python入门学习推荐 python入门教程推荐

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python入门学习推荐的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python入门学习推荐的解答，让我们一起看看吧。

type="1">
1. python自学必看的3本书？
2. python想学习GUI开发小的程序学习哪个比较好？
3. 从哪本书开始学习Python比较好？

python自学必看的3本书？

《疯狂Python讲义》《零基础轻松学Python》《Python编程 从入门到实践》

第一本《疯狂Python讲义》

从零开始学习，Python编程从入门到实践，看这本就够了。

这是一本非常适合Python零基础入门Python书籍。据说一个8岁的小朋友在此书未正式出版前就已学习了书里讲到的很多内容并动手写出了自己的程序（绝对不是在屏幕上显示“Hello world！”）

该书同样也是为了那些打算深入掌握Python的编程爱好者而编写，适合各种层次的Python开发者阅读，它涵盖了网络编程、网络爬虫、数据分析等互联网企业需要用到的知识。

python想学习GUI开发小的程序学习哪个比较好？

如果只是最简单、最基本的功能，不考虑界面布局和美观程度的话，可以使用Python自带的GUI标准库tkinter，如果考虑复杂一些，可以使用wxPython，PyQt等第三方模块，下面我分别简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：

01

tkinter

这是Python自带的一个GUI标准库，轻巧灵活、免费开源、可以跨平台使用，基本组件和容器可以完全满足日常小型桌面软件开发需求，如果你对界面美观程序要求不高，功能要求不复杂的话，可以使用一下这个模块，非常不错，易学易懂，也非常适合入门：

02

wxPython

这是Python一个优秀的GUI开发库，免费、开源、跨平台，相比较前面的tkinter来说，提供了更为丰富的组件和容器，不管是在开发效率还是界面设计上来说，都有了十足的长进，如果你需要开发一个功能稍微复杂的桌面软件，可以考虑使用一下这个模块，非常不错，也非常容易学习和掌握：

03

从哪本书开始学习Python比较好？

作为一名没有基础的Python小白，可以先开始阅读《零基础入门学习Python》，看几天后，初始Python的基本语法、列表和字典、包和模块等概念。推荐这本书作为入门，书籍是基于Python3作为开发语，具有时效性;语言轻松易懂;一边抄代码一边学语法，3天即可以稍微上手Python。

　　 在阅读书籍期间，还可以参考视频教程，配置好Python的运行环境。在win7环境下，安装了Python3.6，Anaconda3，PcCharm，后来才发现，只需要下载一个Anaconda3就可以，熟悉Python的运行环境，熟悉pip、conda等命令的用法、第三方包的安装。

　　此外，还配置了MySQL、Navicat、PowerBI等相关软件。现在想想，有点多余了，其实暂时是用不到的。但在做项目的时候，终会用到。

　　另外，对于Python新手，在刚开始学习Python的时候，总会遇到这样的一个问题：学习了相关教程，也明白相关的规则，但是给出一个功能，却无从下手，不知道怎么去实现，或者知道怎么去实现，就是写不出来，这个问题该如何解决呢?

　　一般可以在网上找一些大型项目进行练习，多看多练多总结，就能熟练掌握Python，形成更优化的Python思路。当然了，这个比较麻烦。

　　但是，如果参加培训学习，这个就比较简单了，往往课程教学中会包含这一项，Python学员可以先自己写一遍，然后再听老师的讲解，通过对比，找到疑惑点和不足之处，然后进行思路和项目的优化。

　　总之，Python开发的前景是非常好的。如果确实不知道怎么办，可以选择专业的学习方式，先去试听看看，只有这样，你才能知道这个学习班是否真正适合你，才能知道你是不是适合学Python技术，才不至于浪费时间、金钱和精力。

<strong>谢谢邀请，学习选择很重要！！！

python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！

感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。

第 1章　从数学建模到人工智能

1.1　数学建模
1.1.1　数学建模与人工智能
1.1.2　数学建模中的常见问题
1.2　人工智能下的数学
1.2.1　统计量
1.2.2　矩阵概念及运算
1.2.3　概率论与数理统计
1.2.4　高等数学——导数、微分、不定积分、定积分

第2章 Python快速入门

2.1　安装Python
2.1.1　Python安装步骤
2.1.2　IDE的选择
2.2　Python基本操作
2.2.1　第 一个小程序
2.2.2　注释与格式化输出
2.2.3　列表、元组、字典
2.2.4　条件语句与循环语句
2.2.5　break、continue、pass
2.3　Python高级操作
2.3.1　lambda
2.3.2　map
2.3.3　filter

