劉峰105141726
python之所以火是因為人工智能的發展，個人整理學習經驗僅供參考！
感覺有本書你學的差不多了就基本具備了一名合格的python編程工程師,不過可惜的是這本書沒有電子版，只有紙質的。
第 1章 從數學建模到人工智能
1.1 數學建模1.1.1 數學建模與人工智能
1.1.2 數學建模中的常見問題
1.2 人工智能下的數學
1.2.1 統計量
1.2.2 矩陣概念及運算
1.2.3 概率論與數理統計
1.2.4 高等數學——導數、微分、不定積分、定積分
2.1.1 Python安裝步驟
2.1.2 IDE的選擇
2.2 Python基本操作
2.2.1 第 一個小程序
2.2.2 註釋與格式化輸出
2.2.3 列表、元組、字典
2.2.4 條件語句與循環語句
2.2.5 break、continue、pass
2.3 Python高級操作
2.3.1 lambda
2.3.2 map
2.3.3 filter
3.1.1 NumPy簡介
3.1.2 NumPy安裝
3.2 基本操作
3.2.1 初識NumPy
3.2.2 NumPy數組類型
3.2.3 NumPy創建數組
3.2.4 索引與切片
3.2.5 矩陣合併與分割
3.2.6 矩陣運算與線性代數
3.2.7 NumPy的廣播機制
3.2.8 NumPy統計函數
3.2.9 NumPy排序、搜索
3.2.10 NumPy數據的保存
4.1.1 初識Pandas
4.1.2 Pandas基本操作
4.2 Matplotlib可視化圖庫
4.2.1 初識Matplotlib
4.2.2 Matplotlib基本操作
4.2.3 Matplotlib繪圖案例
4.3 SciPy科學計算庫
4.3.1 初識SciPy
4.3.2 SciPy基本操作
4.3.3 SciPy圖像處理案例
第5章 Python網絡爬蟲
5.1 爬蟲基礎
5.1.1 初識爬蟲
5.1.2 網絡爬蟲的算法
5.2 爬蟲入門實戰
5.2.1 調用API
5.2.2 爬蟲實戰
5.3 爬蟲進階—高效率爬蟲
5.3.1 多進程
5.3.2 多線程
5.3.3 協程
5.3.4 小結
6.1.1 初識MySQL
6.1.2 Python操作MySQL
6.2 NoSQL之MongoDB
6.2.1 初識NoSQL
6.2.2 Python操作MongoDB
6.3 本章小結
6.3.1 數據庫基本理論
6.3.2 數據庫結合
6.3.3 結束語
7.1.1 從鍵盤獲取數據
7.1.2 文件的讀取與寫入
7.1.3 Pandas讀寫操作
7.2 數據分析案例
7.2.1 普查數據統計分析案例
7.2.2 小結
8.1.1 Jieba中文分詞
8.1.2 Jieba分詞的3種模式
8.1.3 標註詞性與添加定義詞
8.2 關鍵詞提取
8.2.1 TF-IDF關鍵詞提取
8.2.2 TextRank關鍵詞提取
8.3 word2vec介紹
8.3.1 word2vec基礎原理簡介
8.3.2 word2vec訓練模型
8.3.3 基於gensim的word2vec實戰
9.1.1 “迴歸”一詞的來源
9.1.2 迴歸與相關
9.1.3 迴歸模型的劃分與應用
9.2 線性迴歸分析實戰
9.2.1 線性迴歸的建立與求解
9.2.2 Python求解迴歸模型案例
9.2.3 檢驗、預測與控制
10.1.1 K-Means簡介
10.1.2 目標函數
10.1.3 算法流程
10.1.4 算法優缺點分析
10.2 K-Means實戰
11.2 經典算法介紹
11.2.1 信息熵
11.2.2 信息增益
11.2.3 信息增益率
11.2.4 基尼係數
11.2.5 小結
11.3 決策樹實戰
11.3.1 決策樹迴歸
11.3.2 決策樹的分類
12.1.1 認識樸素貝葉斯
12.1.2 樸素貝葉斯分類的工作過程
12.1.3 樸素貝葉斯算法的優缺點
12.2 3種樸素貝葉斯實戰
13.1.1 推薦系統的發展
13.1.2 協同過濾
13.2 基於文本的推薦
13.2.1 標籤與知識圖譜推薦案例
13.2.2 小結
14.1.1 什麼是TensorFlow
14.1.2 安裝TensorFlow
14.1.3 TensorFlow基本概念與原理
14.2 TensorFlow數據結構
14.2.1 階
14.2.2 形狀
14.2.3 數據類型
14.3 生成數據十二法
14.3.1 生成Tensor
14.3.2 生成序列
14.3.3 生成隨機數
14.4 TensorFlow實戰
希望對你有幫助！！！
貴在堅持，自己掌握一些，在工作中不斷打磨，高薪不是夢！！！
TD905
雖說是建議從哪本書學習Python，倒還不如說怎麼通過看書去學習Python，我個人認為並不是一定要按書裡的大綱去慢慢學習Python，要明白，書裡的東西非常多，也不是所有都重要，要一時消化是很困難的事情。尤其在初期學習一門編程語言，主要是靠興趣維持下去，所以一開始學習Python的動力和持續成就感是非常重要的。
從這個角度，我建議在學習Python的時候要帶著目的前行，例如我想學習爬蟲，那麼我會找一個網站，專門針對這個網站去設計這個爬蟲程序，又假設我們想學習Web項目，那麼我首先我會弄一個很簡單的博客，目的是為了可以在博客上寫自己文字，這對一個剛會寫程序的人是非常具備挑戰的，因為一個簡單Web程序，就包含了從用戶到Web程序，再到服務器的邏輯，麻雀雖小五臟俱全。
