大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程注册界面的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python编程注册界面的解答，让我们一起看看吧。
- 学Python从哪里开始？
- python自学难度有多大，怎样算出师？
- python可以写，桌面应用程序不？需要依赖python么？python是不是，类似.net framework？
- python可以写，桌面应用程序不？需要依赖python么？python是不是，类似.net framework？
学Python从哪里开始？
这是一个非常好的问题，作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
当前Python语言上升趋势明显，随着大数据、人工智能等的不断发展和落地应用，未来Python语言的应用空间会进一步扩大，而且未来更多的职场人都需要掌握一定的Python编程知识，以便于拓展自身的能力边界。
Python语言本身有比较清晰的语法结构，而且Python语言是过程式语言与面向对象语言的结合体，同时Python语言的实验环境也比较好，所以即使没有任何编程语言基础，也完全可以自学Python。
Python语言是目前比较流行的全场景编程语言之一，目前可以应用在Web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发等领域，所以要想学习Python编程，应该选择一个学习方向，这样就可以围绕这个方向来制定相应的学习方案。对于没有明确学习方向的初学者来说，可以按照Web开发方向来制定学习***，一方面Web开发方向的技术体系比较成熟，有大量的学习案例可以参考，另一方面Web开发方向的学习难度相对比较低，可以很快建立学习的成就感。
学习Python编程首先要搭建起Python的基础编程环境，这一步还是比较容易的，到Python的官方网站下载一个与自身操作系统匹配的版本（最好选择3系列版本）就可以了，然后就可以一边学习基本的Python语法一边动手实践了。对于初学者来说，应该选择一步入门级的Python编程书籍，这样会有一个更好的学习体验。
最后，学习Python编程一方面要注重多做实验，另一方面还应该多做交流，交流的过程也是学习的过程。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
如果你想学好Python编程语言，是需要付出更多时间及精力的。现在Python的前景还是非常好的，Python正是当前热门语言之一，尤其是人工智能发展起来以后。Python语言虽然比较简单，起步时很好学。
另外，对于Python新手，在刚开始学习Python的时候，总会遇到这样的一个问题：学习了相关教程，也明白相关的规则，但是给出一个功能，却无从下手，不知道怎么去实现，或者知道怎么去实现，就是写不出来，这个问题该如何解决呢?
我的方法是：在网上找一些大型项目进行练习，多看多练多总结，就能熟练掌握Python，形成更优化的Python思路。当然了，这个比较麻烦。
但是，如果参加培训学习，这个就比较简单了，往往课程教学中会包含这一项，Python学员可以先自己写一遍，然后再听[_a***_]的讲解，通过对比，找到疑惑点和不足之处，然后进行思路和项目的优化。
总之，Python开发的前景是非常好的。如果确实不知道怎么办，可以选择专业的学习方式，先去试听看看，只有这样，你才能知道这个学习班是否真正你，才能知道你是不是适合学Python技术，才不至于浪费时间、金钱和精力。
以本人为例，我学习python是从廖雪峰的个人主站上学习的。
不论是否零起点都比较适合，章节列的也比较详细。主要是每章都有可以动手尝试的小练习，同时也建议楼主要边看边一起写，虽然只是简单的抄，但是也会加深理解。
同时每篇最后也有评论区可以与一同学习的人或者博主留言交流。
如果楼主还是不太自信，或者遇到一些问题自己实在不会解决，也可以在qq上搜索一些python学习交流群，群里一般也会有大量学习资料，有问题也可以随时抛出与大家讨论。
希望对你有帮助。
Python最近非常热门，特别是近几年，社会各界，包括专业人员、学生、教师等都在学这门非常经典的语言。Python相比其他编程语言来说，其结构和逻辑更容易让人接受，易学，个人觉得学Python可以从以下方面开始。
1、首先找一个专业的老师或机构，特别是有实战经验且做的项目比较多的老师或机构，这样会给你最真实和最务实的内容。这些专业老师会引导如何学，怎么学，要学哪些内容；
