• 如何快速学习Python

    2018-01-15 10:52:02
    》中提到过我选择了学习Python横向扩展自己的技术广度,接下来我就来说说学习体验。 我是在Udacity上学习的,很多人会疑问,为什么要选择一个培训班学习呢? 快速。 我曾经看过一篇关于学习的文章里面有一个...

    上个月我在《程序员如何打造竞争力?》中提到过我选择了学习Python横向扩展自己的技术广度,接下来我就来说说学习体验。

    我是在Udacity上学习的,很多人会疑问,为什么要选择一个培训班学习呢?

    快速。

    我曾经看过一篇关于学习的文章里面有一个学习公式我特别认同:

    学习的初速度=牛逼的学习方案高品质的反馈强约束的环境*高度集中的时间。

    文章中也提到了很多学习领域存在马太效应:越是起步阶段,越是遍布荆棘;越是精进深入,美感与收获越多。当我们精进到某种程度,就仿佛进入了加油站密集的道路,随时可获得小额、高频、及时的奖励,你想跑多远就能跑多远。

    回头想想你们是否有过以下的弃学经历:

    1.想学习一门新的技能,由于最开始找学习资料的过程中没找到自己满意的导致放弃了学习。

    2.买了一本相关的学习书籍由于内容过于陈旧导致按照书中步骤结果报错了,找了很久解决方案没找到,于是放弃了学习。

    3.收集了相关学习资料,但是迟迟不学习。

    4.学习了前面几个章节,发现用不上,突然对这个东西没兴趣了,于是不学习了。

    而我在Udacity学习的体验是这样的:

    举个例子:For 循环

    一个知识点,接着就是一个测试题,这样能让你马上就知道自己是否理解了,点击提交答案马上就会让你知道你的对错。每一个知识点都是这种方式,这就像你在玩游戏,每一次击打敌军都是有反馈的,这种高频的反馈让我对学习“上瘾”

    学完一个阶段就有一个项目,这就像打游戏,先杀玩小兵,接下来就是BOSS了。特别棒的是你提交的代码后它是人工审核。

    如果你做错了,还有改正的备注,感觉回到了学生时代,老师给改作业,有木有?

    除此之外还有专业的学习群,让你学习起来更有学习气氛,一起比学赶帮超,还有助教会为你解答一切关于学习上的问题。

    整套课程学习下来,体验很棒,我也快速的学完了Python入门。

    很多人都是想学但是最后被拖延症拖到现在还没开始,在《拖延心理学》有这样一个效率公式:

    信心和愉快度/分心和回报时间=效率

    Udacity正是抓住了学习者的信心、愉悦度、分心度和回报时间这几个维度来提升学习效率。

    每一次学习一个知识点,做一个小练习,做对了,很有成就感,如果有问题可以直接在班级群里面找同学和助教沟通解惑,这样大大提升了学习者自身的信心和愉悦度,而在高频的练习题中获得大量的学习反馈能让你不分心,还能快速获得回报(练习题的对错)。

    从而打造了一套高效学习的解决方案,只要你真的想学,Udacity能保证你高效学习,从此告别以上4种弃学路径,走向高效学习的大道上。

    学完Python入门之后可以深入的方向有以下选择

    而我选择学习数据分析。

    数据分析有什么用呢?

    过去十多年,中国互联网行业靠着人口红利和流量红利野蛮生长;而随着流量获取成本不断提高、运营效率的不断下降,这种粗放的经营模式已经不再可行。互联网企业迫切需要通过数据分析来实现精细化运营,降低成本、提高效率。

    从最开始互联网时代到移动互联网时代,而现在是大数据时代,谁有更精准的数据谁就能占领商业市场。同时作为互联网从业者的我们也要顺势而行,才能使得我们职业发展之路更走越远。

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  • Python入门经典,业内知名的Python教育机构-联科教育出品,本课程主要是Python基础部分,主讲王进老师,主要讲解了为什么要学习Python; 如何部署python开发环境;什么是变量;运算符的作用;讲解了条件选择及循环等...
  • Java 和 Python 一直都是两种很火很强大的编程语言,对于刚开始起步学习编程的同学来说,会迷惑且最经常问的问题是,我该 Java 还是 Python,是不是 Python 容易,或是应该先什么编程语言等等这样的问题。...



