大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习python总结的问题，于是小编就整理了2个相关介绍学习Python总结的解答，让我们一起看看吧。
python全栈书单有啥推荐？
感谢您的阅读，如果觉得有帮助，麻烦点个赞吧~
任何编程语言，如果想做到全站，那么所需要的就不仅仅是编程语言层面的知识，例如，Java全栈你不仅需要会J***a语言层面的知识，需要要深入了解设计模式、前端、数据库...Python全栈同样如此，列举一下Python目前应用比较多的几个领域，
数据挖掘与分析
web开发
要想从事Python全栈的工作，首先最近的语法和使用时必须要会的，《Python编程：从入门到实践》是一本比较系统、全面、基础的Python入门书籍，所以，这个需要首先学习。
Python是一门入门简单，深入不易的编程语言。它的确对基本语法、标识符要求比较简单，但是要想在项目中更加高效、巧妙的使用Python，还需要了解Python的高阶用法，例如，匿名函数、装饰器、生成器......
人邮君在这里给您推荐
“你能看到多远的过去，就能看到多远的未来。”
与任何研究领域一样，计算机科学也有着悠久的历史，从1936年计算机理论基础“图灵机“的提出，到1945年世界上第一台计算机ENIAC的诞生，再到1***9年第一个微机操作系统CP/M-86的推出……其发展历程和成果，足以填满一座图书馆。
这份书单，人邮君参照全国计算机专业大学本科课程设置，结合计算机科学技术史，从IT人文、数学基础、计算机概论，到实操指南，为你寻根计算理论的本质，让你的每一次阅读和学习变得更加高效。
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上篇包含计算机历史（IT人文类）、计算机应用数学、计算机组成原理与基础
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29岁想学python，有哪些建议？
谢谢邀请，永远都不迟，重要是选对方法！！！
python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！
感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。
第 1章 从数学建模到人工智能
1.1 数学建模1.1.1 数学建模与人工智能1.1.2 数学建模中的常见问题1.2 人工智能下的数学1.2.1 统计量1.2.2 矩阵概念及运算1.2.3 概率论与数理统计1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分第2章 Python快速入门2.1 安装Python2.1.1 Python安装步骤2.1.2 IDE的选择2.2 Python基本操作2.2.1 第 一个小程序2.2.2 注释与格式化输出2.2.3 列表、元组、字典2.2.4 条件[_a***_]与循环语句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高级操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter第3章 Python科学计算库NumPy3.1 NumPy简介与安装3.1.1 NumPy简介3.1.2 NumPy安装3.2 基本操作3.2.1 初识NumPy3.2.2 NumPy数组类型3.2.3 NumPy创建数组3.2.4 索引与切片3.2.5 矩阵合并与分割3.2.6 矩阵运算与线性代数3.2.7 NumPy的广播机制3.2.8 NumPy统计函数3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy数据的保存第4章 常用科学计算模块快速入门4.1 Pandas科学计算库4.1.1 初识Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可视化图库4.2.1 初识Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib绘图案例4.3 SciPy科学计算库4.3.1 初识SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy图像处理案例第5章 Python网络爬虫5.1 爬虫基础5.1.1 初识爬虫5.1.2 网络爬虫的算法5.2 爬虫入门实战5.2.1 调用API5.2.2 爬虫实战5.3 爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1 多进程5.3.2 多线程5.3.3 协程5.3.4 小结第6章 Python数据存储6.1 关系型数据库MySQL6.1.1 初识MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初识NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小结6.3.1 数据库基本理论6.3.2 数据库结合6.3.3 结束语第7章 Python数据分析7.1 数据获取7.1.1 从键盘获取数据7.1.2 文件的读取与写入7.1.3 Pandas读写操作7.2 数据分析案例7.2.1 普查数据统计分析案例7.2.2 小结第8章 自然语言处理8.1 Jieba分词基础8.1.1 Jieba中文分词8.1.2 Jieba分词的3种模式8.1.3 标注词性与添加定义词8.2 关键词提取8.2.1 TF-IDF关键词提取8.2.2 TextRank关键词提取8.3 word2vec介绍8.3.1 word2vec基础原理简介8.3.2 word2vec训练模型8.3.3 基于gensim的word2vec实战第9章 从回归分析到算法基础9.1 回归分析简介9.1.1 “回归”一词的来源9.1.2 回归与相关9.1.3 回归模型的划分与应用9.2 线性回归分析实战9.2.1 线性回归的建立与求解9.2.2 Python求解回归模型案例9.2.3 检验、预测与控制第10章 从K-Means聚类看算法调参10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means简介10.1.2 目标函数10.1.3 算法流程10.1.4 算法优缺点分析10.2 K-Means实战第11章 从决策树看算法升级11.1 决策树基本简介11.2 经典算法介绍11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼系数11.2.5 小结11.3 决策树实战11.3.1 决策树回归11.3.2 决策树的分类第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 19312.1 朴素贝叶斯简介12.1.1 认识朴素贝叶斯12.1.2 朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3 朴素贝叶斯算法的优缺点12.2 3种朴素贝叶斯实战第13章 从推荐系统看算法场景13.1 推荐系统简介13.1.1 推荐系统的发展13.1.2 协同过滤13.2 基于文本的推荐13.2.1 标签与知识图谱推荐案例13.2.2 小结第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅14.1 初识TensorFlow14.1.1 什么是TensorFlow14.1.2 安装TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念与原理14.2 TensorFlow数据结构14.2.1 阶14.2.2 形状14.2.3 数据类型14.3 生成数据十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成随机数14.4 TensorFlow实战希望对你有帮助！！！
想学Python的话就是自学或者培训了，但是自学的话就是自己买书买资料，自己看，但是往往自己看的话容易找不到重点，没有目标，这样比较浪费时间
培训的话尤其对于小白来说效果会比较好，事半功倍，比自学更有效率，也更专业。要真正学好IT技术，应该的是找一家专业IT教育的院校，处在专业的育人环境，有专业的课程体系与老师，这才离成功最近的捷径。建议可以跟着百战程序员的线上Python课程学习，压力不会很大，还可以学好技术，授课老师都是业内大牛，一个好的老师可以帮你思路。百战程序员是我自己在跟着学习的，很多的项目和实操也能很好的锻炼的自己实力可以更好的找到工作。
我是30学python，不过完全兴趣爱好，不过不知道您原来有没有开发经验。
如果是学完找一份工作建议还是找个培训班，效率高一些，自学困难一些，并不是知识点困难，主要是编程思维的训练需要长时间通过练习来建立。如果像我一样纯属爱好就无所谓了。
不过，29岁如果学习找开发工作，年龄上肯定没有任何优势。
我也是29岁，我也在学。买了本《笨办法学python》，一边看书一边手操。进度很慢，但收获也很多。但是要想拿它去找工作，最好还是去培训班学习。我就是纯属兴趣爱好而已。
我26岁开始学python，断断续续学，现在工作之余有时间就学学，本人建筑行业。学习这种事从来不嫌晚，曾经我在乎别人说什么，如今我也不在乎别人说什么，做自己喜欢的事情吧。如果想要资料视频啥的，可以关注这个微信公众号：python咸鱼翻身记，回复python即可。其实资料这种东西，坚持一本下来基本就入门了，我看过最好的书是老齐那本，其次是python语言程序设计，现在我在看python Cookbook，看完这本我打算再看流畅的python
到此，以上就是小编对于学习python总结的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python总结的2点解答对大家有用。
