我的Python学习经验

第一篇：我的Python学习经验

Python经常出现的错误，Python作为语言是一中对缩进非常敏感的语言，给很多初学者带来了困惑，即便是很有经验的Python程序员，也可能陷入陷阱当中。最常见的情况是tab和空格的混用会导致错误，或者缩进不对，而这是用肉眼无法分别的。

Python初学者在编译时会出现这样的错IndentationError:expected an indented block说明此处需要缩进，你只要在出现错误的那一行，按空格或Tab（但不能混用）键缩进就行。

然而在平常中往往有的人会疑问：我根本就没缩进怎么还是错，不对，该缩进的地方就要缩进，不缩进反而会出错。

第二篇：Python学习总结

Python总结

目录

Python总结.....................................................................................................................1 前言.............................................................................................................................2

（一）如何学习Python.........................................................................................2

（二）一些Python免费课程推荐.......................................................................4

（三）Python爬虫需要哪些知识？....................................................................5

（四）Python爬虫进阶.........................................................................................8

（五）Python爬虫面试指南..............................................................................11

（六）推荐一些不错的Python博客.................................................................13

（七）Python如何进阶.......................................................................................14

（八）Python爬虫入门.......................................................................................16

（九）Python开发微信公众号..........................................................................20

（十）Python面试概念和代码..........................................................................24

（十一）Python书籍...........................................................................................34

前言

知乎：路人甲

微博：玩数据的路人甲 微信公众号：一个程序员的日常

在知乎分享已经有一年多了，之前一直有朋友说我的回答能整理成书籍了，一直偷懒没做，最近有空仔细整理了知乎上的回答和文章另外也添加了一些新的内容，完成了几本小小的电子书，这一本是有关于Python方面的。

还有另外几本包括我的一些数据分析方面的读书笔记、增长黑客的读书笔记、机器学习十大算法等等内容。将会在我的微信公众号：一个程序员的日常进行更新，同时也可以关注我的知乎账号：路人甲及时关注我的最新分享用数据讲故事。

（一）如何学习Python 学习Python大致可以分为以下几个阶段：

1.刚上手的时候肯定是先过一遍Python最基本的知识，比如说：变量、数据结构、语法等，基础过的很快，基本上1~2周时间就能过完了，我当时是在这儿看的基础：Python 简介 | 菜鸟教程 2.看完基础后，就是做一些小项目巩固基础，比方说：做一个终端计算器，如果实在找不到什么练手项目，可以在 Codecademy知乎专栏

5.Python库是开发者利器，用这些库你可以做很多很多东西，最常见的网络爬虫、自然语言处理、图像识别等等，这些领域都有很强大的Python库做支持，所以当你学了Python库之后，一定要第一时间进行练习。如何寻找自己需要的Python库呢？推荐我之前的一个回答：如何找到适合需求的 Python 库? 6.学习使用了这些Python库，此时的你应该是对Python十分满意，也十分激动能遇到这样的语言，就是这个时候不妨开始学习Python数据结构与算法，Python设计模式，这是你进一步学习的一个重要步骤：faif/python-patterns

7.当度过艰难的第六步，此时选择你要研究的方向，如果你想做后端开发，不妨研究研究Django，再往后，就是你自己自由发挥了。

（二）一些Python免费课程推荐 以下课程都为免费课程

1.python零基础相关

适用人群：Python零基础的初学者、Web开发程序员、运维人员、有志于从事互联网行业以及各领域应用Python的人群

 疯狂的Python：快速入门精讲  零基础入门学习Python  玩转Python语言  Python语言程序设计  程序设计入门

 可汗学院公开课：计算机科学  python 入门到精通  Python交互式编程入门的课程主页

 Python交互编程入门（第2部分）的课程主页

2.python web方向

Python Django 快速Web应用开发入门

3.python爬虫

Python实战：一周学会爬取网页

4.python数据分析方向 数据分析实战基础课程

（三）Python爬虫需要哪些知识？

要学会使用Python爬取网页信息无外乎以下几点内容：

1、要会Python

2、知道网页信息如何呈现

3、了解网页信息如何产生

4、学会如何提取网页信息

第一步Python是工具，所以你必须熟练掌握它，要掌握到什么程度呢？如果你只想写一写简单的爬虫，不要炫技不考虑爬虫效率，你只需要掌握：      数据类型和变量 字符串和编码 使用list和tuple 条件判断、循环 使用dict和set

你甚至不需要掌握函数、异步、多线程、多进程，当然如果想要提高自己小爬虫的爬虫效率，提高数据的精确性，那么记住最好的方式是去系统的学习一遍Python，去哪儿学习？Python教程

