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小白学习软件的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python小白学习软件的解答,让我们一起看看吧。
有什么小白Python编辑器,最好是不用调就能用的那种?
有什么小白Python编辑器,最好是不用调就能用?可能出于难于配置和功能单一,题主不想使用pycharm、geany、sublime和idle,可以理解,这里再推荐3个非常不错的python编辑器,分别是visual studio code、jupyter notebook和spyder,无需复杂配置,即可上手调试程序,感兴趣的朋友可以尝试一下:
visual studio code
这是业界非常著名的一个代码编辑器,在开发界非常流行,相信许多朋友都在使用,免费开源跨平台,占用内存少、运行速度快,常见的智能补全、代码高亮、语法提示等基本功能,这个软件都能很好兼容,python开发来说,只需简单安装一个插件,便可直接编写运行程序,如果你嫌sublime等配置复杂,可以使用一下visual studio code,效果非常不错,在前端等众多领域都有广泛应用,插件扩展也相当丰富,值得一试:
jupyter notebook
说起jupyter notebook,相信许多做数据分析的朋友应该非常熟悉,一个基于web浏览器的python编程环境,交互性非常好,界面干净、清爽大方,可以有选择性的运行代码模块,浏览阅读也非常方便,初学来说,只需打开环境,便可直接开始编程,如果你钟情于质朴简洁的web页面,不想安装多余的开发软件,可以使用一下jupyter notebook,日常学习绰绰有余,但代码提示等方面比较弱,开发效率也比较低一些:
spyder
这是一个免费、开源、跨平台的python开发软件,相信使用过的朋友应该不多,界面设计风格和matlab非常相似,左边为编辑框,右边为变量框和命令框,可以很方便的实时查看和修改变量,使用来说,不需复杂配置,打开软件,即可开始编程,但自动补全、语法提示等功能非常弱,日常学习和练习,还不错,但对于大型项目开发来说,就显得不是非常合适了:
目前,就分享这3个不错的python开发软件吧,visual studio code总体功能来说,非常不错,pycharm也行,不知题主出于什么原因说pycharm不能配置python解释器,可能是路径配置不对,网上也有这方面资料,可以搜索一下,不难,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言。
我36岁自学编程,学Python两周搞定工作用爬虫,我来扯两句。
首先,学Python根本不需要什么编辑器,自带的编辑器就很好啊。
我能快速学会编程的一个重要原因可能就是Python环境太好配置。从Python***下载安装后,就获得了一个自带的ide编辑器,然后就可以在上面写代码了。写完代码,运行也非常方便。
不知道什么语法提示,每一个字符都是自己打出来的,我就用这样的方式写了大半年代码。中间也有人推荐我用别的编辑器,说语法提示很爽,但是我觉得用不到,也就没用。
后来项目越写越大,就尝试了微软的vscode,才知道用专业编辑器写代码果然快很多。vscode用了大概一年,然后才尝试pycham。pycham确实好用,语法提示比vscode好像更爽,最关键的是它能方便的创建虚拟环境,这样多个项目就不会相互影响了。
PyCharm安装和使用
一、PyCharm的作用
PyCharm是⼀种Python IDE(集成开发环境),带有⼀整套可以帮助⽤户在使⽤Python语⾔开发时提⾼其效率的⼯具,内部集成的功能如下:
PythonCharm分为专业版(professional)和社区版(community),大家可以根据自己需求选择对应版本
在排除了你否定的4个编辑器之后,我想目前唯一用的人最多的应该就是vscode了,可以说微软对于python还是很重视的,内部很多工具都是用python开发的,微软也推出了python的视频教学课程。
对于python,微软单独开发了lsp来适配python的开发,可以说,目前来看,在vscode中开发python是非常不错的用户体验。
对于包的自动引入,函数的自动提示,[_a***_]定义的跳转,包的管理,这些在vscode中都可以轻松实现。
使用vscode开发python的门槛也非常低,你几乎不需要什么配置就可以开发python。
你可以搜索插件python extension pack,它会下载一堆python关联的插件,然后你就可以在vscode中愉快地开发python项目了。
对于简单的项目,或者说单个文件,你完全可以使用code runner来运行,右键鼠标,直接就可以运行项目,非常的简单方便。
微软官方提供的jupyter非常的好用,Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序,便于创建和共享程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和 markdown。 用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等,总之,使用Jupyter来开发python是非常不错的。
在vscode中调试python也是非常简单,选中调试栏,然后启动调试,它会自动配置,然后就可以非常方便地调试项目。
你好,老修来分享一下你的问题。
目前我们主要用的有四种IDE环境开发平台:PyCharm,Sublime Text,VS Code,Atom。
