资源内容
3编程入门指南|
3Fundamentals
采用正确的方法学习Python,开启编程之旅!
学习Python基础知识
从基础到高级的数据类型
函数式和面向对象编程
闭包和装饰器
日期和时间处理
读写文本、CSV和JSON文件
发起RESTAPI请求
NumPy基础
Pandas基础
Matplotlib基础
无需先前的Python知识
有解决算法问题的经验会更有帮助
你应该知道如何在你的电脑上安装应用程序
非常重要你必须具备基本的命令提示符(Windows)或终端(Mac/Linux)的使用知识——我们用它来安装和运行Python和JupyterNotebooks
基础数学
面向初学者 Python 开发者,本课程将为您提供关于如何用Python编程的基础 理解 。您的学习之旅将带您从完全的Python初学者成长为中级Python开发者,准备好应对自己的专业项目。
虽然技术上不是必需的,但任何编程语言的经验有限,以及对循环、分支等基本概念的理解将非常有帮助。
本课程将为您提供继续在Python开发道路上前进的坚实基础。本课程不是那种“这是我如何做的,请跟着打字”的课程——它的目标是让您理解我们将要一起编写的每一行代码,为什么编写它以及为什么它有效,从而让您能够将同样的编码技巧应用到自己的情况和问题中。
像任何一门优秀的大学课程一样,这门课程相当长,需要投入时间,不仅包括观看视频,还需要自己动手探索各种主题,尝试各种方法,并在每个部分结束时解决越来越复杂的问题。掌握一门编程语言需要一定的时间,这门课程也不例外。如果你正在寻找快速而肤浅的Python入门,那么这门课程可能不适合你。
非常重要 在尝试这门课程之前,你必须具备使用DOS提示符(Windows)或shell(Linux/Mac)的基本知识。这意味着你需要知道如何在电脑上打开提示符/shell,使用cd导航文件结构,创建和删除目录,将文件/目录从一个位置复制到另一个位置,列出当前目录中的文件等。网上有很多20-30分钟的教程可以教你这些简单的基础知识。
本课程平衡理论与实践。大多数主题都是两部分的理论(或讲座 )视频,我们涵盖特定主题并解释其工作原理,然后是实践(或编码 )视频,我们将讲座内容通过实际代码应用。我强烈建议你在讲座时做笔记,并在编码视频时跟随我一起编码——这就是在线视频的美丽之处——你可以随时暂停、倒带、加速或减速!
所有课程幻灯片(超过900张!)都可以下载,如果你更喜欢这种方式而不是自己做笔记——不过我建议你自己做笔记,最好在观看相应的代码视频之后——这样你会记得更清楚!
我们使用Jupyternotebooks作为教授和学习Python的完美工具。
Jupyternotebooks支持Python代码以及穿插的markdown文档。你会发现本课程中的每个代码视频都有一个对应的Jupyternotebooks,在课程下载中提供,这些notebooks不仅重现了我们代码视频中的所有代码,而且完全注释 ,包含代码的解释,基本上是我代码视频中涵盖的内容,有时甚至更多!
所有notebooks和我们将要处理的数据文件,都可以在课程下载的第一部分以及GitHub上找到。
在每个章节的结尾 ,你将找到一套带答案的练习题 。你必须完成这些练习题,并且只有当你能够独立完成这些练习题时,才能继续下一章节。本课程的每个章节都是建立在之前章节的基础上的!
什么是Python
如何安装Python
如何创建和使用虚拟环境
如何运行Python和Jupyter笔记本
基本数据类型,包括整数、浮点数、布尔值
布尔运算符
算术和比较运算符,以及运算符优先级
条件执行
循环(for和while)
序列类型,如列表、元组和字符串
处理序列类型(迭代、切片、操作、复制、解包)
更多关于字符串和Unicode的内容
字典和集合
Python的列表、字典和集合推导式
异常和异常处理
可迭代对象和迭代器,包括生成器
编写用户定义的函数以及定义和传递参数的不同方法
Lambda函数
Python的一些内置函数(如zip、sorted、min、max和round)
高阶函数(在函数中传递和返回函数)
映射(字典)
闭包
高级排序和过滤
装饰器——它们是什么,以及如何编写自己的装饰器
读写文本文件
Python的模块和导入系统
如何处理日期和时间
如何读取和写入CSV文件
随机数和抽样
对PythonMath和Stats模块的介绍
十进制数据类型–当浮点数不够精确时使用
如何编写自己的自定义类(面向对象编程)
用于处理时区和夏令时的 pytz 库
用于解析日期/时间字符串的 dateutil 库
什么是JSON数据,以及如何读取和写入JSON
什么是RESTAPI
如何使用 requests 库进行HTTP/s请求(以及如何与RESTAPI交互)
NumPy 库的基础知识,用于快速数值计算
Pandas 库的基础知识,用于处理数据集(包括索引)
matplotlib 库的基础知识,用于数据绘图
想要像软件工程师一样学习Python的初学者
想要获得Python语言及其生态系统的扎实基础知识的学员
掌握其他语言但新接触Python的软件工程师
不适用于寻找”快速轻松”Python入门的学员
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