假设已经熟悉了最基础的Python知识，那么进入第二步：知道网页信息如何呈现？你首先要知道所需要抓取的数据是怎样的呈现的，就像是你要学做一幅画，在开始之前你要知道这幅画是用什么画出来的，铅笔还是水彩笔...可能种类是多样的，但是放到网页信息来说这儿只有两种呈现方式：

1、HTML（HTML 简介）

2、JSON（JSON 简介）HTML是用来描述网页的一种语言 JSON是一种轻量级的数据交换格式

假设你现在知道了数据是由HTML和JSON呈现出来的，那么我们紧接着第三步：数据怎么来？数据当然是从服务器反馈给你的，为什么要反馈给你？因为你发出了请求。“Hi~，服务器我要这个资源” “正在传输中...”

“已经收到HTML或者JSON格式的数据”

这个请求是什么请求？要搞清楚这一点你需要了解一下http的基础知识，更加精确来说你需要去了解GET和POST是什么，区别是什么。也许你可以看看这个：浅谈HTTP中Get与Post的区别博客园

很高兴你使用的是Python，那么你只需要去掌握好快速上手知乎专栏 知乎--Python学习路径及练手项目合集

（四）Python爬虫进阶

爬虫无非分为这几块：分析目标、下载页面、解析页面、存储内容，其中下载页面不提。1.分析目标

所谓分析就是首先你要知道你需要抓取的数据来自哪里？怎么来？普通的网站一个简单的POST或者GET请求，不加密不反爬，几行代码就能模拟出来，这是最基本的，进阶就是学会分析一些复杂的目标，比如说：淘宝、新浪微博登陆以及网易云的评论信息等等。

2.解析页面

解析页面主要是选择什么库或者那些库结合能使解析速度更快，可能你一开始你通过种种地方了解到了bs库，于是你对这个库很痴迷，以后只要写爬虫，总是先写上： importrequests

frombs4importBeautifulSoup 当然bs已经很优秀了，但是并不代表可以用正则表达式解析的页面还需要使用bs，也不代表使用lxml能解决的还要动用bs，所以这些解析库的速度是你在进阶时要考虑的问题。

3.存储内容

刚开始学爬虫，一般爬取的结果只是打印出来，最后把在终端输出的结果复制粘贴保存就好了；后来发现麻烦会用上xlwt/openpyxl/csv的把存储内容写入表格，再后来使用数据库sqlite/mysql/neo4j只要调用了库都很简单，当然这是入门。

进阶要开始学习如何选择合适的数据库，或者存储方式。当爬取的内容过千万的时候，如何设计使存储速度更快，比如说当既有人物关系又有人物关系的时候，一定会用neo4j来存储关系，myslq用来存储用户信息，这样分开是因为如果信息全部存入neo4j，后期的存储速度经十分的慢。

当你每个步骤都能做到很优秀的时候，你应该考虑如何组合这四个步骤，使你的爬虫达到效率最高，也就是所谓的爬虫策略问题，爬虫策略学习不是一朝一夕的事情，建议多看看一些比较优秀的爬虫的设计方案，比如说Scrapy。

除了爬取策略以外，还有几点也是必备的： 1.代理策略以及多用户策略

代理是爬虫进阶阶段必备的技能，与入门阶段直接套用代理不同，在进阶阶段你需要考虑如何设计使用代理策略，什么时候换代理，代理的作用范围等等，多用户的抓取策略考虑的问题基本上与代理策略相同。2.增量式抓取以及数据刷新

比如说你抓取的是一个酒店网站关于酒店价格数据信息的，那么会有这些问题：酒店的房型的价格是每天变动的，酒店网站每天会新增一批酒店，那么如何进行存储、如何进行数据刷新都是应该考虑的问题。3.验证码相关的一些问题 有很多人提到验证码，我个人认为验证码不是爬虫主要去解决的问题，验证码不多的情况考虑下载到本地自己输入验证码，在多的情况下考虑接入打码平台。

（五）Python爬虫面试指南

前段时间快要毕业，而我又不想找自己的老本行Java开发了，所以面了很多Python爬虫岗位。因为我在南京上学，所以我一开始只是在南京投了简历，我一共面试了十几家企业，其中只有一家没有给我发offer，其他企业都愿意给到10K的薪资，不要拿南京的薪资水平和北上深的薪资水平比较，结合面试常问的问题类型说一说我的心得体会。