2、找到一位老师后，按要求完成相关的内容，包括自己要多加练习，有不明白的地方可以和老师及同学交流，同时也可以记录下来，一定要把每个知识点弄清楚，不能半知半会，这样会很不利；
3、要学会做笔记，反复练习，反复实战，包括编辑、处理文档、处理数据等，这样对你的帮助会很大，进步也非常快。
总之，要想学好Python，找专业老师或机构，按***学习，进步将会非常快！
从哪里开始？
当然是从行动开始
网络上免费的Python教程多到你花2年时间都看不完
不用纠结去找到“最好”的教程，随便找一份播放量大的先照着开始
等你基本入门后，再找优秀的教程和书籍深入学习
现实情况是
100个人有学习的想法
20个人***取有效的行动
最后，仅有4个人面对困难并坚持了下去
python自学难度有多大，怎样算出师？
我不知道大家说的不难是在什么样的基础上的，我现自学Python第十四天了。除了代码敲起来比以前熟练一点，自我感觉没有多大进步。当然我是零基础，就是以前一点其他编程经验都没有。或许我可能是更学的视频质量不好，也或许我真的比较笨吧。感觉看***这么久了，如果你随便抛出一个最简单的问题，让我去写代码我还是无从下手。目前最多之后简单的运算。比如a = 3 b=1 print(a+b)这种的。你让我去画个同心圆，蒙了。。。。自学一门语言或者其他的也好都难。简单的说让你现在去自学一下初中的数学，然后去参加高考数学科目。你说难不难。应该有一定的数学基础吧，初中数学应该比高中的简单吧，考120分你要多久。自学什么多难，所以从一开始就要想好，肯定是难的不用说。要么一开始做好难的心理准备，要么一开始就放弃。不要纠结。
你好，我来分享一下我自学的经历
python自学难度有多大？怎么样算出师？
python自学难度，这个要看你是否有基础，如果有，那就很简单；零基础自学相对要花更多的时间，难度说高不高，重在坚持；
这里，我先分享一下我零基础自学的过程，以下是整理过的，如果是零基础，就可以按着以下三个点去做：
1、先确认方向，基本上这门语言是全方位的，这里一共有：WEB开发，人工智能，大数据，爬虫，自动化测试，自动化运维；
2、选择好自学的方式，***结合课本，还是纯***
3、选择好方向和方式去找资料，定好每天自学多少时间
做好以上三步后，就是坚持学下去，我中间有放弃过一两个月，基础是最难打的，实际就是自己的方向没有确定好，最开始是选择自动化运维的方向，后来又转向去学人工智能，这个人工智能的课程就包含了WEB开发的前后端，爬虫，数据库，算法，网络编程，数据可視化等；因为要学的太多，所以~~~还好，后来还是坚持下来。
经历
I am not a designer nor a coder. I'm just a guy with a point-of-view and a computer.
翻译：俺不是码畜，俺只是一条对着电脑有点想法的土木狗。
笔者土木工程渣硕，以下为编程经历，仅供参考：
2001-2005年，本科阶段C艹，60几分飘过。
2005-2008年，研究生阶段用Flac3D（编程建模）做数值分析。
2008-2014年，毕业后利用业余时间捣腾过一段时间网赚（卢松松博客，现在竟然还能访问），使用易语言（大漠插件等）做过一些***工具；也交过学费，套用商业建站模板，做过一个自己的博客网站（已报废）。
2014年，在我乎知道Python，这个时候还是python 2.7的时代；跟着廖雪峰、挖煤哥、虫师的博客开启爬虫取数之旅。
2016年，通过注册岩土专业考试之后，便萌生了一个new idea，越发觉得少个程序员，或越发觉得自己的编程能力欠缺。
2017年，参照狗书用Flask+mongoDB完成网站***://intumu***，和你现在访问的不太一样，早期版本***用原始的Bootstrap框架，参照阮一峰的博客调整UI布局；现在***用AdminLTE框架，JS单页H5应用已不在话下，正谋求向转型Web 3.0。
2018年，上线了微信小程序：注册土木；期间也开发了几个其他类目的小程序，因为需求及定位问题几近荒废。
作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，Python语言本身还是比较简单的，即使没有任何编程语言的基础，也可以通过自学来掌握Python语言的基本用法。目前Python语言在大数据、人工智能领域有广泛的应用，随着大数据等技术逐渐落地到传统行业，传统行业的职场人学习Python语言也有一定的必要。
