想學python從哪里入手

初學者學習Python需循序漸進，可以從以下內容入手學習：

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1.Python基礎知識

學習任何一門編程語言都需要學習相關語法知識，Python基礎知識的學習主要包括Python解釋器執行原理、字符編碼、注釋、變量、縮進、流程控制、文件操作、數據類型、數據類型內置方法、字符串格式化、運算符、輸入輸出、三元運算、collections、列表、字典、元組、集合、IO操作、文件增刪改查、函數等。

2.函數和常用模塊

函數和常用模塊的學習內容主要包括裝飾器原理和使用、高階函數、迭代器與生成器、函數式編程、函數遞歸、二分查找、模塊介紹、re正則模塊、os\sys模塊、subprocess模塊、shuti\shelve\itertools模塊、hashlib模塊、logging日志模塊、time\datetime\traceback模塊、json\pickle\yam\configparser處理模塊、urllib\paramiko模塊等。

3.面向對象

Python面向對象知識的學習主要包括面向對象和類介紹、創建類、經典類與新式類、面向對象的三大特性、類的普通成員、字段方法屬性、類的高級成員、靜態字段、靜態方法、靜態屬性、類方法、MetaClass\AbstractClass、類成員修飾符等。

4.網絡編程基礎

Python網絡編程基礎學習內容包括Python模塊SocketServer使用和源碼剖析、GIL內部機制、線程鎖、事件、生產者消費模型、進程的使用、進程間數據共享等。

5.數據庫、緩存、隊列

Python數據庫、緩存、隊列學習內容為Python操作redis、Python操作memcache、rabbitMQ消息隊列、數據庫介紹、mysql數據庫安裝使用、mysql管理、mysql數據類型、常用mysql命令、創建數據庫、外鍵、增刪改查表、權限、事務、索引、Python操作mysql等。

6.Web開發基礎

Python之Web開發基礎學習內容為HTML基礎、CSS基礎、JavaScript基礎、局部變量和全局變量、集合、數組、字典、函數參數、原型、面向對象、作用域、dom編程、jquery介紹、jquery選擇器、jquery屬性和CSS操作、jquery文檔處理、jquery篩選、jquery事件托管、jquery事件、jquery

ajax、jquery擴展方法、bootstrap使用、EasyUI介紹和使用等。

7.Web框架學習

Python之Web框架學習內容為Web框架本質、socket服務器、基于反射的路由系統、WSGI介紹及原理實現、開發自己的Web框架、MVC和MTV、路由系統、模板、django基礎學習與使用、普通路由和動態路由、模板引擎、ORM介紹、Django

ORM增刪改查學習、自定義tag、django進階學習與使用、模型綁定、Form表單驗證、Django

ORM進階學習、ModelForm、自定義Validator等。

Python中數據模塊化你不容錯過的庫！

1、Scikit Learn

在沉溺于“深度學習”之前，所有人都應當從使用Scikit Learn來開啟自己的機器學習之旅。Scikit Learn有六大主要模塊，如下：

· 數據預處理

· 維度縮減

· 數據回歸

· 數據分類

· 數據聚類分析

· 模型選擇

只要能用好Scikit Learn，就已經算得上是一名優秀的數據科學家了。

2、Tensorflow

Tensorflow是由谷歌推出的開源機器學習庫。它最受歡迎的功能便是Tensorboard上的數據流圖像。

Tensorboard是一個基于網頁自動生成的儀表盤，它將數據學習流和結果進行了可視化處理，這一功能對于排錯和展示都十分有用。

3、?PyTorch

PyTorch是由Facebook發布的一個開源庫，用作Python的公用機器學習框架。與Tensorflow相比，PyTorch的語句更加適用于Python。正因此，學習使用PyTorch也更加容易。