第一点：Python 因为面试的是Python爬虫岗位，面试官大多数会考察面试者的基础的Python知识，包括但不限于：

    Python2.x与Python3.x的区别 Python的装饰器 Python的异步

Python的一些常用内置库，比如多线程之类的

第二点：数据结构与算法

数据结构与算法是对面试者尤其是校招生面试的一个很重要的点，当然小公司不会太在意这些，从目前的招聘情况来看对面试者的数据结构与算法的重视程度与企业的好坏成正比，那些从不问你数据结构的你就要当心他们是否把你当码农用的，当然以上情况不绝对，最终解释权归面试官所有。

第三点：Python爬虫

最重要也是最关键的一点当然是你的Python爬虫相关的知识与经验储备，这通常也是面试官考察的重点，包括但不限于：

     你遇到过的反爬虫的策略有哪些？ 你常用的反反爬虫的方案有哪些？

你用过多线程和异步吗？除此之外你还用过什么方法来提高爬虫效率？ 有没有做过增量式抓取？ 对Python爬虫框架是否有了解？

第四点：爬虫相关的项目经验

爬虫重在实践，除了理论知识之外，面试官也会十分注重爬虫相关的项目：

 你做过哪些爬虫项目？如果有Github最好  你认为你做的最好的爬虫项目是哪个？其中解决了什么难题？有什么特别之处？

以上是我在面试过程中，会碰到的一些技术相关的问题的总结，当然面试中不光是技术这一点，但是对于做技术的，过了技术面基本上就是薪资问题了。

（六）推荐一些不错的Python博客

如果是Python基础的话，廖雪峰的博客教程会是一个不错的选择：

  Python3教程 Python 2.7教程

当然很多刚接触Python的同学反应廖大大的教程中部分跳跃性太大，如果觉得跳跃性太大可以结合菜鸟教程一起看：

  Python3 教程 | 菜鸟教程 Python 基础教程 | 菜鸟教程

如果你英文稍好的话推荐还是看官方文档：Python 3.6.0 documentation 如果不是为了学习Python基础的话，推荐几个其他的博客。

    董老师的博客：小明明s à domicile 《Python-Web开发实战》的作者，知乎某位工程师的博客：分类《Python》，具体是哪位大神我不太清楚。依云大大的博客文章值得深读：依云's Blog

《从Python开始学编程》的作者博客：PythonVamei博客园

Python | the5fire的技术博客

（七）Python如何进阶

很多人在学习编程之初都会碰到这种问题：学会了基础的语法了，但是还是做不了项目，不知道如何下手。

当初，我学习C的时候是这样、Java的时候是这样、Python的时候也是这样，其实不管什么语言、什么知识都是这样：理论基础知识谢科的回答 如果你想学习编程，但是找不到学习路径和资源，欢迎关注专栏：学习编程

第一：Python爬虫学习系列教程 Python版本：2.7 整体目录：

一、爬虫入门  Python爬虫入门一之综述  Python爬虫入门二之爬虫基础了解  Python爬虫入门三之Urllib库的基本使用  Python爬虫入门四之Urllib库的高级用法  Python爬虫入门五之URLError异常处理  Python爬虫入门六之Cookie的使用  Python爬虫入门七之正则表达式

二、爬虫实战

 Python爬虫实战一之爬取糗事百科段子  Python爬虫实战二之爬取百度贴吧帖子

 Python爬虫实战三之实现山东大学无线网络掉线自动重连  Python爬虫实战四之抓取淘宝MM照片

 Python爬虫实战五之模拟登录淘宝并获取所有订单  Python爬虫实战六之抓取爱问知识人问题并保存至数据库  Python爬虫实战七之计算大学本学期绩点

 Python爬虫实战八之利用Selenium抓取淘宝匿名旺旺

三、爬虫利器

 Python爬虫利器一之Requests库的用法  Python爬虫利器二之Beautiful Soup的用法  Python爬虫利器三之Xpath语法与lxml库的用法  Python爬虫利器四之PhantomJS的用法  Python爬虫利器五之Selenium的用法  Python爬虫利器六之PyQuery的用法

四、爬虫进阶

 Python爬虫进阶一之爬虫框架概述

 Python爬虫进阶二之PySpider框架安装配置  Python爬虫进阶三之爬虫框架Scrapy安装配置  Python爬虫进阶四之PySpider的用法

第二（第一的姊妹篇）：Python爬虫入门教程 Python版本：2.7 教程目录：

 [Python]网络爬虫

（一）：抓取网页的含义和URL基本构成

 [Python]网络爬虫

（二）：利用urllib2通过指定的URL抓取网页内容  [Python]网络爬虫

（三）：异常的处理和HTTP状态码的分类  [Python]网络爬虫

（四）：Opener与Handler的介绍和实例应用  [Python]网络爬虫

（五）：urllib2的使用细节与抓站技巧  [Python]网络爬虫

（六）：一个简单的百度贴吧的小爬虫  [Python]网络爬虫

（七）：Python中的正则表达式教程

 [Python]网络爬虫

（八）：糗事百科的网络爬虫（v0.3）源码及解析(简化更新)

