视频教学|搞定Python编程学习环境+工具

简介: 视频教学|搞定Python编程学习环境+工具

简说Python,号主老表,Python终身学习者,数据分析爱好者,从18年开始分享Python知识,原创文章227篇,写过Python、SQL、Excel入门文章,也写过Web开发、数据分析文章,老表还总结整理了一份2022Python学习资料和电子书资源,关注后私信回复:2022 即可领取。

01 -学习思路+教程大纲介绍

从Python学习思路开始介绍,主要说了对于初学者来说应该是如何解决遇到的编程问题,完整内容见图文怎么自学Python,大概要多久?思路推荐

image.png

后面介绍了本系列教程学习大纲。

02 -安装Python编程环境

Windows下详细介绍了Python环境的安装,以及基本的使用,Python版本:3.10.1。

03 -使用镜像源安装jupyter

介绍了使用镜像源安装第三方库的方法,并安装了jupyter,添加pip配置文件,实现永久通过镜像源安装第三方库。

04 -编程工具Jupyter使用介绍

如何启动jupyter,编写、运行代码,以及基本的功能按钮介绍。

image.png

补充:视频里没有介绍到


05 -Python编程常用第三方包介绍

介绍了在Python自动化、数据分析、可视化常用的一些包(简单说明),主要介绍了如何在jupyter中使用pip指定进行第三方包的安装、升级、卸载和查看。

06 -Jupyter远程随时随地编程教程

如果你有一台服务器的话,可以看看,通过开启jupyter远程连接配置,实现远程随时随地访问jupyter,进行编程练习。

目录
打赏
0
0
0
0
2
分享
相关文章
Python 高级编程与实战:深入理解性能优化与调试技巧
本文深入探讨了Python的性能优化与调试技巧,涵盖profiling、caching、Cython等优化工具,以及pdb、logging、assert等调试方法。通过实战项目,如优化斐波那契数列计算和调试Web应用,帮助读者掌握这些技术,提升编程效率。附有进一步学习资源,助力读者深入学习。
Python 高级编程与实战:深入理解数据科学与机器学习
本文深入探讨了Python在数据科学与机器学习中的应用,介绍了pandas、numpy、matplotlib等数据科学工具,以及scikit-learn、tensorflow、keras等机器学习库。通过实战项目,如数据可视化和鸢尾花数据集分类,帮助读者掌握这些技术。最后提供了进一步学习资源,助力提升Python编程技能。
|
5天前
|
[oeasy]python074_ai辅助编程_水果程序_fruits_apple_banana_加法_python之禅
本文回顾了从模块导入变量和函数的方法,并通过一个求和程序实例,讲解了Python中输入处理、类型转换及异常处理的应用。重点分析了“明了胜于晦涩”(Explicit is better than implicit)的Python之禅理念,强调代码应清晰明确。最后总结了加法运算程序的实现过程,并预告后续内容将深入探讨变量类型的隐式与显式问题。附有相关资源链接供进一步学习。
17 4
在线编程实现!如何在Java后端通过DockerClient操作Docker生成python环境
以上内容是一个简单的实现在Java后端中通过DockerClient操作Docker生成python环境并执行代码,最后销毁的案例全过程,也是实现一个简单的在线编程后端API的完整流程,你可以在此基础上添加额外的辅助功能,比如上传文件、编辑文件、查阅文件、自定义安装等功能。 只有锻炼思维才能可持续地解决问题,只有思维才是真正值得学习和分享的核心要素。如果这篇博客能给您带来一点帮助,麻烦您点个赞支持一下,还可以收藏起来以备不时之需,有疑问和错误欢迎在评论区指出~
在线编程实现!如何在Java后端通过DockerClient操作Docker生成python环境
Python爬虫:从人民网提取视频链接的完整指南
Python爬虫:从人民网提取视频链接的完整指南
Python 高级编程与实战:构建 RESTful API
本文深入探讨了使用 Python 构建 RESTful API 的方法,涵盖 Flask、Django REST Framework 和 FastAPI 三个主流框架。通过实战项目示例,详细讲解了如何处理 GET、POST 请求,并返回相应数据。学习这些技术将帮助你掌握构建高效、可靠的 Web API。
Python 高级编程与实战:构建自动化测试框架
本文深入探讨了Python中的自动化测试框架,包括unittest、pytest和nose2,并通过实战项目帮助读者掌握这些技术。文中详细介绍了各框架的基本用法和示例代码,助力开发者快速验证代码正确性,减少手动测试工作量。学习资源推荐包括Python官方文档及Real Python等网站。
Python 高级编程与实战:构建微服务架构
本文深入探讨了 Python 中的微服务架构,介绍了 Flask、FastAPI 和 Nameko 三个常用框架,并通过实战项目帮助读者掌握这些技术。每个框架都提供了构建微服务的示例代码,包括简单的 API 接口实现。通过学习本文,读者将能够使用 Python 构建高效、独立的微服务。
Python 高级编程与实战:构建分布式系统
本文深入探讨了 Python 中的分布式系统,介绍了 ZeroMQ、Celery 和 Dask 等工具的使用方法,并通过实战项目帮助读者掌握这些技术。ZeroMQ 是高性能异步消息库,支持多种通信模式;Celery 是分布式任务队列,支持异步任务执行;Dask 是并行计算库,适用于大规模数据处理。文章结合具体代码示例,帮助读者理解如何使用这些工具构建分布式系统。

热门文章

最新文章