序文
Python プログラミング言語は習得が容易で使用頻度の高い言語であり、Python 言語はさまざまなシナリオに適用でき、Python プログラミングを通じてさまざまな種類のアプリケーションを開発できます。
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この記事では、Python プログラミングの基礎を紹介し、初心者から Python マスターになるまでの手助けをします。
Python 言語の紹介
Python は、高レベルで対話型の解釈可能なプログラミング言語です。その簡潔な構文と学習の容易さは、学習、研究、および一般的なプログラミングで広く使用されている理由の 1 つです。
Python プログラミングは、主に Web 開発、データ サイエンス、人工知能などの分野で使用されています。
Python プログラミングの初心者向けガイド
1. Python インタープリターをインストールする
Python 言語を使用して開発するには、まず Python インタープリターをダウンロードし、簡単なインストールを実行する必要があります。http://python.org 公式 Web サイトからダウンロードできます。
2. Python の基本文法
次に、変数、データ型、算術演算子、分岐ステートメント、ループ ステートメント、関数など、Python の基本的な構文を学習します。
3. 共通の Python ライブラリをインストールする
Python 自体には、os、sys、random などの既製のライブラリが多数用意されています。これらのライブラリを使用すると、コード作成の難しさを大幅に軽減できます。
pip コマンドを使用してサードパーティ ライブラリをインストールできます。たとえば、numpy ライブラリと pandas ライブラリはデータ サイエンス分野の標準ライブラリであり、matplotlib と seaborn はプロット ライブラリであり、requests はネットワーク リクエスト ライブラリです。
4. Python フレームワークを学ぶ
フレームワークは、データ構造、アルゴリズム、プログラム制御フロー、および標準の構造化プログラミング アプローチを提供する方法です。Python で最も一般的に使用されるフレームワークは、Django と Flask です。
Django はフル機能の Web 開発フレームワークですが、Flask は軽量の Web 開発フレームワークであり、迅速な開発プロジェクトにより適しています。
5. Python スクリプトの作成
最後に、Python プログラミングのスキルを練習するには、いくつかの Python スクリプトを作成する必要があります。基礎を確立して Python プログラムを完全に独力で作成するには、多くの場合時間がかかります。
要約する
Python プログラミングは、大きな喜びと価値を持って学習し、適用できる興味深いスキルです。この記事の導入により、既に Python 言語を学習して使用することができ、Python 開発者としてスキルを次のレベルに引き上げることができます。
Pythonの独学
最後に、Pythonやデータ分析を学びたい人のために、入門から上級者まで、マインドマップや定番本、サポート動画など、完全なPython学習ルートを紹介します！
1. Python の紹介
以下の内容は、Python の応用方向すべてに必要な基礎知識であり、クローラーやデータ分析、人工知能などを行う場合は、まずそれらを習得する必要があります。背の高いものはすべて原始的な土台の上に作られています。しっかりとした土台があれば、前途はより安定します。
含む：
コンピュータの基礎
パイソンの基本
Python入門動画 600話：
ゼロベースの学習ビデオを見ることは、学習するための最も迅速かつ効果的な方法です.ビデオの教師のアイデアに従うことで、基本から詳細まで非常に簡単に始めることができます.
2. Python クローラー
人気のある方向性として、爬虫類はアルバイトでも、作業効率を向上させるための補助スキルとしても適しています。
関連するコンテンツは、クローラー技術によって収集され、分析され、削除されて、本当に必要な情報を取得できます。
この情報収集・分析・統合作業は、生活サービス、旅行、金融投資、各種製造業の商品市場需要など、幅広い分野に適用可能で、クローラー技術を活用することで、より正確で正確な情報を取得することができます。有効な情報をご利用ください。
Pythonクローラーの動画素材
3. データ分析
清華大学経済経営学院が発表したレポート「中国経済のデジタル変革：人材と雇用」によると、データ分析人材のギャップは2025年には230万人に達すると予想されています。
このような大きな才能のギャップがあるため、データ分析は広大な青い海のようなものです! 初任給10万は当たり前。
4. データベースと ETL データ ウェアハウス
企業は定期的にビジネス データベースからコールド データを転送し、履歴データを格納する専用のウェアハウスに格納する必要があります.各部門は、独自のビジネス特性に基づいて統合されたデータ サービスを提供できます.このウェアハウスはデータ ウェアハウスです.
従来のデータ ウェアハウス統合処理アーキテクチャは ETL であり、ETL プラットフォームの機能を使用します。E = ソース データベースからデータを抽出し、L = データ (ルールに準拠していないデータ) をクリーンアップし、変換 (異なるディメンションと異なる粒度)ビジネス ニーズに応じたテーブルの計算) さまざまなビジネス ルールの計算)、T = 処理されたテーブルをデータ ウェアハウスに段階的に、完全に、さまざまな時点でロードします。
5.機械学習
機械学習とは、コンピューターのデータの一部を学習し、それ以外のデータを予測して判断することです。
機械学習の核心は、「アルゴリズムを使用してデータを解析し、そこから学習し、新しいデータについて決定または予測を行うこと」です。つまり、コンピューターが得られたデータから特定のモデルを作成し、そのモデルを使用して予測を行うというプロセスは、人間の学習プロセスと似ています.たとえば、人間は一定の経験を積むと、新しい問題を予測できるようになります.
機械学習資料:
6.高度なPython
基本的な文法内容から、多くの詳細な高度な知識ポイントまで、プログラミング言語の設計を理解するために、ここで学習した後は、Python の入門から高度な知識ポイントまで基本的にすべて理解できます。
この時点で、基本的に会社の雇用要件を満たすことができます.それでも面接資料や履歴書のテンプレートがどこにあるかわからない場合は、私もコピーを作成しました.それは本当に体系的な学習と言えます.乳母とのルート。
しかし、プログラミングの学習は一晩で達成できるものではなく、長期にわたる継続とトレーニングが必要です。この学習ルートを整理することで、私は皆さんと一緒に進歩し、技術的なポイントを自分で確認できることを願っています。あなたがプログラミングの初心者であろうと、上級者になる必要がある経験豊富なプログラマーであろうと、誰もがそこから何かを得ることができると信じています.
一晩で達成できますが、長期的な継続とトレーニングが必要です。この学習ルートを整理することで、私は皆さんと一緒に進歩し、技術的なポイントを自分で確認できることを願っています。あなたがプログラミングの初心者であろうと、上級者になる必要がある経験豊富なプログラマーであろうと、誰もがそこから何かを得ることができると信じています.
データ収集
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