 [Python]网络爬虫

（九）：百度贴吧的网络爬虫（v0.4）源码及解析  [Python]网络爬虫

（十）：一个爬虫的诞生全过程（以山东大学绩点运算为例）

 [Python]网络爬虫（11）：亮剑！爬虫框架小抓抓Scrapy闪亮登场！ [Python]网络爬虫（12）：爬虫框架Scrapy的第一个爬虫示例入门教程

第三：你已经看完上面（第一或者第二）的教程：再推荐知乎用户@陈唯源 的实战练习博客

 Python爬虫学习记录（1）——Xiami全站播放数  Python爬虫学习记录（2）——LDA处理歌词  百度音乐带标签，作曲，演唱者，类别的歌词数据

 Python爬虫学习记录（4）——传说中的足彩倍投法。好像也不是那么靠谱

 2011~2013.5全球所有足球比赛比分数据以及足彩各公司盘口

 Python爬虫学习记录（3）——用Python获取虾米加心歌曲，并获取MP3下载地址

 Python爬虫学习记录（5）——python mongodb + 爬虫 + web.py 的acfun视频排行榜

 Python爬虫学习记录（0）——Python 爬虫抓站 记录（虾米，百度，豆瓣，新浪微博）

第四：最后推荐知乎用户@gaga salamer 的实战练习博客

 爬虫教程（1）基础入门  爬虫教程（2）性能进阶

 知乎用户信息爬虫（规模化爬取） 用scrapy爬取豆瓣电影新片榜

 用scrapy对豆瓣top250页面爬取（多页面爬取） 用scrapy自动爬取下载图片

 用scrapy自动下载石原sama的豆瓣影人图集(727张图片，自动下载）

希望以上的教程可以帮助到大家。

（九）Python开发微信公众号

我的第一个Python项目就是做的微信公众号机器人，按照当时我的思路来讲讲如何学习使用Python来开发微信公众号：大家伙收藏顺手点个赞呗。微信公众号功能开发分为两大块：需要调用微信内部功能、不需要调用微信内部功能，重点在调用微信内部功能组建。

1、需要调用微信内部功能 需要调用微信内部功能组件的比如：公众号收发消息|图片、页面分享至朋友圈、用户授权提取用户基本信息、微信小店、微信公众号菜单等内部功能组件，这些功能组件在微信公众号开发者文档里面找到：微信公众平台开发者文档

对于这些功能组件，开发者文档都提供了详细的接口文档，告诉你如何调用，而你只需要用Python调用这些接口即可。比如一个很简单的消息发送的方法如下：

当然在这所有的调用之前，需要进行一些授权验证，同样开发者文档有一套完整的接入指南：接入指南廖雪峰的官方网站

（三）、简要描述Python的垃圾回收机制（garbage collection）Python中的垃圾回收是以引用计数为主，标记-清除和分代收集为辅。引用计数：Python在内存中存储每个对象的引用计数，如果计数变成0，该对象就会消失，分配给该对象的内存就会释放出来。标记-清除：一些容器对象，比如list、dict、tuple，instance等可能会出现引用循环，对于这些循环，垃圾回收器会定时回收这些循环（对象之间通过引用（指针）连在一起，构成一个有向图，对象构成这个有向图的节点，而引用关系构成这个有向图的边）。

分代收集：Python把内存根据对象存活时间划分为三代，对象创建之后，垃圾回收器会分配它们所属的代。每个对象都会被分配一个代，而被分配更年轻的代是被优先处理的，因此越晚创建的对象越容易被回收。

如果你想要深入了解Python的GC机制，点击这里：[转载]Python垃圾回收机制--完美讲解!