学习Python语言通常需要经过两个阶段，第一个阶段是学习基本的Python语法，这个阶段的学习难度并不算大，主要是了解Python语言的基本编程规则，同时建立初步的Python编程思想，由于Python语言的实验过程相对比较简单，所以初学者会很容易就能够建立起学习的成就感。
第二个阶段是通过Python来开发一些具体场景下的应用，比如通过Python语言来完成Web开发、大数据开发、人工智能开发或者嵌入式开发等，这部分知识的学习要根据自身的知识基础来选择具体的方向，对于计算机基础知识比较薄弱的初学者来说，可以按照Web开发路线来制定学习***。当然，对于数学基础扎实的初学者来说，按照大数据或者人工智能方向来学习Python也是不错的选择。
从当前产业互联网的发展趋势来看，产业互联网时代将是平台化时代，在平台化时代，开发人员将借助于云计算、大数据、物联网和人工智能等平台来完成各种开发任务，而这些平台大多也都支持Python语言。通过技术平台来完成各种开发任务也会降低开发门槛，这对于大数据和人工智能等技术的落地应用也有非常积极的意义。
最后，对于初学者来说，在掌握了基本的Python语法知识之后，可以通过实习岗位来深入学习，在学习编程语言的过程中，并不建议在脱离开发场景的情况下学习，边用边学往往会有更好的学习效果。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
首先，对于初学者来说学习Python是不错的选择，一方面Python语言的语法比较简单易学，另一方面Python的实验环境也比较容易搭建。
学习Python需要的时间取决于三方面因素，其一是学习者是否具有一定的计算机基础知识，其二是不同的学习方向需要不同的学习时间，其三是掌握程度不同需要的时间也不同。
如果学习者具备一定的计算机基础，那么学习Python语言的基础语法部分还是相对比较容易的，通常一周左右的时间就能够掌握基本的Python语法，然后再利用2到3周的时间完成一些实验通常就可以了。如果基础比较薄弱，或者干脆没有任何计算机基础，那么学习Python的基本语法也不会有太大的困难，但是学习时间会有一定的延长，正常情况下6到8周能够熟练掌握基本语法，并完成一些简单的实验。
如果学习Web开发方向，还需要学习一定的前端开发内容（Html、CSS和JavaScript）和Django库，另外还需要掌握数据库知识。对于初学者来说，通常需要3个月左右的时间，能够达到开发岗位实习要求。
如果学习大数据方向，则需要具备一定的数学基础（线性代数、概率论等），需要学习Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库，顺利的话3个月左右也能够达到实习岗位的要求。学习大数据方向通常需要先学习如何进行数据***集，通常是先学习如何开发“爬虫”，然后再学习数据分析。另外，学习大数据分析的过程也会顺便学习机器学习的相关内容，因为机器学习是目前数据分析的常见手段之一。
python可以写，桌面应用程序不？需要依赖python么？python是不是，类似.net framework？
python可以写桌面应用程序，上一个回答已经说的很清晰了，我主要说一下程序打包和依赖方面的事情。
python程序打包有很多，我一般使用pyinstaller程序进行，常用的是打包成一个文件或者一个运行的文件夹，具体的用法可以百度。打包成文件夹比打包成单个文件的好处就是可以将扩展库都放进去，这个下边会说到。
按照程序员的逻辑，这个问题分为以下几种情况：
如果在编程序的本机使用程序，可以不进行打包，直接python + 代码.py就可以运行程序，不需要启动ide。
如果在其他安装有python环境的机器，需要确认是否具备开发程序所使用的库，比如wxPython或者pyQT之类的，如果有责可以直接运行程序，如果没有的话需要安装上相关的类库之后才可以直接运行。运行源码或者运行打包后的程序都可以正常的执行。这其中最简单的方法是将开发节点上的python安装路径打个包，放到运行的节点上，这样配置一下环境变量之后就肯定能够直接运行。
如果其他机器上没有python环境，单纯拷贝过去源码是不能够执行的。需要使用python打包工具进行打包，并且打包的时候需要将所有引用到的扩展库都打包进去，比如pyQT的话需要将C:\Python36\Lib\site-packages\PyQt5\Qt\plugins\platforms里边的文件夹都打包进去。打包扩展库有两种方法，一种是打包成单个文件的时候增加参数 --path C:/Python36/Lib/site-packages/PyQt5/Qt/plugins/platforms(注意在命令里的'\'最好都替换成'/'或者'\\'，防止被转义)，另外一种是打包成一个文件夹的方式，需要将C:\Python36\Lib\site-packages\PyQt5\Qt\plugins\platforms文件夹下的所有dll文件拷贝到打包目录下边，程序才能够正常运行。
