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題記：大二的時(shí)候發(fā)現(xiàn)人生苦短，所以信了拍神，開始學(xué)Python。學(xué)了大半年之后成功轉(zhuǎn)行做前端了。來寫個(gè)教程幫助大家入門Python。 Python優(yōu)點(diǎn)Python是一種簡單易學(xué)、功能強(qiáng)大的編程語言，也是世界上發(fā)展速度最快的語言之一。 在最近的計(jì)算機(jī)語言熱度排名中，Python已躍至第七位，僅排在Java、C、C++、VB、PHP和C#之后。Python在大多數(shù)平臺上的各種應(yīng)用中都是理想的腳本語言，特別適用于快速的應(yīng)用程序開發(fā)。著名的搜索引擎Google也大量使用了Python腳本，而在Nokia智能手機(jī)所采用的Symbian操作系統(tǒng)上，Python也成 為繼C++和Java之后的第三種編程語言。 Python擁有一個(gè)強(qiáng)大的基本類庫和數(shù)量眾多的第三方擴(kuò)展，其豐富程度可以與Java的JDK相媲美。將Python應(yīng)用于系統(tǒng)管理，無疑會讓系統(tǒng)管理員如虎添翼。 Python零基礎(chǔ)入門
和籃球一樣，先來三步上籃：
以上三步可以讓你21天精通Python喲 Tips：推薦一個(gè)神器，Python運(yùn)行可視化，可以一步步查看程序運(yùn)行狀態(tài)，變量狀態(tài)，函數(shù)調(diào)用，內(nèi)存分配，對于理解變量生命周期，作用域，調(diào)試?yán)斫獬绦蚍浅Ｓ袔椭?。開發(fā)工具：推薦Pycharm，有免費(fèi)社區(qū)版，也可用edu郵箱注冊專業(yè)版。 Python進(jìn)階篇進(jìn)階就是專注于Python的某個(gè)領(lǐng)域做深入研究了，Python主要包含了AI領(lǐng)域（NLP，深度學(xué)習(xí)，圖像處理啥的，反正無所不能），Web開發(fā)（后端服務(wù)，爬蟲），數(shù)據(jù)處理（數(shù)據(jù)分析，科學(xué)計(jì)算），工具（比如讀寫Excel，編寫自動(dòng)化腳本），桌面開發(fā)（GUI工具）等等。Python好強(qiáng)大啊，我又想寫Python了。 下面簡單寫寫我知道的領(lǐng)域的入門： Web開發(fā)Python Web框架眾多，是建網(wǎng)站的利器。對于建立不太復(fù)雜的CMS系統(tǒng)（比如新聞網(wǎng)站，博客網(wǎng)站），Django強(qiáng)到?jīng)]朋友，開發(fā)效率無敵。對于注重靈活性的網(wǎng)站，F(xiàn)lask可以作為首選，靈活而小巧，非常優(yōu)雅的框架。
先科普，網(wǎng)絡(luò)爬蟲，可以理解為在網(wǎng)絡(luò)上爬行的一直蜘蛛，互聯(lián)網(wǎng)就比作一張大網(wǎng)，而爬蟲便是在這張網(wǎng)上爬來爬去的蜘蛛，如果它遇到資源，那么它就會抓取下來。比如它在抓取一個(gè)網(wǎng)頁，在這個(gè)網(wǎng)中他發(fā)現(xiàn)了一條道路，其實(shí)就是指向網(wǎng)頁的超鏈接，那么它就可以爬到另一張網(wǎng)上來獲取數(shù)據(jù)。簡單地說，利用程序從網(wǎng)頁上獲取你想要的數(shù)據(jù)。Python的爬蟲框架非常多，也非常好用。入門步驟：
教程點(diǎn)這里 數(shù)據(jù)處理上邊爬蟲講到如何獲取數(shù)據(jù)，這里將學(xué)習(xí)如何分析處理數(shù)據(jù)，教程鏈接?？茖W(xué)計(jì)算，數(shù)據(jù)處理用到比較多的是matlab，無所不能的Python當(dāng)然也可以替代它。numpy pandas是科學(xué)運(yùn)算當(dāng)中最為重要的兩個(gè)模塊。Matplotlib 是一個(gè)非常強(qiáng)大的 Python 數(shù)據(jù)可視化工具，繪制各種圖形。
略從別處引用一點(diǎn)基本介紹
這里包含的東西太多了，基本學(xué)習(xí)方法如上。 附錄：先來看看Python有多強(qiáng)大，不然不能被它所吸引，就學(xué)不下去了。20行代碼實(shí)現(xiàn)人臉檢測與識別：face_recognition可以通過python或者命令行即可實(shí)現(xiàn)人臉識別的功能。使用dlib深度學(xué)習(xí)人臉識別技術(shù)構(gòu)建，在戶外臉部檢測數(shù)據(jù)庫基準(zhǔn)（Labeled Faces in the Wild）上的準(zhǔn)確率為99.38%。 # 導(dǎo)入識別庫import face_recognition# 加載已有的圖片作為圖像庫known_obama_image = face_recognition.load_image_file('face1.jpg')known_biden_image = face_recognition.load_image_file('face_kid.jpg')# 編碼加載的圖片obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_obama_image)[0]biden_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_biden_image)[0]known_encodings = [ obama_face_encoding, biden_face_encoding]# 加載要識別的圖片并編碼image_to_test = face_recognition.load_image_file('face2.jpg')image_to_test_encoding = face_recognition.face_encodings(image_to_test)[0]# 計(jì)算該圖片與已有圖片的差別值face_distances = face_recognition.face_distance(known_encodings, image_to_test_encoding)# 自行設(shè)定同一張面孔的分界值，輸出比對結(jié)果 for i, face_distance in enumerate(face_distances): print('The test image has a distance of {:.2} from known image #{}'.format(face_distance, i)) print('- With a normal cutoff of 0.6, would the test image match the known image? {}'.format(face_distance < 0.6)) print('- With a very strict cutoff of 0.5, would the test image match the known image? {}'.format(face_distance < 0.5)) print()重點(diǎn)來了Python學(xué)習(xí)路線及757.6MB視頻
Python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)路線 Python757.6MB視頻學(xué)習(xí)Python 需要掌握的6大PPT學(xué)習(xí)Python需要學(xué)習(xí)的PDF技術(shù)文檔Python不管是從學(xué)習(xí)路線到視頻，到PPT，再到PDF技術(shù)文檔，小編在這里已經(jīng)全部整理完了，需要獲取的小伙伴就可以轉(zhuǎn)發(fā)此文，關(guān)注小編，私信小編“學(xué)習(xí)”就可以得到獲取方式啦~~ |
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