（四）、Python多线程（multi-threading）。这是个好主意吗？

Python并不支持真正意义上的多线程，Python提供了多线程包。Python中有一个叫Global Interpreter Lock（GIL）的东西，它能确保你的代码中永远只有一个线程在执行。经过GIL的处理，会增加执行的开销。这就意味着如果你先要提高代码执行效率，使用threading不是一个明智的选择，当然如果你的代码是IO密集型，多线程可以明显提高效率，相反如果你的代码是CPU密集型的这种情况下多线程大部分是鸡肋。

想要深入详细了解多线程，点击这里：详解Python中的多线程编程_python 想了解一下IO密集和CPU密集可以点击这里：CPU-bound(计算密集型)和I/O bound(I/O密集型)

（五）、说明os,sys模块不同，并列举常用的模块方法？ 官方文档：

os模板提供了一种方便的使用操作系统函数的方法

sys模板可供访问由解释器使用或维护的变量和与解释器交互的函数 另一种回答：

os模块负责程序与操作系统的交互，提供了访问操作系统底层的接口。sys模块负责程序与Python解释器的交互，提供了一系列的函数和变量用户操作Python运行时的环境。一些常用的方法：

一些常用的用法示例：

想要了解更详细的使用请访问：os和sys模块Python

（七）、Python中pass语句的作用是什么？

pass语句不会执行任何操作，一般作为占位符或者创建占位程序

（八）、Python是如何进行类型转换的？

Python提供了将变量或值从一种类型转换为另一种类型的内置方法。

（九）、Python里面如何拷贝一个对象？

Python中对象之间的赋值是按引用传递的，如果要拷贝对象需要使用标准模板中的copy copy.copy：浅拷贝，只拷贝父对象，不拷贝父对象的子对象。copy.deepcopｙ：深拷贝，拷贝父对象和子对象。

（十）、__new__和__init__的区别。

__init__为初始化方法，__new__方法是真正的构造函数。

__new__是实例创建之前被调用，它的任务是创建并返回该实例，是静态方法 __init__是实例创建之后被调用的，然后设置对象属性的一些初始值。总结：__new__方法在__init__方法之前被调用，并且__new__方法的返回值将传递给__init__方法作为第一个参数，最后__init__给这个实例设置一些参数。

想要更加详细的了解这两个方法，请点击：Python中的__new__及其用法

（十一）、Python中单下划线和双下划线分别是什么？

__name__：一种约定，Python内部的名字，用来与用户自定义的名字区分开，防止冲突

_name：一种约定，用来指定变量私有

__name：解释器用_classname__name来代替这个名字用以区别和其他类相同的命名

想要更加详细的了解这两者的区别，请点击：Python中的下划线（译文）

（十二）、说一说Python自省。

自省就是面向对象的语言所写的程序在运行时，所能知道对象的类型。简单一句话就是运行时能够获得对象的类型。比如：type()、dir()、getattr()、hasattr()、isinstance()

想要完整的理解Python自省，请点击：Python自省（反射）指南 有关于元类以及单例模式会在后面文章中做详细的解释说明。

本文参考文献资料： 

七、PYTHON 一些基础面试题目总结  很全的 Python 面试题  Python自省（反射）指南

 Python学习笔记

（十二）：lambda表达式与函数式编程  Python面试必须要看的15个问题

（十一）Python书籍 入门书籍

 《Python学习手册》  《Head First Python》

 《Learn Python The Hard Way》  《Python编程：入门到实践》  《笨办法学Python》  《简明Python教程》

进阶书籍

 《Python Cookbook（第三版）》  《流畅的Python》  《Python源码剖析》  《Python进阶》

 《Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战》

第三篇：我给你整理一套2018完整的Python学习书籍,请你收下

我给你整理一套2018完整的Python学习书籍，请你收下

【【菜鸟学Python】我给你整理一套2018完整的Python学习书籍，请你收下】http://toutiao.com/group/***0820/?iid=***&app=explore_article×tamp=1515066085&tt_from=copy_link&utm_source=copy_link&utm_medium=toutiao_ios&utm_campaign=client_share