    Java 和 Python 一直都是两种很火很强大的编程语言,对于刚开始起步学习编程的同学来说,会迷惑且最经常问的问题是,我该学 Java 还是 Python,是不是 Python 容易学,或是应该先学什么编程语言等等这样的问题。作为一名 Java 程序员,肯定会建议你先学 Java,然后再学 Python,但如果你问一个 Python 程序员,可能会得到一个完全相反的答案。与此同时,Python 已经不再是乳臭未干的黄毛小子了,它已经成长而且和主流的编程语言,像 Java,C++ 有的一拼。当最开始接触 Python 的时候,会觉得它是一门脚本语言,但是后来发现这是误解。你也可以在 Python 中进行面向对象的编程。


    对于初学者,选择一种具有吸引力的,同时有着强大社区支持的语言去学习。现在 Java 和 Python 都满足刚才说的条件,甚至在做了一些很棒的分析比较之后,依然很难得出应该学习哪个语言。庆幸的是,我们有信息图形,可以指出 Python 和 Java 之间一些重要的不同点。


    一张图告诉你!Python 和 Java 的不同点


    从图表中,你可以很容易看出 Java 比 Python 罗嗦。在 Java 中读一个文件要写10行代码,而在 Python 中只要两行。这一点是 Python 的优势,因为很多新手程序员会喜欢编写很少的代码,第二点则是关于静态变量,动态变量,你需要强类型的语言和严谨的编译器来检测犯二的代码。在 Java 中,你不会看到,在一个字符串变量中接着存整型变量。执行速度是企业级应用的命脉,你可以看到 Java 比 Python 快,但是要记住,你需要编译才能运行 Java 程序,而 Python 程序不要编译可以直接运行。


    Python 控制台可以直接解释 python 命令,这对于新手来说意味着会更加简单!所以现在 Python 和 Java 2:2,扯平了。虽然你还会看到 Java 中 hello world比 Python 需要更多行代码,但最终你会发现,他们二者的能力是一样的,没有谁差。当然,学 Java 并把它当成职业生涯的编程语言,你绝不会后悔。但与此同时,你可以在任何时候学习 Python,这对于写一些小的工具集也非常有用。


    最后,无论你选择何种编程语言,都去好好享受编码吧。


    欢迎在留言区留言,说出你的观点。

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  • Python学习教程(Python学习路线_Python基础学习教程_Python视频教程):初学者新手...随着Python的大火和Python自身优势,如今是很多人蜂拥学Python,那么作为新手这样才能快速入门Python呢? 为什么Python总被提起...

    Python学习教程(Python学习路线_Python基础学习教程_Python视频教程):初学者新手怎样快速入门Python?

    人生苦短,我用Python!!!短短几个字,现在在各大学习类平台随处可见,短短几个字,足以见Python今日的地位!

    随着Python的大火和Python自身优势,如今是很多人蜂拥学Python,那么作为新手这样才能快速入门Python呢

    为什么Python总被提起,为什么现在的大家都开始学Python了?

    下面为大家总结了2019最新的Python学习教程和学习路线。

    01 Python是新时代的宠儿

    究竟Python有什么魅力,能让越来越多的开发者喜欢上她呢?

    应用方面很广,在web领域也很成熟,有很多知名的互联网公司也是用Python开发,比如知乎,果壳,豆瓣等……
    Python语言代码是优雅的,语法干净简单,容易学习,对初学者很友好。
    在爬虫方向,Python的优势很明显,Python做爬虫模块比较多,需要的代码量少,语法干净,开发效率快,这些优点是Java不能可以比拟的。

    着眼大数据分析领域,Python有着强大的科学计算类库。面对海量的数据,Python只要调用若干个Python库:NumPy,pandas(处理数据的函数和方法),matplotlib(和scipy(高效的数学运算)就能高效准确地解决大量的数据分析难题,而Java在这些领域是无法和Python竞争的。
    这几年人工智能的兴起和发展,让Python的优势越来越明显,自动化方面、机器学习Python的优势不言而喻。

    02应该如何快速地学好Python?

