深入学习python（学python）

Python是非常简洁的一种脚本语言，写同样的程序，代码量仅为java的三分一，除了性能没有Java强之外，它的优点还是相当多的。以下是小编为你整理的深入学习python

下载Activepython安装包。

ActivePython 包含了一个完整的 Python 内核，直接调用 Python 官方的开源内核，附加了一些 Python 的 Windows扩展，同时还提供了全部的访问 Windows APIs 的服务，可以免费使用。提供供32位、64位的python安装包。

这里使用的是python 2.7.10版本，为什么不用python 3.X呢?因为，目前主流Linux web服务器的核心版本是2.7，方便部署web应用。

如果这里你使用浏览器Chrome，会提示你是否选择安装，选择保留下载安装包即可。

选择点击“运行”软件即可，建议大家选择默认安装，方便管理环境变量。

python的拓展库一般有一致的的默认安装路径，选择默认安装，减少程序报错。

查看是否安装成功。

点击windows开始菜单。选择“运行“，输入”cmd“，启动命令行窗口。

在命令行中，输入”python“，查看是否安装成功

优化python安装包管理工具。Activepython自带了pypm安装包管理工具。所以，这里可以使用pypm来安装pip管理工具，顺利实现拓展包的安装使用。

为什么不直接使用pypm?因为，更新慢、经常安装失败、下载速度慢……，除非你是付费用户。

在新开的命令行窗口中输入”pypm install pip“，即可。

字典的实用方法

d = {"Start": "开始", "learning": "学习", "python": "python", "version": 3}

# 看看d的类型是否是字典dict

#

print(type(d))

# 输出字典

# {'Start': '开始', 'learning': '学习', 'python': 'python', 'version': 3}

print(d)

# 用d.keys()返回dict的所有键，结果是list

# dict_keys(['Start', 'learning', 'python', 'version'])

print(d.keys())

# 用for语句循环返回所有键

# Start learning python version

for key in d.keys():

print(key, end=' ')

# 用d.values()返回dict的所有值

# 如果里面没有嵌套别的dict，结果是list

# dict_values(['开始', '学习', 'python', 3])

print(d.values())

# 用for语句循环返回所有值

# 开始 学习 python 3

for values in d.values():

print(values, end=' ',)

# 用items()返回一组一组的键值对

# 结果是list，只不过list里面的元素是元组

# dict_items([('Start', '开始'), ('learning', '学习'), ('python', 'python'), ('version', 3)])

print(d.items())

# 用for语句循环返回一组一组的键值对

# ('Start', '开始')('learning', '学习')('python', 'python')('version', 3)

for items in d.items():

print(items, end='')

# 查看dict项目个数

print(len(d))

new_d = d.copy()

# 拷贝dict

print(new_d)

# 词典中增添一个新元素

d["now"] = "现在"

# {'Start': '开始', 'learning': '学习', 'python': 'python', 'version': 3, 'now': '现在'}

print(d)

# del删除词典中的一个元素

# 没有返回值，如果删除键不存在，返回错误

del d['now']

# {'Start': '开始', 'learning': '学习', 'python': 'python', 'version': 3}

print(d)

# 根据key删除相应的键值对，并返回该值

d.pop('Start')

# {'learning': '学习', 'python': 'python', 'version': 3}

print(d)

d1 = {"now": "现在"}

# 把一个词典合并到另一个词典中

# 把d1词典合并到d词典中

d.update(d1)

# {'learning': '学习', 'python': 'python', 'version': 3, 'now': '现在'}

print(d)

如何有效学习

基础知识：学习每一种新的编程语言都是从最基本的开始，对于python而言也是需要先学习其基础知识。

python的基础知识包括：变量和数据类型，List和Tuple，条件判断和循环，Dict和Set， 函数，切片，迭代和列表生成式。

注意:学习基础知识切莫着急，一定要打好基础，这样才会更好的应用python。

进阶知识：学完掌握基础知识之后，就要学习进阶知识了。

python的进阶知识包括：函数式编程，模块，面向对象编程基础，类的继承和定制类。

python装饰器：装饰器是很重要的一个知识点。

关于装饰器需要涉及到函数作用域.闭包的使用和装饰器的概念及使用。

高阶知识：

文件处理，错误和异常和正则表达式

提升阶段：

数据库操作，Django框架和爬虫技术。

如何学好python

由于 Python 在工业界和科学界都非常受欢迎，因此你不难找到 Python 的学习资源。如果你是一个从未接触过 Python 的新手，你可以利用在线资源，比如课程、书籍和视频来学习 Python。比如下面列举的一些资源：

Python 学习之路

Google 开发者 Python 课程(视频)

Google 的 Python 课堂

下一步是安装 Anacona。有了 Anaconda ，你将可以开始使用 Python 来探索机器学习的世界了。Anaconda 的默认安装库包含了进行机器学习所需要的工具。

有了一些基本的 Python 编程技能，你就可以开始学习一些基本的机器学习技能了。一个实用的学习方法是学到一定技能便开始进行练习。然而，如果你想深入学习这个领域，那么你需要准备投入更多的学习时间。

一个获取技能的有效方法是在线课程。吴恩达的 Coursera 机器学习课程 是一个不错的选择。其它有用的在线训练包括：

Python 机器学习： Scikit-Learn 教程

Python 实用机器学习教程

你也可以在 LiveEdu.tv 上观看机器学习视频，从而进一步了解这个领域。

当你对 Python 和机器学习有一个好的感觉之后，可以开始学习一些开源的 Python 库。科学的 Python 库将会使完成一些简单的机器学习任务变得很简单。然而，选择什么库是完全主观的，并且在业界内许多人有很大的争论。

一些实用的 Python 库包括：

Scikit-learn ：一个优雅的机器学习算法库，可用于数据挖掘和数据分析任务。

Tensorflow ：一个易于使用的神经网络库。

Theano ： 一个强大的机器学习库，可以帮助你轻松的评估数学表达式。

Pattern ： 可以帮助你进行自然语言处理、数据挖掘以及更多的工作。

Nilearn ：基于 Scikit-learn，它可以帮助你进行简单快速的统计学习。

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