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学习实践的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python学习实践的解答，让我们一起看看吧。
python基础教程和实践选哪个？
如果您是初学者，建议您选择Python基础教程。这本书会从头开始教您Python的基础知识，包括语法、数据类型、流程控制、函数等内容。它适合那些没有编程经验或对Python编程语言不熟悉的人。
如果您已经有一定的Python编程经验，并且想要进一步提升自己的技能，那么选择Python实践可能更合适。这本书将教您如何应用Python解决实际问题，涵盖了一些更高级的主题，如文件处理、网络编程、数据库访问、Web开发等。它适合那些希望将Python应用于实际项目或进一步扩展自己技能的人。
无论您选择哪本书，都建议您在学习过程中进行实践。编写和运行自己的代码是提高编程能力的重要方法。
python选实践。
《Python编程从入门到实践》和《Python基础教程》这两本书。《Python编程从入门到实践》适合初学者，它通过实际项目帮助你学习Python的基础知识和应用。
看是针对于什么样的人。如果是编程初学者，建议选择实践。如果有一定经验的开发人员，建议基础教程（重在学习语法）。
初学者，只是学语法，没咋用，会很迷茫，学完了就没了。
学习完Python《从入门到实践》这本书后，有什么进阶的书值得一看？
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。
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 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 条件语句与循环语句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NumPy
3.1 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[_a***_]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 193
12.1 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！！！
贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！！
我(非科班)自学python，基本的语法掌握，但是编程能力很差，不能实践，怎样摆脱困境？
两点建议：
一、自学与科班相比，没有老师教，学的知识点比较零散，不系统，同时缺少在校上课的理论与实验相结合环节！建议找一本适合自己的教材，视频学习也需要，书本知识也是必要的。
二、结合自己的爱好或需求，找个小项目练下，比如学习字符串时，做一个"一站到底"小游戏，从唐诗宋诗三百首中电脑随机选一个上句，用户回答下句或选择下局（四选一），答对一题计10分，答错题不得分，且可用积分换题目、去掉一个错误答案等功能。这个小游戏，可练习多个python基础知识。
如果学有余力的话，还可以做个UI界面，可以用python自带tkinter模块写个简单的游戏界面。
总之，学编程重在实践！看十遍不如写一遍，写一遍和写十编领悟也肯定是不同的！
首先要明确为什么学习python？
python是一种被广泛使用的高级编程语言，其代码语法简洁、可读性强，并且具有丰富和强大的库。python简单易学，应用广泛，web开发、爬虫、运维、人工智能……可以说无所不能。python去年还被列入了全国计算机等级考试科目，也逐步成为小白踏上编程之路的入门语言了。
“人生苦短，我用python！”用python干什么？这个因人而异，个人而言，我学习python主要用于两个方向:爬虫和运维，工作上可以帮助我们复杂工作简单化，重复工作自动化，以及以后的人工工作智能化。
明确学习python的方法
1.确立目标
例如我对python的定位，其实就是一个提升工作效率的工具，学习python的目的简单明确，总的来说就两个：
1.学习python语言，并能用它来爬取数据做数据分析；
2.使用python制作一些脚本工具，以帮助并提升工作效率。
2.拆分任务
