大家好，今天小编关注到一个比较有的话题，就是关于python核心编程阅读的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python核心编程阅读的解答，让我们一起看看吧。
python该怎么效率的学习呢？
36岁0基础学python，两周之内做了一个用于工作的程序，应该有资格回答这个问题。
学习pytho最高效的方式是先确定一个目标，即你要开发一个什么程序。
我当初学习pytho的目标非常明确，就是要做一个***集器***集数据。因为火车头和八抓鱼动不动就要收钱，还不能满足我的个性化需求。
因为用过***集数据的程序，我大概知道***集数据的流程。我把***集分成以下几个步骤：
1.拿到目标网页的html源码。
3.把内容保存起来。
4.***集多个页面的时候，需要重复1-3步骤，需要一个循环。
然后就是各种搜索，解决这4个问题。
用python的requests解决了问题1。
学习任何一门语言，选择操作系统，搭建开发环境是必不可少的。学习Python，这里推荐Linux系统，在Linux平台一般都是配置好Python开发平台，安装好系统就可以写程序。如果你选择windows，就要自己下载并配置好Python开发环境。【开发环境的选择】
环境搭建。下载并安装好python及IDE,你需要明白什么是IDE，什么是命令行等，并配置好路径及环境变量。在这里推荐大家找下免费的pycharm，风格比较舒服，但是会比较慢。
选择一门重视大脑学习的书籍，在这里推荐《Head First Python》，这是我看过最注重大脑学习的书籍，对于新手入门极有好处。【书籍】
仔细阅读有关Python的书籍，好记心不如烂不同，一定要做笔记，过后回顾笔记。书上给出的练习，一定要做，并且争取全部弄懂。书上有的练习代码，一定要自己调试一遍，知其所以然。【看书练习】
明确学习目标
最重要的是明白学python的目的是什么，是数据挖掘还是想刷个火车票啥的，是机器学习还是搞个小脚本装下，是想成为厉害的harker还是强大的web开发者。只有明白了目的，才有学下去的动力。
能学的更好,学习编程呢,有几块方面是很重要的
1.学的时候认真听讲 不认真听一切都白搭
2.细心,多练 代码是敲出来的,不是想出来的
3.定时复习 不要过度相信自己的短期记忆,只有定时的去回顾自己前段时间学习的内容,才能让它们真正长期停留在自己脑子里,,成为真正属于你自己的东西
不管是什么语言，其实都是一个认知的过程。先要懂得它是什么（程序的语法基础），它能做什么（语法的特性，和其他语言的不同），该怎么做（项目实战）。然后这三个过程相互交叉，不断的融合，最终掌握这门语言
Windows 10 2019五月更新对Python作了怎样的优化？
尽管很多人想要学习编程，但“万事开头难”这个道理，还是会将不少人劝退。
你在网上找到的大多数教程，都既定***设用户已经知道了如何执行基本操作，甚至直接跳到服务器管理等进阶内容。
好消息是，在 Windows 10 2019 五月更新（Version 1903）中，微软为想要学习 Python 编程的用户，提供了一个更加便捷的部署选项。
【题图 via：OnM***T】
据悉，Python 是一种易于上手和阅读的编程语言，功能性毋庸置疑，但并非 Windows 自带。此前，想要在 Windows 上部署 Python 开发环境，是一件相当令初学者沮丧的事情。
庆幸的是，微软和 Python 团队携手，让 Python 能够在 Windows 10 2019 五月更新（Version 1903）上变得更易于安装 —— 无需用户‘抓耳挠腮掉头发’般地去配置了。
据悉，在 Python 团队和开源社区的帮助下，这款开发语言已经证实登陆了 Microsoft Store 应用商店。点击安装完成后，你可以立即上手使用。微软在 Windows 开发者博客上写到：
住所周知，多年来，Windows 是唯一一款不包含开箱即用的 Python 解释器的主流操作系统。
Python有哪些常用的框架和好用的库推荐？
Python 是一门功能强大且通用的计算机编程语言，在各个方面都有比较广泛的应用，这得益于 Python 有一个非常好的生态系统以及一系列的框架和库，下面是一些 Python 的一些应用领域常用的框架和库：
Web 开发方面， Django ，Tornado， flask，web2py，Pyramid 等。
- 机器学习、人工智能方向，scikit-learn，Tensorflow， pyTorch，Theano，keras，OpenAI gym 等。
- 自然语言[_a***_]，NLTK，Gensim，PyNLPI，Jieba，TextBlob，Pattern 等。
- 统计学，金融数据分析方向，numpy，scipy，pandas，stat***odels 等等。
- 科学计算方向，numpy，scipy，sympy，IPythoon，h5py 等。
- GPU 计算方面，pyCUDA，pyopencl 等。
- 数据可视化方面，matplotlib，seaborn，Bokeh，Plotly 等。
- 大数据方面，pyspark，Dask 等
- 爬虫、数据挖掘方向，Scrapy，pyspider，scikit-learn，pandas，Beautiful Soup 等。
- 图像处理方向，scikit-image，PIL，Pillow，CV2 等。
- 用户图形接口编程方面，Tkinter，PyQt 等。
- 游戏开发，Pygame，Pyglet 等。
- ......