作為一個專注于深度學習的庫，PyTorch還具有非常豐富的應用程序接口函數和內置函數來協助數據科學家更加快捷地訓練自己的深度學習模型。

更多Python知識，請關注Python視頻教程！

什么是python模塊

簡而言之，在python中，一個文件(以“.py”為后綴名的文件)就叫做一個模塊，每一個模塊在python里都被看作是一個獨立的文件。模塊可以被項目中的其他模塊、一些腳本甚至是交互式的解析器所使用，它可以被其他程序引用，從而使用該模塊里的函數等功能，使用Python中的標準庫也是采用這種方法。

python模塊的本質是什么文件？

模塊的本質:是一個能實現某種功能的Python文件。

功能模塊是指數據說明、可執行語句等程序元素的集合，它是指單獨命名的可通過名字來訪問的過程、函數、子程序或宏調用。

功能模塊化是將程序劃分成若干個功能模塊，每個功能模塊完成了一個子功能，再把這些功能模塊總起來組成一個整體。以滿足所要求的整個系統的功能。

功能模塊化的根據是，如果一個問題有多個問題組合而成，那么這個組合問題的復雜程度將大于分別考慮這個問題時的復雜程度之和。

這個結論使得人們樂于利用功能模塊化方法將復雜的問題分解成許多容易解決的局部問題。

功能模塊化方法并不等于無限制地分割軟件，因為隨著功能模塊的增多，雖然開發單個功能模塊的工作量減少了，但是設計功能模塊間接口所需的工作量也將增加，而且會出現意想不到的軟件缺陷。

因此，只有選擇合適的功能模塊數目才會使整個系統的開發成本最小。

功能模塊獨立性是由內聚性和耦合性兩個定性指標來度量的。

內聚性是度量一個功能模塊內功能強度的一個相對指標。耦合性則用來度量功能模塊之間的相互聯系的程度。

Python 函數的調用方式

好像沒有特別的叫法吧，也沒注意手冊上有什么特別的叫法，至于區別，舉個例子你就清楚了，如下：

假如有個列表aa=[1,4,3,5],對這個列表用sort()進行排序，如果第一種方式aa.sort()后aa=[1,3,4,5];

而第二種方式sort(aa)排序后雖然得到了新列表[1,3,4,5],但是aa還是=[1,4,3,5]。

也就是說第一種方式會改變原列表，而第二種不會改變，只是得到了一個新的副本。

GOT IT？！^^

補充一下，如果非要說叫法上的區別的話，第一種叫做方法調用，第二種叫做函數調用。至于方法和函數的些微區別，方法是基于對象的，函數是基于本身的。如果再詳細……方法一般不可以單獨使用，因為大部分方法是基于對象的，調用也必須基于對象，像上面第一種；而函數則可以單獨使用，你可以理解成它是數據系統本身的，而不是對象專有的。

PS：至于為什么我換了用sort()而沒有用LZ給的例子函數，是因為..…^o^……LZ第一種方式和第二種方式寫的都不是一個函數……

python常用函數包有哪些？

一些python常用函數包：

1、Urllib3

Urllib3是一個 Python 的 HTTP 客戶端，它擁有 Python 標準庫中缺少的許多功能：

線程安全

連接池

客戶端 SSL/TLS 驗證

使用分段編碼上傳文件

用來重試請求和處理 HTTP 重定向的助手

支持 gzip 和 deflate 編碼

HTTP 和 SOCKS 的代理支持

2、Six

six 是一個是 Python 2 和 3 的兼容性庫。這個項目旨在支持可同時運行在 Python 2 和 3 上的代碼庫。它提供了許多可簡化 Python 2 和 3 之間語法差異的函數。

3、botocore、boto3、s3transfer、awscli

Botocore是 AWS 的底層接口。Botocore是 Boto3 庫（#22）的基礎，后者讓你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一類的服務。Botocore 還是 AWS-CLI 的基礎，后者為 AWS 提供統一的命令行界面。

S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 傳輸的 Python 庫。它正在積極開發中，其介紹頁面不推薦人們現在使用，或者至少等版本固定下來再用，因為其 API 可能發生變化，在次要版本之間都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他許多項目都依賴s3transfer。