    Python 的入门学习还是比较简单的,建议跟着教程多动手多练习。

    1. 跟着官方文档学习基础语法和标准库的使用。

    2. 先跟着Python 官方教程[中文版]学习,在学习完官方教程之后,在浏览一下Python 标准库[中文版],这部分把之前在官方教程里面用到的标准库过一遍,其他的标准库快速浏览一下,有个印象即可,以后有用到的时候再回来查。如果觉得看官方教程比较枯燥,可以找本书来学习,推荐《Python 编程 从入门到实践》。看这一本就够了。

    学习完上面的内容,就能入门 Python 开发,但这还不够,工作中还会用到其他多方面的知识。

    **想做一个爬虫,**那么你还得学习 HTTP,HTML,JavaScript 等知识,推荐学习 requests 库 + BeautifulSoup 来实现你的第一个爬虫。

    想做一个网站,除了上面提到的 HTTP,HTML,JavaScript 你还需要学习 CSS,SQL,Linux,你还要学习一个 Python 的 Web 框架,推荐 Flask 作为你的学习入门框架。

    如果你还想用 Python 做数据分析,那么你就需要学习 Numpy,Pandas,Matplotlib。

    **机器学习,**人工智能这些等你把上面的学完之后再关注也不迟。

    如果觉得自己看文档,看书很无趣,那就找Python视频教程来学习。

    Python 学习教程:

    https://pan.baidu.com/s/1BtEgF0c6ct6MBFC_Vg748g 提取码:mwh2

    Python 从入门到精通(小白必看)

    https://pan.baidu.com/s/103qZCNP1zlHB_pW8qm3WjA 提取码:s5pt

    Python爬虫从入门到精通(精华版)

    https://pan.baidu.com/s/1wEcSqKA_Ec5CbyBf0CPjcA 提取码:xg2p

    Web前端入门

    https://pan.baidu.com/s/1tdauUbLWoxLbl63iMJj32w 提取码:ijpj

    最经典的Flask框架入门

    https://pan.baidu.com/s/1zvUN9PfXHlr7Q-gzJzx1bw 提取码:vdwo

    数据分析入门教程

    https://pan.baidu.com/s/1uQ-sHnaq7Fphgu06LUkx4Q 提取码:dzem

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  • 想学习Python的人都会有一个困惑,那就是Python目前有两个版本Python2和Python3,Python2与Python3有何区别,两个版本该学习哪个呢? python3 和 python2 是不兼容的,而且差异比较大,python3是不向下兼容的,但是...

    想学习Python的人都会有一个困惑,那就是Python目前有两个版本Python2和Python3,Python2与Python3有何区别,两个版本该学习哪个呢?

    python3 和 python2 是不兼容的,而且差异比较大,python3是不向下兼容的,但是绝大多数组件和扩展都是基于python2的。目前实际应用中大部分暂不考虑 Python3,有的时候注意写兼容 2/3 的代码。用 Python2 为主的写新代码时要考虑以后迁移到 Python3 的可能性。据数据统计显示目前10% 使用 Python 3;20% 既使用Python 2也使用Python 3,Python2用的更多;70% 使用Python 2。

    其实python是linux上最常用的软件之一,但是linux目前的版本大部分还是使用python2的,而且,在linux上依赖python2的程序更多一些,所以 Python3 要代替 python2 成为主流还需要几年的时间。如果为了找工作还是学Python 2,学会了Python 2,由Python 2转到python3也不难。

    说了半天,Python2与Python3到底有何区别呢?

    1.性能
    Py3.0运行pystone benchmark的速度比Py2.5慢30%。Guido认为Py3.0有极大的优化空间,在字符串和整形操作上可以取得很好的优化结果。
    Py3.1性能比Py2.5慢15%,还有很大的提升空间。
    2.编码
    Py3.X源码文件默认使用utf-8编码,这就使得以下代码是合法的:
       >>> 中国 = 'china'
       >>>print(中国)
       china
    3. 语法
    1)去除了<>,全部改用!=
    2)去除``,全部改用repr()
    3)关键词加入as 和with,还有True,False,None
    4)整型除法返回浮点数,要得到整型结果,请使用//
    5)加入nonlocal语句。使用noclocal x可以直接指派外围(非全局)变量
    6)去除print语句,加入print()函数实现相同的功能。同样的还有 exec语句,已经改为exec()函数
       例如:
       2.X: print "The answer is",2*2
       3.X: print("The answer is",2*2)
       2.X: print x, # 使用逗号结尾禁止换行
       3.X: print(x, end=" ") # 使用空格代替换行
      2.X: print # 输出新行
      3.X: print() # 输出新行
      2.X: print >>sys.stderr,"fatal error"
      3.X: print("fatal error",file=sys.stderr)
      2.X: print (x, y)

