零基础学Python / 掌握AI时代的编程语言
尹会生
金山软件西山居技术经理
 
  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 01 | Python语言的特点

  • 02 | Python的发展历史与版本

  • 03 | Python的安装

  • 04 | Python程序的书写规则

  • 05 | 基础数据类型

  • 06 | 变量的定义和常用操作

  • 07 | 序列的概念

  • 08 | 字符串的定义和使用

  • 09 | 字符串的常用操作

  • 10 | 元组的定义和常用操作

  • 11 | 列表的定义和常用操作

  • 12 | 条件语句

  • 13 | for循环

  • 14 | while循环

  • 15 | for循环语句中的if嵌套

  • 16 | while循环语句中的if嵌套

  • 17 | 字典的定义和常用操作

  • 18 | 列表推导式与字典推导式

  • 19 | 文件的内建函数

  • 20 | 文件的常用操作

  • 21 | 异常的检测和处理

  • 22 | 函数的定义和常用操作

  • 23 | 函数的可变长参数

  • 24 | 函数的变量作用域

  • 25 | 函数的迭代器与生成器

  • 26 | Lambda表达式

  • 27 | Python内建函数

  • 28 | 闭包的定义

  • 29 | 闭包的使用

  • 30 | 装饰器的定义

  • 31 | 装饰器的使用

  • 32 | 自定义上下文管理器

  • 33 | 模块的定义

  • 34 | PEP8编码规范

  • 35 | 类与实例

  • 36 | 如何增加类的属性和方法

  • 37 | 类的继承

  • 38 | 类的使用-自定义with语句

  • 39 | 多线程编程的定义

  • 40 | 经典的生产者和消费者问题

  • 41 | Python标准库的定义

  • 42 | 正则表达式库re

  • 43 | 正则表达式的元字符

  • 44 | 正则表达式分组功能实例

  • 45 | 正则表达式库函数match与search的区别

  • 46 | 正则表达式库替换函数sub()的实例

  • 47 | 日期与时间函数库

  • 48 | 数学相关库

  • 49 | 使用命令行对文件和文件夹操作

  • 50 | 文件与目录操作库

  • 51 | 机器学习的一般流程与NumPy安装

  • 52 | NumPy的数组与数据类型

  • 53 | NumPy数组和标量的计算

  • 54 | NumPy数组的索引和切片

  • 55 | pandas安装与Series结构

  • 56 | Series的基本操作

  • 57 | Dataframe的基本操作

  • 58 | 层次化索引

  • 59 | Matplotlib的安装与绘图

  • 60 | 机器学习分类的原理

  • 61 | Tensorflow的安装

  • 62 | 根据特征值分类的模型和代码

  • 63 | 网页数据的采集与urllib库

  • 64 | 网页常见的两种请求方式get和post

  • 65 | HTTP头部信息的模拟

  • 66 | requests库的基本使用

  • 67 | 结合正则表达式爬取图片链接

  • 68 | Beautiful Soup的安装和使用

  • 69 | 使用爬虫爬取新闻网站

  • 70 | 使用爬虫爬取图片链接并下载图片

  • 71 | 如何分析源代码并设计合理的代码结构

课程背景

我觉得每个人都应该学习一门编程语言。编程能教会你如何思考,就像学法律一样学法律并不一定要为了做律师,但法律教你一种思考方式。学习编程也一样,我把计算机科学看成是基础教育,每个人都应该花至少1年时间学习编程。

——史蒂夫·乔布斯

越来越多的人开始意识到学习编程的重要性,即使将来不做工程师,学会编程也能帮助我们更高效地处理一些日常工作。更重要的是,学习编程还能帮助我们形成更清晰、严谨的思维习惯,学会正确地分析问题、解决问题。

但是,面对五花八门的编程语言,初学者该从哪一种开始学起呢?我们不妨听听世界著名程序员、软件开源运动旗手 Eric S. Raymond 的建议:

如果你不懂任何计算机语言,我建议从 Python 入门。它设计整洁,文档良好,对初学者很友好。作为一个好的入门语言的同时,它并不是一个玩具,它非常强大、灵活,完全适用于大型项目。

——Eric S. Raymond 《如何成为一名黑客》

同时,由于 Python 在深度学习、机器学习等领域的广泛使用,Python 一跃成为人工智能时代的“网红”语言。无论你将来从事 Web 相关开发(豆瓣、Instagram 这些大型应用都使用了 Python),还是搞人工智能方面的研究,学会 Python 对你都大有好处。

所以,极客时间开设了《零基础学 Python》视频课程,帮助更多想学习编程却不得其门而入的小白从写出自己的第一行代码开始,踏上编程之路。

课程特点

  1. 基于 Python 3 :考虑到网上很多教程都是基于 Python 2 来进行讲解,而 Python 最后一个2.x 版本—— Python 2.7 的发布也已经是 8 年前的事情了,这几年一些大型项目已经停止了对 Python 2 的支持(Python 官方将于 2020 年停止对 Python 2 的支持),所以,我们这个课程将基于 Python 3 来进行讲解,也增加了不少 Python 3 独有的内容。

  2. 通过实际场景来学习:我们通过引入解决实际问题的场景展开编码,在编码过程中讲解基础的理论知识,免去了生硬、枯燥的纯理论讲解。同时,我们也给每个关键知识点设置了练习作业,帮助大家更牢固地掌握所学知识。

  3. 实用库讲解:丰富的类库是 Python 的一大优势,我们将介绍大量的标准库、第三方库,帮助大家能更快地用这些实用武器组装起自己的工具,同时也加入了机器学习库的介绍,为今后的机器学习入门打下基础。

讲师简介

尹会生,金山软件西山居技术经理。曾参与编写 《白话大数据与机器学习》 《运维前线》等书籍。 曾任新浪网研发中心技术经理和某著名培训机构高级讲师。

工作中使用 Python 开发了大数据采集和分析平台,使用基于 Python 的 Web 框架实现了公司基础架构统计工具,目前正在从事基于 Python 的深度学习平台(TensorFlow)从事游戏与深度学习相结合的研究工作。

擅长企业集群解决方案和内核调优经验,并提供高性能和高可用性集群咨询服务,在互联网、广告、大数据平台架构中担任关键角色。近 6 年专注于大数据、人工智能在游戏领域的解决方案。

课程收获

  1. 掌握 Python 3 基础语法及编码规范,从小白到入门;
  2. 掌握正确的编程思维方法和代码规范,写出简洁、易懂的规范代码;
  3. 学会多线程等高级编程方法,编写出更复杂的应用;
  4. 掌握大量实用的标准库和第三方库,并编写出能解决实际问题的工具;
  5. 掌握经典的机器学习库,为今后入门机器学习打下基础。

课程大纲

限时福利

适宜人群

1.对计算机感兴趣,想学习编程的小白用户; 2.未来想从事编程工作的在校学生; 3.计划转行当程序员的在职工作者; 4.需要做数据处理、机器学习等领域研究的科研工作者。

如何在电脑端观看视频

  1. 用浏览器访问 https://time.geekbang.org ,登录极客时间账号;
  2. 然后在“讲堂”板块选择“视频课程”标签,点击相应的视频课程即可观看。