我们通过逆向分解，将目标拆分成具体的可执行任务。这个过程其实就是将目标细分整理成具体的小目标或问题，然后将其关联到一个个可执行的任务，目的是完成目标或解决问题。
无他，但手熟尔。我也是非科班出身，想象你手上有把锤子，全世界都是钉子，啥工作都用py搞一下。这样技术可以快速上去。再就是计算机基础课要补，数据库，数据结构，网络，操作系统，不需要用科班教材，社会上许多技术大牛出的书也可以替代。
这个问题是很多自学编程语言同学的通病。究其原因是第一学习方法有错误，第二缺少一个懂得人指导一下，第三知识掌握的还不够。作为一个多年IT老油条分享一些自己的经验，供参考。
指定一个合理的学习***
学习编程语言，最好有一个学习***。***里面要写清楚每天学习的内容、学习的时间。内容包括：学习的知识点，学习的过程中要重点练习的内容，知识点的熟悉程度，需要及时复习的知识点。学习时间包括：掌握知识用的时间和练习代码的时间，个人认为对知识点练习的时间应该大多学习知识点的时间。最后还要有复习回顾的时间。制定一个好的机会要少走很多弯路。
多请教别人，多去交流学习心得
你可能会说，自己身边没有专业的人。但这个不重要，现在是信息时代，网上各种群，各种论坛，想找个懂得人还是挺容易的，自学编程语言切记不要闭门造车，要多去交流。综合一下大家的方法，补充自己的不足之处。自己瞎琢磨不但容易钻牛角尖，浪费时间，还打击自己学习的信心。有时候一个难懂的知识点可能就会成为压死骆驼的最后一颗稻草，最后半途而废，甚是可惜。
编程语言的学习并不是听懂就可以了，这个学习更像是数学的学习一样，一定要动手去练习。对每一个知识点学习完之后，都要写大量的代码进行练习。每天保证500-1000行的刚性代码量。好的程序员都是大量代码堆起来的，这决定了你的水平。
学完基本语法只能算入门
根据你的描述，自己学完了基础语言。对于Python来说基础语言太简单了，我一个有基础的同事用了一个上午就学完Python的基础课程，但是后面的知识陆续用了一个月才算基本掌握。所以对于你的编程道路来说这才刚刚开始，不会写程序也是正常的。
那么怎么突破瓶颈呢？
无论说多少方法，都是没用的，还是代码量决定着一切。学完了初级的课程就应该要找相关的项目进行大量的练习。项目也好找，网上挺多的。扎实基础知识。基础扎实了就可以进行下一部分学习了，方法还是一样，大量练习！等中级学完以后就要想着自己的发展方向选择更高级的课程了。
自学Python意味着你学习就Python语言，但是你具体掌握多少，是无法用语言描述的，需要你参与到具体的项目中，编辑代码，运行代码，解决代码中出现的问题，一步一步地实现最终的功能效果。如果你学习了其他语言，你会发现Python与其他语言是存在有较大差别的，比如说类型多了复数类型，元组，集合等，还可以调用多个录库包。其次Python的计算能力较快，能够计算庞大的数据集。
如果你学习了Python，但是你不知道下一步如何做，你可以先把Python的程序代码先执行一次，理解通透里面的知识点，解决出现的bug 和问题，其次你可以在一些学习平台上使用Python 回答问题，如力扣等等，巩固好自己学习的Python知识，更好地学习其他内容。
一、找机器学习和深度学习的书籍，学堂在线和慕课网都有相关的学习***和案例，跟着项目一起做，这样比较快。机器学习里面的案例有分类，聚类，神经网络等等方面的知识，都有案例，比如常见的花分类，猫狗识别，声音，声纹识别。
二、还可以找一些数据挖掘，大数据相关的书籍和***，也在学堂在线有，数据挖掘经典的案例就是推荐了，比如推荐你喜欢看的文章和电影，协同处理等等。
三，在完成项目过程中，还可以一边学习一边巩固，多看看github上面的源码，里面很多人共享的，很多源代码，都可以注册下载下来，在本地运行代码。
四，至于Python的环境，你应该下载了不少了，一般都是[_a1***_] 和anaconda还有一些其他的了，个人推荐百度的aistudio。不用安装，不用下载包，各种数据包，重点是里面数据集特别多，很多人共享了数据集和项目源码。
最后，还有什么问题的话可以私信我哈，或者关注我公号，见昵称，我在完善相关课堂实验啦，等更新哈，加油吧
可以看看这几本书，都很多实例，特别实用，觉得贵，可以买二手的啦，或者去图书馆借吧
到此，以上就是小编对于python学习实践的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习实践的3点解答对大家有用。