今天来整理出的一些比较受欢迎的Python开源框架。这些框架包括Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫，科学计算，可视化等。
一、Web框架
Django: Python Web应用开发框架 Django 是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台。它鼓励快速开发，并遵循MVC设计，开发周期短。文档完善、市场占有率最高、招聘职位最多。
Web.py: 轻量级Web框架，虽然简单但是功能强大。不依赖大量的第三方模块，它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。
Web2py：Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容Google app Engine。
想自学Python,请问有人指点一二吗？
可以自学的，网上现在入门的资料也特别多，找一套系统的资料就可以开始学习的。才算是现在比较流行的一种编程语言，用并且的人越来越多，很多人都想学好Python，那么怎么学好呢？
一，勤加练习
对于初学者来说，对于Python语言比较陌生，因为每种语言都有自己的语法，自己的特点，比如Python内置了许多的函数，但是需要多敲代码，记住并且知道怎么使用。
二，看基础讲解的书籍和视频
如果你没有过变成这样好想自学Python的话，系统的***和书籍能带你更好地了解Python
三，进阶中高级
四，保持连续性。
学习编程比较忌讳学习的过程中经常断，因为编程需要让大脑保持对程序的熟悉和记忆。
五，实战
基地建完之后就要建楼了，否则打地基也没有什么用，可以自己搭建一个项目，在账目中遇到的问题会让你有不一样的收获。
看你想学多深。
最简单的是语法，这个网上到处都是。甚至可以直接跟着python***的入门教程走一遍。而且***看的都是最新版。（python不同版本还是有些差别的，有些旧版的写法新版未必适用）如果觉得看文字类的现在***网课也很多。特别提示，这一步请重点记住里面的概念和名称。这些东西不影响你写代码但不熟悉的话后续一些教程看起来吃力。
语法基本了解后可以按自己的兴趣找些开源代码。代码中会涉及一些***工具包。有些是自带的有些是三方的。（面向对象的魅力之一就是这些包，实现很多功能未必要自己写。调用其中功能就好。）这类功能很多，看自己兴趣在哪里多看看别人的。熟悉这些包后可以自己实现一些简单功能。
接下来可以按自己的喜好了解一些框架或api。比如人脸识别，你可以用google的tf框架实现，也可以直接调用阿里的api。用这些东西可以简单实现些比较复杂的功能。具体哪种方式好自己多试试比较。至此，大部分功能性的东西都能做了。多写写多看看积累经验。
接下来功夫在诗外了，首先是软件工程和算法设计。把上述内容比喻成积木的话了解各自拼搭的设计原则和总体优劣。然后是数学功底，一般比较常用的是线性代数和离散数学。
python 自学就可以 没必要报学习班。多测试，练习，多读源码，github上面有很多 开放的小项目。python 比较流行的框架 flask django。可以从实现一个小网站或者智能识别照片 一个简单的小需求 来驱动学习。人工智能有很多框架 tensorflow 是主要核心，但是机器学习要求比较高，微积分，概率，导数，这些要学好。如果不会这些，建议往web应用上面走，django + mysql 还是很好学的。
首先不知道题主是有一定编程基础还是小白，如果有一定编程基础的话，可以直接跳过第一第二步。
首先第一步，寻找学习***。现在互联网非常发达，网上的学习***非常丰富，去找一套培训机构的系统的学习***教程去坚持学习。
第二步，给自己制定一个完整的学习***：我要花多长时间把这套课程学习完，能做出什么东西来。这样让自己每天带着“任务”去学习而不是三天打鱼两天晒网。自学者遇到的最大问题就是遇到困难之后很容易坚持不下去。同时要善于利用搜索引擎自己去解决问题。
第三步：任何语言，从最基本的语法开始学起，就像我们学外语，只有掌握语法才能写作文。掌握语法之后，开始尝试自己动手敲，划重点，一定要跟着敲，这也是初学者最容易犯的错误，看着感觉好像会了，但实际自己写却写不出来。所以一定要多敲，找感觉。
第四步：掌握了基本语法之后，进一步去网上找别人的代码学习(推荐全球最大男***友社区github***)，看别人怎么用它做项目。同时自己能做出一些小应用也可以增加成就感。
第五步：前面已经开始入门了，想达到工作的水平，就需要去掌握几个流行的框架，框架能大大提高我们的开发速度。
第六步：工作了一段时间了，你不甘于当个代码搬运工，开始对代码有要求，要自己去创造代码。这时候就可以去阅读一些有名项目的源代码，学习作者优秀的设计思想。然后可以尝试着去开源社区贡献自己的代码，贡献自己的开源代码是驱动自己成长最快的方式。
你好，老修来分享一下你的问题。
老修是去年自学的Python,刚刚开始选择的方向是自动化运维，不过现在主要用它来爬一些数据，自己做拍***用，为此我特意写了三篇关于自学的文章（12个月，零基础自学Python语言心得分享-上篇（内含建议和方法）），你可以参考一下；
那这里我们谈谈你说的这个人工智能，这个是有一定门槛的，具体的就不谈了，说说如果自学可能性大吗？可能性比较低，可以很肯定的和你说，我们先来看看它的线路：
学完Python基础以后，是数据模块，它需要学些什么呢？首先需要大专以上，本科这样的数学基础，大概有：线性代数，微积分，代数，概率统计学，只是基础，也没真让我们去用它来算；后面对人工智能的Python算法，需要做好几个模块，比如Numpy等;那里边还有有神经网络，这里又有两个派系，所以需要学的很多，想通过自学，可能性很小，学会了，人家也不一定敢要你。
粗粗的我们就谈这些，希望我的回答能帮到你。
到此，以上就是小编对于python核心编程阅读的问题就介绍到这了，希望介绍关于python核心编程阅读的4点解答对大家有用。