1、Sublime Text这是一个轻量级的代码编辑器,跨平台,支持几十种编程语言,包括Python,Java,C/C++等,小巧灵活,运行轻快,支持代码高亮、自动补全、语法提示,插件扩展丰富,是一个很不错的代码编辑器,配置相关文件后,可直接运行python程序。
2、VS Code这是微软开发的一个跨平台的代码编辑器,支持常见的编程语言开发,插件拓展丰富,不仅智能补全、语法检查、代码高亮,还支持git功能,运行流畅,是一个很不错的代码编辑器,安装相关插件后,可直接运行python程序。
3、Atom这是github专门为程序员开发的一个代码编辑器,也是款平台的,界面简洁直观,使用起来非常方便,自动补全、代码高亮、语法提示,启动运行速度较快,对于初学者来说,是一个很不错的代码编辑器。
4、PyCharm这是一个专门用于Python开发的IDE,常见的代码补全、智能提示、语法检查,这个软件都支持,除此之外,还集成了版本控制、单元测试、git功能,可以快速创建Django,Flask等Python Web框架,使用起来非常不错,在开发大型项目中经常会用到,唯一的缺点就是,启动起来有些卡,还不是免费的,不过可以下载社区免费版的。
从哪本书开始学习Python比较好?
对于初学者来说,Python还是很友好的,它是最接近自然语言的一种编程语言。
不过对于零基础的小白来说,要感受到Python的友好才能建立学习信心,所以要选对入门书籍。
新手选教材,一定要选择浅显易懂的,切忌选择那种有编程基础的人学习的Python书籍,它们只会不断的给你添堵,然后不断的打击你的自信心。
《与孩子一起学编程》
这本书说是给儿童设计的,所以内容比较生动。非常非常非常简单易懂 不用花太长时间就能看下来一遍。而且里面的例子也很有趣,不像别的书籍里面就是单纯的input一行行代码,结果output一行行文字。
import一个easygui,初学者分分钟做个图形界面出来,对于初学python,成就感up!!!
《笨办法学python》
经典中的经典。
Python作为目前非常火的一门语言,切入进来学习还是相当必要,学习的时候不需要很多书,选择一本就行。
基础不是很好可以用 笨方法学Python 这本书作为入门书籍
希望能帮到你
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 数学建模第2章 Python快速入门
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
2.1 安装Python第3章 Python科学计算库NumPy
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
3.1 NumPy简介与安装第4章 常用科学计算模块快速入门
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
4.1 Pandas科学计算库第6章 Python数据存储
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
6.1 关系型数据库MySQL第7章 Python数据分析
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
7.1 数据获取第8章 自然语言处理
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
8.1 Jieba分词基础第9章 从回归分析到算法基础
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
9.1 回归分析简介第10章 从K-Means聚类看算法调参
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
10.1 K-Means基本概述第11章 从决策树看算法升级
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
11.1 决策树基本简介第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 193
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
12.1 朴素贝叶斯简介第13章 从推荐系统看算法场景
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
13.1 推荐系统简介第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅
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
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[_a1***_]
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!!!
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作为开发语言,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***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、N***icat、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。
到此,以上就是小编对于python小白学习软件的问题就介绍到这了,希望介绍关于python小白学习软件的2点解答对大家有用。