那麼通過這個思路，我們再來找書就很簡單了，我這裡推薦的是《Python編程：從入門到實踐》，為什麼推薦這本書的原因很簡單，內容不囉嗦，會直接引導到項目中去。例如最簡單的是創建、更新、移動和重命名文件和文件夾，然後在一個文件或多個文件中搜索文本，或者你也可以發送提醒郵件和文本通知，然後自動化填寫在線表格等等。
部分大綱如下：
利用webbrowser模塊的mapIt.py；
弄清楚要爬的URL；
處理mapIt.py命令行參數；
處理剪貼板內容，加載瀏覽器，用F12查看具體要爬內容；
用requests模塊從Web下載文件；
用requests.get函數下載一個網頁；
將下載的文件保存到硬盤，看網頁的HTML源代碼；
用BeautifulSoup模塊解析HTML。
這些簡單的東西你都嘗試過後，就要自己去找項目去做了，就像我剛才所說爬蟲、Web項目，或者你也可以做一些簡單的AI項目，如人臉識別，數字識別等。
如果以上流程你都學完了或者弄清楚了，那麼你也正式入門Python這個有趣的編程世界。歡迎來到Python的世界，碼字不易，如果有幫助就給個贊或者轉發，Hello World各位～
我是沐叔
先拋開問題本身，對於一門語言的初學者，我認為更加關注的應該是如何入門。只要入了門，找到門道，剩下的就靠各自的發展了。
Hello World
當我們學習一門編程語言的時候，程序運行結果出現“Hello World”的時候，會高興，說明程序運行成功了。而這個簡單的運行結果卻涵蓋了初學者的努力。
一門語言的基礎知識包括其發展歷史、基礎語法、基本數據類型、複雜數據類型、運算符、各種條件判斷、內置函數的使用、文件操作、異常處理、數據庫編程等內容。
所以要想入門，這些東西是需要掌握的，只有掌握了基礎，才能任意發揮。
入門途徑
知道了入門要學什麼，選擇入門途徑也很重要。
可以選擇入門書籍，比如《Python學習手冊：第3版》，當然還有其它的經典書籍；
可以選擇知名IT人的博客，一般都對對應的專欄或者個人網站，從入門到精通；
可以選擇技術網站；
可以選擇網絡視頻基礎教程，現在培訓機構很多，一般基礎教程的視頻都是免費的，搜索一大堆，對於基礎入門足夠了。
無論哪一種，都需要動手實踐，敲得多了，思考的多，就會很快入門，找到感覺。
殘缺的孤獨君
作為一名沒有基礎的Python小白，可以先開始閱讀《零基礎入門學習Python》，看幾天後，初始Python的基本語法、列表和字典、包和模塊等概念。推薦這本書作為入門，書籍是基於Python3作為開發語言，具有時效性;語言輕鬆易懂;一邊抄代碼一邊學語法，3天即可以稍微上手Python。
在閱讀書籍期間，還可以參考視頻教程，配置好Python的運行環境。在win7環境下，安裝了Python3.6，Anaconda3，PcCharm，後來才發現，只需要下載一個Anaconda3就可以，熟悉Python的運行環境，熟悉pip、conda等命令的用法、第三方包的安裝。
此外，還配置了MySQL、Navicat、PowerBI等相關軟件。現在想想，有點多餘了，其實暫時是用不到的。但在做項目的時候，終會用到。
另外，對於Python新手，在剛開始學習Python的時候，總會遇到這樣的一個問題：學習了相關教程，也明白相關的規則，但是給出一個功能，卻無從下手，不知道怎麼去實現，或者知道怎麼去實現，就是寫不出來，這個問題該如何解決呢?
一般可以在網上找一些大型項目進行練習，多看多練多總結，就能熟練掌握Python，形成更優化的Python思路。當然了，這個比較麻煩。
但是，如果參加培訓學習，這個就比較簡單了，往往課程教學中會包含這一項，Python學員可以先自己寫一遍，然後再聽老師的講解，通過對比，找到疑惑點和不足之處，然後進行思路和項目的優化。
總之，Python開發的前景是非常好的。如果確實不知道怎麼辦，可以選擇專業的學習方式，先去試聽看看，只有這樣，你才能知道這個學習班是否真正適合你，才能知道你是不是適合學Python技術，才不至於浪費時間、金錢和精力。
千鋒鄭州
如果是基礎的話，我覺得找個在線網站學習下入門就行了。那如果是想要系統學習的話我還是建議分方向去學習更高效。比如下面三個，分別針對安全領域，數據分析，網絡爬蟲，等等。如果是遊戲方向或者機器學習那另外找。
當然還有一本比較推薦的是流暢的Python,比較貴，但是比較透徹。
每天編程一小時
python網站上有說明，那個就可以了。
考試石磊
入門《python基礎教程》即可
進階版的推薦啊《流暢的Python》
Python爬蟲
Python Web開發
Django 企業開發實戰
流風不凍0205
分享一份系列書單吧：
相關：大佬們推薦的Python書單彙總
https://www.toutiao.com/i6649565082718044680/
加米穀大數據
本人也在學習python，也蒐集了一些資料，瀏覽一些相關網頁，選了一本不錯的書《python基礎教程》當然自己也在看，如果剛學習的話真是值得入手的一本好書！
SmartLiu
推薦大家還是看電子教程。
書上面不方便用視頻進行講解。
推薦大家看我開發的白月黑羽教python教程。
www.python3.vip
這個教程的特色是 難點部分有大量視頻講解。而且全部都是免費的。
內容包括語言基礎 ，進階 ，web開發 ，自動化 ，實戰練習 ，常見問題回答等
而且我還在不斷地和讀者交流並更新
大家可以去看看，如果有任何問題都可以和我交流的，歡迎大家問題和建議