第3章　Python科学计算库NumPy

3.1　NumPy简介与安装
3.1.1　NumPy简介
3.1.2　NumPy安装
3.2　基本操作
3.2.1　初识NumPy
3.2.2　NumPy数组类型
3.2.3　NumPy创建数组
3.2.4　索引与切片
3.2.5　矩阵合并与分割
3.2.6　矩阵运算与线性代数
3.2.7　NumPy的广播机制
3.2.8　NumPy统计函数
3.2.9　NumPy排序、搜索
3.2.10　NumPy数据的保存

第4章　常用科学计算模块快速入门

4.1　Pandas科学计算库
4.1.1　初识Pandas
4.1.2　Pandas基本操作
4.2　Matplotlib可视化图库
4.2.1　初识Matplotlib
4.2.2　Matplotlib基本操作
4.2.3　Matplotlib绘图案例
4.3　SciPy科学计算库
4.3.1　初识SciPy
4.3.2　SciPy基本操作
4.3.3　SciPy图像处理案例
第5章　Python网络爬虫
5.1　爬虫基础
5.1.1　初识爬虫
5.1.2　网络爬虫的算法
5.2　爬虫入门实战
5.2.1　调用API
5.2.2　爬虫实战
5.3　爬虫进阶—高效率爬虫
5.3.1　多进程
5.3.2　多线程
5.3.3　协程
5.3.4　小结

第6章　Python数据存储

6.1　关系型数据库MySQL
6.1.1　初识MySQL
6.1.2　Python操作MySQL
6.2　NoSQL之MongoDB
6.2.1　初识NoSQL
6.2.2　Python操作MongoDB
6.3　本章小结
6.3.1　数据库基本理论
6.3.2　数据库结合
6.3.3　结束语

第7章　Python数据分析

7.1　数据获取
7.1.1　从键盘获取数据
7.1.2　文件的读取与写入
7.1.3　Pandas读写操作
7.2　数据分析案例
7.2.1　普查数据统计分析案例
7.2.2　小结

第8章　自然语言处理

8.1　Jieba分词基础
8.1.1　Jieba中文分词
8.1.2　Jieba分词的3种模式
8.1.3　标注词性与添加定义词
8.2　关键词提取
8.2.1　TF-IDF关键词提取
8.2.2　TextRank关键词提取
8.3　word2vec介绍
8.3.1　word2vec基础原理简介
8.3.2　word2vec训练模型
8.3.3　基于gensim的word2vec实战

第9章　从回归分析到算法基础

9.1　回归分析简介
9.1.1　“回归”一词的来源
9.1.2　回归与相关
9.1.3　回归模型的划分与应用
9.2　线性回归分析实战
9.2.1　线性回归的建立与求解
9.2.2　Python求解回归模型案例
9.2.3　检验、预测与控制

第10章 从K-Means聚类看算法调参

10.1　K-Means基本概述
10.1.1　K-Means简介
10.1.2　目标函数
10.1.3　算法流程
10.1.4　算法优缺点分析
10.2　K-Means实战

第11章 从决策树看算法升级

11.1　决策树基本简介
11.2　经典算法介绍
11.2.1　信息熵
11.2.2　信息增益
11.2.3　信息增益率
11.2.4　基尼系数
11.2.5　小结
11.3　决策树实战
11.3.1　决策树回归
11.3.2　决策树的分类

第12章 从朴素贝叶斯看算法多变　193

12.1　朴素贝叶斯简介
12.1.1　认识朴素贝叶斯
12.1.2　朴素贝叶斯分类的工作过程
12.1.3　朴素贝叶斯算法的优缺点
12.2　3种朴素贝叶斯实战

第13章 从推荐系统看算法场景

13.1　推荐系统简介
13.1.1　推荐系统的发展
13.1.2　协同过滤
13.2　基于文本的推荐
13.2.1　标签与知识图谱推荐案例
13.2.2　小结

第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅

14.1　初识TensorFlow
14.1.1　什么是TensorFlow
14.1.2　安装TensorFlow
14.1.3　TensorFlow基本概念与原理
14.2　TensorFlow数据结构
14.2.1　阶
14.2.2　形状
14.2.3　数据类型
14.3　生成数据十二法
14.3.1　生成Tensor
14.3.2　生成序列
14.3.3　生成随机数
14.4　TensorFlow实战

希望对你有帮助！！！

贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！！

到此，以上就是小编对于python入门学习推荐的问题就介绍到这了，希望介绍关于python入门学习推荐的3点解答对大家有用。