打包包含所有的库文件会造成打包后的可执行程序或者文件夹体积比较大，比如pyQT，打包后由30M以上的空间，这是需要注意的地方，在开发的过程中如果对文件体积有要求的话需要仔细考虑一下。
Python可以写桌面应用程序，大名鼎鼎的wxPython就是做这个的，可用的控件非常多。用Python写的程序，要装了Python才能运行，除非你把它编译成exe，不过目前这项技术还不成熟。
python可以写，桌面应用程序不？需要依赖python么？python是不是，类似.net framework？
python可以写桌面应用程序，上一个回答已经说的很清晰了，我主要说一下程序打包和依赖方面的事情。
python程序打包有很多，我一般使用pyinstaller程序进行，常用的是打包成一个文件或者一个运行的文件夹，具体的用法可以百度。打包成文件夹比打包成单个文件的好处就是可以将扩展库都放进去，这个下边会说到。
按照程序员的逻辑，这个问题分为以下几种情况：
如果在编程序的本机使用程序，可以不进行打包，直接python + 代码.py就可以运行程序，不需要启动ide。
- 如果在其他安装有python环境的机器，需要确认是否具备开发程序所使用的库，比如wxPython或者pyQT之类的，如果有责可以直接运行程序，如果没有的话需要安装上相关的类库之后才可以直接运行。运行源码或者运行打包后的程序都可以正常的执行。这其中最简单的方法是将开发节点上的python安装路径打个包，放到运行的节点上，这样配置一下环境变量之后就肯定能够直接运行。
- 如果其他机器上没有python环境，单纯拷贝过去源码是不能够执行的。需要使用python打包工具进行打包，并且打包的时候需要将所有引用到的扩展库都打包进去，比如pyQT的话需要将C:\Python36\Lib\site-packages\PyQt5\Qt\plugins\platforms里边的文件夹都打包进去。打包扩展库有两种方法，一种是打包成单个文件的时候增加参数 --path C:/Python36/Lib/site-packages/PyQt5/Qt/plugins/platforms(注意在命令里的'\'最好都替换成'/'或者'\\'，防止被转义)，另外一种是打包成一个文件夹的方式，需要将C:\Python36\Lib\site-packages\PyQt5\Qt\plugins\platforms文件夹下的所有dll文件拷贝到打包目录下边，程序才能够正常运行。
打包包含所有的库文件会造成打包后的可执行程序或者文件夹体积比较大，比如pyQT，打包后由30M以上的空间，这是需要注意的地方，在开发的过程中如果对文件体积有要求的话需要仔细考虑一下。
Python可以写桌面应用程序，大名鼎鼎的wxPython就是做这个的，可用的控件非常多。用Python写的程序，要装了Python才能运行，除非你把它编译成exe，不过目前这项技术还不成熟。
当然可以写桌面GUI应用程序，下面我简单介绍几个常用的Python GUI开发库，感兴趣的朋友可以自己尝试一下：
这是Python自带的一个GUI开发标准库，大部分人都应该使用过，小巧、开源、跨平台，对于开发简单的桌面应用程序来说，非常不错，基本组件完全可以满足需求，测试代码如下，一个简单的窗口加上两个输入框：
程序运行截图如下：
这是一个基于tkinter的GUI开发库，对tkinter基本组件进行了更高级的封装，只需简单的几行代码便可快速创建一个对话框程序，包括注册对话框、登录对话框等，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用：
1.首先，安装easygui，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install easygui”就行，如下，安装非常迅速：
2.安装完成后，我们就可以直接编写代码来测试了，代码如下，一个非常简单的注册对话框，相比较tkinter来说，代码量更少，也更易理解：
到此，以上就是小编对于python编程注册界面的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程注册界面的4点解答对大家有用。
