎么访问像素,这个可以自己选一种适合的,最多的是ptr指针,at也是挺多的.看着很简单的变换,可以对图像处理上手的更快,当然对于旋转可能就稍微i难了一点,不过opencv提供了resize(0,remap()等这样的函数,可以方便的让我们进行学习-特别是旋转的时候,有很多的变换,你可以任意旋转一个角度,也可能一直旋转,当然还可以保持图像大小不变的旋转和大小变换的旋转

Python 从零学起(纯基础) 笔记 之 深浅拷贝

深浅拷贝 1. import  copy#浅拷贝copy.copy()#深拷贝copy.deepcopy()#赋值 = 2.   对于数字和字符串而言,赋值.浅拷贝和深拷贝无意义,因为其永远指向同一个内存地址. 对于 字典.元组.列表 而言,进行赋值.浅拷贝和深拷贝时,其内存地址的变化是不同的. 浅拷贝,在内存中只额外创建第一层数据. 深拷贝,在内存中将所有的数据重新创建一份(排除最后一层,即:Python内部对字符串和数字的优化)   1 import copy 2 n1 = {"k1&quo

Opencv图像识别从零到精通(26)---分水岭

分水岭是区域分割三个方法的最后一个,对于前景背景的分割有不错的效果. 分水岭分割方法,是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆,而集水盆的边界则形成分水岭.分水岭的概念和形成可以通过模拟浸入过程来说明.在每一个局部极小值表面,刺穿一个小孔,然后把整个模型慢慢浸入水中,随着浸入的加深,每一个局部极小值的影响域慢慢向外扩展,在两个集水盆汇合处构筑大坝,即形成分水岭. 分水岭

python从基础到精通目录

Python之路[第一篇]:Python简介和入门 Python之路[第二篇]:Python基础(一) Python之路[第三篇]:Python基础(二) Python之路[第四篇]:模块 Python之路[第五篇]:面向对象及相关 Python之路[第六篇]:Socket

python从初识到精通1

Python3 基本数据类型 Python 中的变量不需要声明.每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量才会被创建. 在 Python 中,变量就是变量,它没有类型,我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型. 等号(=)用来给变量赋值. 等号(=)运算符左边是一个变量名,等号(=)运算符右边是存储在变量中的值.例如: 实例(Python 3.0+) #!/usr/bin/python3 counter = 100 # 整型变量 miles = 1000.0 # 浮点型变量

Python 从零学起(纯基础) 笔记 之 迭代器、生成器和修饰器

Python的迭代器. 生成器和修饰器 1. 迭代器是访问集合元素的一种方式,从第一个到最后,只许前进不许后退. 优点:不要求事先准备好整个迭代过程中的所有元素,仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或者之后,元素可以不存在或被销毁. 特点: 访问者是不需要关心迭代器内部的结构,仅需要通过next()方法不断去取下一个内容. 不能随机访问集合中的某个值,只能从头到尾依次访问. 访问到一半时不能往回退 便于循环比较大的数据集合,节省内存 1 names = iter(['alex','ja

Spark (Python版) 零基础学习笔记(二)—— Spark Transformations总结及举例

1. map(func) 将func函数作用到数据集的每个元素,生成一个新的分布式的数据集并返回 1 >>> a = sc.parallelize(('a', 'b', 'c')) 2 >>> a.map(lambda x: x+'1').collect() 3 ['a1', 'b1', 'c1'] 2. filter(func) 选出所有func返回值为true的元素,作为一个新的数据集返回 1 >>> a = sc.parallelize(rang