感谢每一个认真阅读我文章的人,看着粉丝一路的上涨和关注,礼尚往来总是要有的:
① 2000多本Python电子书(主流和经典的书籍应该都有了)
② Python标准库资料(最全中文版)
③ 项目源码(四五十个有趣且经典的练手项目及源码)
④ Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频(适合小白学习)
⑤ Python学习路线图(告别不入流的学习)
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。
一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!
另一个优势是python语言适合工作和家庭的使用,学习起来比较简单,并且简化了很多不必要的符号,这样会更便于编程人员理解,即使是小白也能轻松上手。
python的用途:
1.可用于开发控制台的应用程序。像Ipython。Ipython是交互式计算系统,包含增加的交互式python shell、双过程通信模型、交互式并行计算机架构,并且支持变量自动不全。
2.可用于web应用程序,例如django框架,像国内的豆瓣、知乎便是。
3.可用于处理数据,像大数据处理、处理可视化数据。
4.可用于黑客小工具,例如断网攻击。
5.可用于多媒体开发,例如TimPlayer,cplay。
6.可用于系统编程,像windows和linux系统管理,提高效能。
python就业方向:
1.爬虫
就是利用python技术进行信息收集和爬取,并将所有的网路数据通过自动化程序进行数据处理,例如搜索引擎、数据采集、广告过滤等。
2.数据分析
python语言已经成为数据分析师的首选编程语言,可以以直观的数据分布图的形式进行数据展示,在工作中发挥着重要的作用。
3.Linux运维
Linux运维人员可以利用python编程技术进行自动化批量服务器管理,远远大于人工的工作效率,并且在系统和文档管理方面也被广泛应用。
4.人工智能
在国内人工智能的编程语言就是python,例如基本数据统计、机器学习、量化交易等都与python有着密切的练习。从事这方面的人员需要比较强的数学能力。
5.web开发
python是web开发的常用解决方案之一,在web开发项目中会经常涉及到python语言,尤其是在IT行业。
最后
为了帮助大家更好的学习Python,小编给大家准备了一份Python学习资料,里面的内容都是适合零基础小白的笔记和资料,不懂编程也能听懂、看懂,需要获取方式:扫描下方即可获取。
👉Python学习路线汇总
Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
👉Python必备开发工具👈
👉精品Python学习书籍👈
当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
温馨提示:篇幅有限,已打包文件夹,获取方式:点击这里【 Python全套资料】 或扫描下方即可获取。
如果你也是看准了Python,想自学Python,在这里为大家准备了丰厚的免费学习大礼包,带大家一起学习,给大家剖析Python兼职、就业行情前景的这些事儿。
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
二、学习软件
工欲善其必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,给大家节省了很多时间。
三、全套PDF电子书
书籍的好处就在于权威和体系健全,刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课,但等你学完之后,你觉得你掌握了,这时候建议还是得去看一下书籍,看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。
四、入门学习视频
我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。
四、实战案例
光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
五、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
成为一个Python程序员专家或许需要花费数年时间,但是打下坚实的基础只要几周就可以,如果你按照我提供的学习路线以及资料有意识地去实践,你就有很大可能成功!
最后祝你好运!!!
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。
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