AlphaGo 都在使用的 Python 语言，是最接近AI 的编程语言。教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级（NCRE）体系调整”的通知，决定自2018年3月起，在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。9个月前，浙江省信息技术课程改革方案已经出台，Python确定进入浙江省信息技术教材，从2018年起浙江省信息技术教材编程语言将会从vb更换为Python。小学生都开始学Python了，天呐撸，学习Python看完这些准没错。安利一波书单Python入门《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》作者： 【美】Al Sweigart（斯维加特）Python3编程从入门到实践亚马逊畅销Python编程图书本书是一本面向实践的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。本书的第一部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序，供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识，附录部分提供了所有习题的解答。《“笨办法”学Python（第3版）》作者： 【美】Zed A.Shaw《“笨办法”学Python(第3版)》是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。《“笨办法”学Python(第3版)》结构非常简单，共包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。《Python编程初学者指南》作者： 【美】Michael Dawson《Python编程初学者指南》尝试以轻松有趣的方式来帮助初学者掌握Python语言和编程技能。全书共12章，每一章都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点，并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程，引发读者的兴趣，降低学习的难度。每章最后都会对该章的知识点进行小结，还会给出一些小练习让读者试试身手。作者很巧妙的将所有编程知识嵌入到了这些例子中，真正做到了寓教于乐。《数据结构（Python语言描述）》作者： 【美】Kenneth A.Lambert（兰伯特）在计算机科学中，数据结构是一门进阶性课程，概念抽象，难度较大。Python语言的语法简单，交互性强。用Python来讲解数据结构等主题，比C语言等实现起来更为容易，更为清晰。本书第1章简单介绍了Python语言的基础知识和特性。第2章到第4章对抽象数据类型、数据结构、复杂度分析、数组和线性链表结构进行了详细介绍，第5章和第6章重点介绍了面向对象设计的相关知识、第5章包括接口和实现之间的重点差异、多态以及信息隐藏等内容，第6章主要讲解继承的相关知识，第7章到第9章以栈、队列和列表为代表，介绍了线性集合的相关知识。第10章介绍了各种树结构，第11章讲解了集和字典的相关内容，第12章介绍了图和图处理算法。每章最后，还给出了复习题和案例学习，帮助读者巩固和思考。像计算机科学家一样思考Python》作者： 【美】Allen B.Downey本书按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授Python语言编程。全书贯穿的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供一个具体场景方便介绍的媒介。并不是一本介绍语言的书，而是一本介绍编程思想的书。和其他编程设计语言书籍不同，它不拘泥于语言细节，而是尝试从初学者的角度出发，用生动的示例和丰富的练习来引导读者渐入佳境。Python进阶Python高级编程（第2版）》作者： 【波兰】Micha? Jaworski（贾沃斯基）, 【法】Tarek Ziadé（莱德）本书基于Python 3.5版本进行讲解，通过13章的内容，深度揭示了Python编程的高级技巧。本书从Python语言及其社区的现状开始介绍，对Python语法、命名规则、Python包的编写、部署代码、扩展程序开发、管理代码、文档编写、测试开发、代码优化、并发编程、设计模式等重要话题进行了全面系统化的讲解。本书适合想要进一步提高自身Python编程技能的读者阅读，也适合对Python编程感兴趣的读者参考学习。全书结合典型且实用的开发案例，可以帮助读者创建高性能的、可靠且可维护的Python应用。《Python高性能编程》作者： 【美】 戈雷利克（Micha Gorelick）, 欧日沃尔德（Ian Ozsvald）本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。最后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读《Python极客项目编程》作者： 【美】Mahesh VenkitachalamPython是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。通过Python编程，我们能够解决现实生活中的很多任务。本书通过14个有趣的项目，帮助和鼓励读者探索Python编程的世界。全书共14章，分别介绍了通过Python编程实现的一些有趣项目，包括解析iTunes播放列表、模拟人工生命、创建ASCII码艺术图、照片拼接、生成三维立体图、创建粒子模拟的烟花喷泉效果、实现立体光线投射算法，以及用Python结合Arduino和树莓派等硬件的电子项目。本书并不介绍Python语言的基础知识，而是通过一系列不简单的项目，展示如何用Python来解决各种实际问题，以及如何使用一些流行的Python库。《Python核心编程（第3版）》作者： 【美】Wesley Chun（卫斯理 春）本书是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，总共分为3部分。第1部分讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Diango Web框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。本书适合具有一定经验的Python开发人员阅读。Python机器学习——预测分析核心算法》作者： 【美】Michael Bowles（鲍尔斯）在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。本书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。《Python机器学习实践指南》作者： 【美】Alexander T.Combs机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与 机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。《精通Python自然语言处理》作者： 【印度】Deepti Chopra , Nisheeth Joshi , Iti Mathur自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。本书是学习自然语言处理的一本综合学习指南，介绍了如何用Python实现各种NLP任务，以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共10章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和NLP系统评估等主题。本书适合熟悉Python语言并对自然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者阅读参考。Python数据科学指南》作者： 【印度】Gopi Subramanian（萨伯拉曼尼安）60多个实用的开发技巧，帮你探索Python及其强大的数据科学能力Python作为一种高级程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言，并成为数据科学家的首选之一。本书详细介绍了Python在数据科学中的应用，包括数据探索、数据分析与挖掘、机器学习、大规模机器学习等主题。每一章都为读者提供了足够的数学知识和代码示例来理解不同深度的算法功能，帮助读者更好地掌握各个知识点。