4、Pip

pip是“Pip Installs Packages”的首字母遞歸縮寫。

pip很容易使用。要安裝一個包只需pip install package name即可，而刪除包只需pip uninstall package name即可。

最大優點之一是它可以獲取包列表，通常以requirements.txt文件的形式獲取。該文件能選擇包含所需版本的詳細規范。大多數 Python 項目都包含這樣的文件。

如果結合使用pip與virtualenv（列表中的 #57），就可以創建可預測的隔離環境，同時不會干擾底層系統，反之亦然。

5、Python-dateutil

python-dateutil模塊提供了對標準datetime模塊的強大擴展。我的經驗是，常規的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能補足那一塊。

6、Requests

Requests建立在我們的 #1 庫——urllib3基礎上。它讓 Web 請求變得非常簡單。相比urllib3來說，很多人更喜歡這個包。而且使用它的最終用戶可能也比urllib3更多。后者更偏底層，并且考慮到它對內部的控制級別，它一般是作為其他項目的依賴項。

7、Certifi

近年來，幾乎所有網站都轉向 SSL，你可以通過地址欄中的小鎖符號來識別它。加了小鎖意味著與該站點的通信是安全和加密的，能防止竊聽行為。

8、Idna

根據其 PyPI 頁面，idna提供了“對 RFC5891 中指定的應用程序中國際化域名（IDNA）協議的支持。”

IDNA的核心是兩個函數：ToASCII和ToUnicode。ToASCII會將國際 Unicode 域轉換為 ASCII 字符串。ToUnicode則逆轉該過程。在IDNA包中，這些函數稱為idna.encode()和idna.decode()

9、PyYAML

YAML是一種數據序列化格式。它的設計宗旨是讓人類和計算機都能很容易地閱讀代碼——人類很容易讀寫它的內容，計算機也可以解析它。

PyYAML是 Python 的YAML解析器和發射器，這意味著它可以讀寫YAML。它會把任何 Python 對象寫成YAML：列表、字典，甚至是類實例都包括在內。

10、Pyasn1

像上面的IDNA一樣，這個項目也非常有用：

ASN.1 類型和 DER/BER/CER 編碼（X.208）的純 Python 實現

所幸這個已有數十年歷史的標準有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的縮寫，它就像是數據序列化的教父。它來自電信行業。也許你知道協議緩沖區或 Apache Thrift？這就是它們的 1984 年版本。

11、Docutils

Docutils是一個模塊化系統，用來將純文本文檔處理為很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能讀取reStructuredText格式的純文本文檔，這種格式是類似于 MarkDown 的易讀標記語法。

12、Chardet

你可以用chardet模塊來檢測文件或數據流的字符集。比如說，需要分析大量隨機文本時，這會很有用。但你也可以在處理遠程下載的數據，但不知道用的是什么字符集時使用它。

13、RSA

rsa包是一個純 Python 的 RSA 實現。它支持：

加密和解密

簽名和驗證簽名

根據 PKCS#1 1.5 版生成密鑰

它既可以用作 Python 庫，也能在命令行中使用。

14、Jmespath

JMESPath，發音為“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允許你聲明性地指定如何從 JSON 文檔中提取元素。

15、Setuptools

它是用于創建 Python 包的工具。不過，其文檔很糟糕。它沒有清晰描述它的用途，并且文檔中包含無效鏈接。最好的信息源是這個站點，特別是這個創建 Python 包的指南。

16、Pytz

像dateutils一樣，這個庫可幫助你處理日期和時間。有時候，時區處理起來可能很麻煩。幸好有這樣的包，可以讓事情變得簡單些。

17、Futures

從 Python 3.2 開始，python 提供current.futures模塊，可幫助你實現異步執行。futures 包是該庫適用于 Python 2 的 backport。它不適用于 Python3 用戶，因為 Python 3 原生提供了該模塊。

18、Colorama

使用 Colorama，你可以為終端添加一些顏色：

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標題名稱：函數模塊化Python 函數模塊化C語言
本文地址：http://vcdvsql.cn/article32/hepgpc.html

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