    # 输出repr((x, y))
    3.X: print((x, y)) # 不同于print(x, y)!


    7)改变了顺序操作符的行为,例如x<y,当x和y类型不匹配时抛出TypeError而不是返回随即的 bool值
    8)输入函数改变了,删除了raw_input,用input代替:
       2.X:guess = int(raw_input('Enter aninteger : ')) # 读取键盘输入的方法
       3.X:guess = int(input('Enter aninteger : '))

    9)去除元组参数解包。不能def(a, (b, c)):pass这样定义函数了
    10)新式的8进制字变量,相应地修改了oct()函数。
       2.X的方式如下:
        >>> 0666
        438
        >>> oct(438)
        '0666'
      3.X这样:
        >>> 0666
        SyntaxError: invalid token(<pyshell#63>, line 1)
        >>> 0o666
       438
       >>> oct(438)
       '0o666'
    11)增加了 2进制字面量和bin()函数
       >>> bin(438)
       '0b110110110'
       >>> _438 = '0b110110110'
       >>> _438
      '0b110110110'
    12)扩展的可迭代解包。在Py3.X 里,a, b,*rest = seq和 *rest, a = seq都是合法的,只要求两点:rest是list
    对象和seq是可迭代的。
    13)新的super(),可以不再给super()传参数,
    >>> class C(object):
    def __init__(self, a):
    print('C', a)
    >>> class D(C):
    def __init(self, a):
    super().__init__(a) # 无参数调用super()
    >>> D(8)
    C 8
    <__main__.D object at 0x00D7ED90>
    14)新的metaclass语法:
    class Foo(*bases, **kwds):
    pass
    15)支持class decorator。用法与函数decorator一样:
    >>> def foo(cls_a):
    def print_func(self):
    print('Hello, world!')
    cls_a.print = print_func
    return cls_a
    >>> @foo
    class C(object):
    pass
    >>> C().print()
    Hello, world!
    class decorator可以用来玩玩狸猫换太子的大把戏。更多请参阅PEP 3129
    4. 字符串和字节串
    1)现在字符串只有str一种类型,但它跟2.x版本的unicode几乎一样。

    2)关于字节串,请参阅“数据类型”的第2条目
    5.数据类型
    1)Py3.X去除了long类型,现在只有一种整型——int,但它的行为就像2.X版本的long
    2)新增了bytes类型,对应于2.X版本的八位串,定义一个bytes字面量的方法如下:
    >>> b = b'china'
    >>> type(b)
    <type 'bytes'>
    str对象和bytes对象可以使用.encode() (str-> bytes) or .decode() (bytes -> str)方法相互转化。
    >>> s = b.decode()
    >>> s
    'china'
    >>> b1 = s.encode()
    >>> b1
    b'china'
    3)dict的.keys()、.items 和.values()方法返回迭代器,而之前的iterkeys()等函数都被废弃。同时去掉的还有
    dict.has_key(),用 in替代它吧
    6.面向对象
    1)引入抽象基类(Abstraact Base Classes,ABCs)。
    2)容器类和迭代器类被ABCs化,所以cellections模块里的类型比Py2.5多了很多。
    >>> import collections
    >>> print('\n'.join(dir(collections)))
    Callable
    Container
    Hashable
    ItemsView
    Iterable
    Iterator
    KeysView
    Mapping
    MappingView
    MutableMapping
    MutableSequence
    MutableSet
    NamedTuple
    Sequence
    Set
    Sized
    ValuesView
    __all__
    __builtins__
    __doc__
    __file__
    __name__
    _abcoll
    _itemgetter
    _sys
    defaultdict
    deque
    另外,数值类型也被ABCs化。关于这两点,请参阅 PEP3119和PEP 3141。
    3)迭代器的next()方法改名为__next__(),并增加内置函数next(),用以调用迭代器的__next__()方法
    4)增加了@abstractmethod和 @abstractproperty两个 decorator,编写抽象方法(属性)更加方便。
    7.异常
    1)所以异常都从 BaseException继承,并删除了StardardError
    2)去除了异常类的序列行为和.message属性
    3)用 raise Exception(args)代替raise Exception, args语法
    4)捕获异常的语法改变,引入了as关键字来标识异常实例,在Py2.5中:
    >>> try:
    ... raise NotImplementedError('Error')
    ... except NotImplementedError, error:

    ... print error.message
    ...
    Error
    在Py3.0中:
    >>> try:
    raise NotImplementedError('Error')
    except NotImplementedError as error: #注意这个 as
    print(str(error))
    Error
    5)异常链,因为__context__在3.0a1版本中没有实现
    8.模块变动
    1)移除了cPickle模块,可以使用pickle模块代替。最终我们将会有一个透明高效的模块。
    2)移除了imageop模块
    3)移除了 audiodev, Bastion, bsddb185, exceptions,linuxaudiodev, md5, MimeWriter, mimify, popen2,
    rexec, sets, sha, stringold, strop, sunaudiodev, timing和xmllib模块
    4)移除了bsddb模块(单独发布,可以从Python "bindings" for Oracle Berkeley DB获取)
    5)移除了new模块
    6)os.tmpnam()和os.tmpfile()函数被移动到tmpfile模块下
    7)tokenize模块现在使用bytes工作。主要的入口点不再是generate_tokens,而是 tokenize.tokenize()
    9.其它
    1)xrange() 改名为range(),要想使用range()获得一个list,必须显式调用:
    >>> list(range(10))
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    2)bytes对象不能hash,也不支持 b.lower()、b.strip()和b.split()方法,但对于后两者可以使用 b.strip(b’
    \n\t\r \f’)和b.split(b’ ‘)来达到相同目的
    3)zip()、map()和filter()都返回迭代器。而apply()、 callable()、coerce()、 execfile()、reduce()和reload
    ()函数都被去除了

    现在可以使用hasattr()来替换 callable(). hasattr()的语法如:hasattr(string,'__name__')

    4)string.letters和相关的.lowercase和.uppercase被去除,请改用string.ascii_letters 等
    5)如果x < y的不能比较,抛出TypeError异常。2.x版本是返回伪随机布尔值的
    6)__getslice__系列成员被废弃。a[i:j]根据上下文转换为a.__getitem__(slice(I, j))或 __setitem__和
    __delitem__调用
    7)file类被废弃,在Py2.5中:
    >>> file
    <type 'file'>
    在Py3.X中:
    >>> file
    Traceback (most recent call last):
    File "<pyshell#120>", line 1, in <module>
    file
    NameError: name 'file' is not defined

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  • 随着近几年Python的飞速发展,应用范围逐步趋于广泛,后端开发、前端开发、爬虫、金融量化分析、人工智能、自动化运维、自动化运维、大数据,Python都有涉及。Python相对其他编程语言来讲,语法较简单,就算没有任何...

    随着近几年Python的飞速发展,应用范围逐步趋于广泛,后端开发、前端开发、爬虫、金融量化分析、人工智能、自动化运维、自动化运维、大数据,Python都有涉及。Python相对其他编程语言来讲,语法较简单,就算没有任何编程基础,我们也可以学习和掌握Python编程开发,是新时代的宠儿!因此参加Python工程师培训机构的人越来越多。

    Python有很多吸引程序员的功能,它易学,面向对象,字节码编译,免费且开源。还有运行时检查,完整快速的支持,可以执行各种任务的扩展。在用Python的时候,你可以非常高效。

    Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型:

    比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C 重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。

    Python是人工智能时代和大数据时代的首选语言,老男孩教育更新上线了python全栈+人工智能的课程,满足想加入人工智能行业,想参加Python开发人士的需求。

    许多人对python的了解仅在于简单易懂,开发快,但也有很多人对python的认知有所偏差,相对来讲python易学,但精通不易。Python开发,有丰富编程经验的老师带着,为你解答遇到的各种疑点难点,会少走许多弯路、缩短学习时间、更加集中且系统的掌握python开发所需的各种知识要点。

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