本书内容结构清晰，示例完整，无论是数据科学领域的新手，还是经验丰富的数据科学家都将从中获益。《用Python写网络爬虫》作者： 【澳】Richard Lawson（理查德 劳森）本书讲解了如何使用Python来编写网络爬虫程序，内容包括网络爬虫简介，从页面中抓取数据的三种方法，提取缓存中的数据，使用多个线程和进程来进行并发抓取，如何抓取动态页面中的内容，与表单进行交互，处理页面中的验证码问题，以及使用Scarpy和Portia来进行数据抓取，并在最后使用本书介绍的数据抓取技术对几个真实的网站进行了抓取，旨在帮助读者活学活用书中介绍的技术。本书适合有一定Python编程经验，而且对爬虫技术感兴趣的读者阅读。《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》作者： 【美】Allen B.Downey这本书帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。Python自然语言处理》作者： 【美】Steven Bird , Ewan Klein , Edward Loper自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及所有用计算机对自然语言进行的操作。《Python自然语言处理》是自然语言处理领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。《Python自然语言处理》基于Python编程语言以及一个名为NLTK的自然语言工具包的开源库，但并不要求读者有Python编程的经验。全书共11章，按照难易程度顺序编排。第1章到第3章介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的Python程序分析感兴趣的文本信息。第4章讨论结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等。第8章到第10章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法。第11章介绍了如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了NLP领域的过去和未来。本书的实践性很强，包括上百个实际可用的例子和分级练习。可供读者用于自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，还可以作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。Python数据分析》作者： 【印尼】Ivan IdrisPython是一种多范型编程语言，既适用于面向对象的应用开发，又适合函数式设计模式。Python已经成为数据科学家进行数据分析、可视化以及机器学习的一种理想编程语言，它能帮助你快速提升工作效率。本书将会带领新手熟悉Python数据分析相关领域的方方面面，从数据检索、清洗、操作、可视化、存储到高级分析和建模。同时，本书着重讲解一系列开源的Python模块，诸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、Cython、scikit-learn和NLTK等。此外，本书还介绍了数据可视化、信号处理、时间序列分析、数据库、预测性分析和机器学习等主题。通过阅读本书，你将华丽变身数据分析高手。最后还是要推荐下小编的Python学习群: 639584010，不管你是小白还是大牛，小编我都欢迎，不定期分享干货，包括小编自己整理的一份2017最新的Python资料和0基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。在不忙的时间我会给大家解惑。前面我们讲完了文件，下面我们来谈谈Python的异常处理，我们在写python程序的时候，经常会出现一些异常情况,一旦出现错误，程序就会终止执行.我总结了9个非常容易碰到的异常错误，我们一起来看一下有一些是语法上的错误,比如代码不符合解释器或者编译器的语法有一些是参数输入错误,比如应该输入整数,结果却输入一个字符串有一些是逻辑上的漏洞,比如不合法的输入或者算法上计算有些问题有一些是程序运行错误,比如你要读入文件,而传进来的文件名不存在1变量或者函数名拼写错误:NameError访问一个不存在的变量,比如你打印一个从来没有定义过的变量或者你把函数名写错了language='Python'print('Welcome to study:' Language)>>NameError: name 'Language' is not definedprice = ruond(4.2)print price>>NameError: name 'ruond' is not defined2方法名拼写错误:AttributeError访问一些未知的对象属性，比如字符串里面一些内置函数名我们拼错了line='Python is easy'print line.upperr()>>AttributeError: 'str' object has no attribute 'upperr'3列表越界:IndexError比如我们访问list的时候,索引超过了列表的最大索引names=['XiaoMing','Lao Wang','Zhang li']print names[3]>>IndexError: list index out of range4忘记在if/for/while/def 声明末尾添加 ：SyntaxError有的时候写程序写着写着会忘记if/elif/else/for/while/def的末尾加冒号score=95if score >90print 'very good'>>SyntaxError: invalid syntax5在循环语句中忘记调用len():TypeError有时想通过索引来迭代一个list内元素，for循环中我们经常使用range()函数,但是要记得加入len()而不是直接返回这个列表companies=['Google','Apple','Facebook']for i in range(companies):print i>>TypeError: range()integer end argument expected, got list.range()函数要用len()取列表的长度for i in range(len(companies)):print i6尝试连接非字符串值与字符串:TypeError有时想把字符串和数值连接起来一起输入，但是会有问题:score=82print 'Jack score is: ' score>>TypeError: cannot concatenate 'str' and 'int' objectsprint 'Jack score is: ' str(score)>>Jack score is: 827访问一未初始化的本地变量:UnboundLocalError在变量使用的时候特别是在函数内部和外部用相同的变量名，经常会犯错不信你看:x = 10def func():print xx = 1func()print 'Value of x is', x>>UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment注意在函数func()中x是局部变量,因为在函数内部又对x进行了赋值为1，这样全局的x和func()中x就不是一个变量，要么改个名字或者x=1删掉，要么就用加上global,表示func()中的x是用的全局的xx = 10def func():global xprint xx=1func()print 'Value of x is', x>>Value of x is 18打开一个不存在的文件:IOError有的时候我们会访问一个文件，或者定义函数去传入一个文件名，然后去读取很可能这个文件名根本不存在:f=open('price.txt')>>IOError: [Errno 2] No such file or directory: 'price.txt'9除数为0:ZeroDivisionError我们在运算一些数值的时候，可能会去引入除数是0的情况,比如传入一个列表，有可能这个列表中含有0，那么在除的时候就会出错nums=[10,20,0,30]for n in nums:print 100/n>>ZeroDivisionError: division by zero好了9种常见的异常错误就讲到这里啦,希望能给初学者一些启发,若有什么不懂的，也可以留言跟我探讨交流.

第四篇：我的学习经验

NOPAIN,NOGAIN

爱迪生曾说：“天才是百分之九十九的汗水加上百分之一的天赋。”没有真正的天才，只有通过后天的努力和付出，最后取得成功，成为人们口中的“天才”。当然，天才不是绝对的。对于我们大学生，我们不能像艺术学者那样灵感一现，也不能像演员那样拥有仰仗较好的外貌，况且在竞争力如此激烈的今天，我们更不易成为天才。因此，我们应该一步一个脚印，把学习作为我们的首要任务。

通过调查，大部分学习优秀者都有类似的感想，比如说插本生，自考生等等。以下便是这些同学的学习感想。

首先，积极主动学习，我们不仅需要学习专业知识，而且主动学习做人处事等方面的知识。大学是一个大舞台，要从多方面“装扮”自己，使自己更加完美；其次，立下目标，给自己定一个前进的方向，想插本，自考，又或者就业。目标是我们前进的动力之源，目标会指引我们前进。因此，我们给自己立下一个目标，激励自己，才会像无头苍蝇那样到处乱飞，最终才到达目的地；再次，充分安排课余时间，经常到图书馆浏览图书来提高自己的语言表达能力，特别是心情低落时应找一些激励人心的书来调节心情，使自己振作起来；最后，勤奋是取得优异成绩的良药，只有勤奋学习，才会有成功的机会；只有勤奋地付出，才会有收获。

总之，苍天不负有心人，只要决心成功，撒下梦想的种子，认真培养这颗种子，始终坚持心中那份美丽的梦想，相信终有一天它会长成一颗大树。当然，付出与收获不成正比，但记住失败是成功之母，经历了风雨，才会看到更美得彩虹。

第五篇：我的学习经验

我的学习经验

学习，是一个思维过程，思维清晰，学习就不是一件难事。这就首先取决于你的态度和学习时的心态。抱着一个自我要求的求知态度和将学习作为一种乐趣来享受，并且积极乐观的学习心态，本来乏味的学习，也会因自己变得有趣，再也不会感到学习的痛苦——因为已被你当成一种乐趣了。而如果把学习当罪受，学习就似一条猎狗，紧追着你不放，也将学得很累，也学不好。就如当你面临考试时，不要过于紧张，否则考试就像受罪一般，考后忧心忡忡，成绩自然不会好。仍旧保持乐观的心态，可以试一试以下方法：

1.考前深呼吸，自然调节紧张的心理；

2.在考前多想想令自己愉快的事，不要埋头于笔记里，不然还没到考试，就已被搞得晕头转向了。

3.鼓励自己，不要说“我不行!”、“我考不好!”、“我很差!”等，而要说“我能行!”“我相信自己!”“xxx，加油!”„„

考试时尽自己最大的努力，考后就可以自豪地说：“这是我努力的成果，也是我今后应如何做的一份参考。”即使考差了，也不愧于己，不要埋首过去，而要做好现在，每一次进步两名，努力，有了信心，成功就会来临。

其次，就是学习的方法。在此，我提倡及时预习。预习是对下一课堂内容的初步了解，是提高学习效率的法宝。预习好了，课堂就变得轻松易懂。每一个人上课总会分心，而不能整堂课目不转睛地听讲。所以，预习„„

学习科学，我认为方法并不是一定的，而是根据每个人的不同性质来确定的。而对于我来说，最好的学习方法就是多思和多实践。