零基础学Python(2023版)- 极客时间课程推荐/优惠

零基础学Python(2023版)--极客时间课程推荐/优惠

从 0 到 1,快速上手 Python
尹会生前游戏公司技术总监,前新浪网技术经理
视频课 | 124讲 | 61926人已学习
优惠价¥68原价:199
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版权声明

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课程详情

你将获得

  • 基础:Python 编程基础及思维方法;
  • 变化:Python 3.10 完整语法及编码规范;
  • 认知:使用高级编程方法编写复杂应用;
  • 功能:解锁 Python 标准库与第三方库;
  • 应用:Web 开发等 5 大项目实操实练。

课程介绍

近些年,Python 在深度学习、机器学习等领域得到了广泛使用,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,还是搞人工智能方面的研究,掌握 Python 对你都大有好处。

可能你之前学过尹会生老师的《零基础学 Python(2018 版)》,但这门课距离 2018 年的发布,已经过去四年了,Python 的版本一直在升级,相比之前发生了很大的变化。所以为了让这门课程更好地为你服务,老师又重新整理了课程的内容,进行了一次大的升级迭代。相比于 2018 版,2023版课程内容更新 60% 以上,视频全部重新制作。那么新版课程有哪些亮点和变化呢?

1. 课程的内容会更加贴近使用者

Python 作为一门实用的编程语言,它的使用对象和学习对象已经从一开始的专业程序员,逐渐覆盖到了数据分析从业者、AI 从业者,运营、行政、HR 和大学生。

对于非科班出身的同学来说,第一道门槛并不是使用什么样的设计模式和算法更高效。而是怎样把问题转换成代码?出现了错误怎样调试和改正?哪些技术值得花费时间掌握?

所以,在课程中老师会用贴近生活的例子和代码,帮你解决这类问题,比如:

  • 怎样通过 IDE 的动态调试功能,快速定位 Bug?
  • 怎样应用面向对象编程,设计一个合理的类和对象?
  • 怎样把在超市购物结账的经历和多线程结合起来理解?

手把手地教你把需求、问题转化成代码,让整个过程变得轻松易懂。

2. 升级版的课程会覆盖更全面的 Python 新特性

Python 作为最流行的编程语言,每 12 个月就会发布一个新版本,除了进行安全和性能方面的升级外,还有大量的实用特性,比如:

  • Python 3.10 引入了 match 语句,你就不用再编写冗长的 if、elif、elif、…、else 语句;
  • Python 3.9 增加了更新运 算符 (|=) ,扩充了字典数据类型的合并方法;
  • Python 3.8 增加了 F-strings 表达式,为字符串中的变量赋值带来了更友好的代码可读性。

这些新特性老师都会一一展示在课程里,并且教你如何高效地使用它们。掌握了之后,在新版本的 Python 中,你会编写出更优雅和高效的代码。

3. 多案例实战,学以致用

在新的课程中,我们会以实战为主。因为 Python 主要应用在数据分析、AI、智能硬件领域,所以在项目实战这块,老师设计了数据分析、自动化办公、Web 后端开发、计算机视觉、物联网等五大项目,带你全方位地使用 Python。

相信学完这门课程后,你一定能顺利地将 Python 应用到自己的工作中。让 Python 成为你最好用、最实用的编程语言。

课程目录

Hello, Python!

  • 课程介绍:这次我们都做了哪些升级?
  • 内容综述:明确学习目的

第一章 非计算机专业学习编程的第一道门槛

  • 01|如何配置 Python 开发环境?
  • 02 | 常用 IDE:如何提高开发效率?
  • 03 | 如何站在官方文档的肩膀上自己“造轮子”?
  • 04 | 怎样运行你的第一行代码?
  • 05 | 怎样使用 Gitee 管理你的代码?
  • 06 | 学习编程有问题?去这里找答案!
  • 07|跨越门槛:Python 开发环境总结及实现原理

第二章 Python 编程基础知识

  • 08 | 修炼基本功:浅析输入输出
  • 09 | 变量:如何让计算机临时存储数据?
  • 10|字符串(上):Python 是如何处理单词的?
  • 11|字符串(下):Python 是如何处理单词的?
  • 12|存储数字应该采用哪种数据类型?
  • 13|何时使用数,何时使用字符串?
  • 14|注释:如何写程序的说明书?
  • 15|小试牛刀:如何制作简单计算器?
  • 16|变量命名规范:如何编写优雅的程序?
  • 17|告别新手村:Python 编程基础知识

第三章 内置数据类型

  • 18|内置数据类型包括哪几种?
  • 20|常见常新:列表的常见操作
  • 21|元组:如何处理一次性数据?
  • 22|常见常新:集合的常见操作
  • 23|字典:如何处理映射类型的数据?
  • 24|常见常新:字典的常见操作(上)
  • 25|常见常新:字典的常见操作(下)
  • 26|小试牛刀:如何利用类型转换实现手机通讯录?(上)
  • 27|小试牛刀:如何利用类型转换实现手机通讯录?(下)
  • 28|常见的内置数据类型都何时使用?
  • 29|避坑指南:内置数据类型的常见错误
  • 30|内置数据类型参考:如何使用官方文档与帮助?
  • 19|列表如何处理同类数据?
  • 31|再回首:“内置数据类型”单元小结

第四章 判断与循环

  • 32|if 语句:数据流程出现分支时,怎样编写程序?
  • 33|match 语句:如何通过 match 关键字来处理程序的分支逻辑?
  • 35|for 循环:如何遍历一个对象里的所有元素?
  • 34|while 循环:需要多次重复执行某段程序时,怎么做?
  • 36|语句嵌套:如何处理多重循环的问题?
  • 37|小试牛刀:如何设计一个飞机大战的程序?
  • 38|避坑指南:判断和循环中的常见错误
  • 39|再回首:“判断循环”单元小结

第五章 输入输出与文件操作

  • 40|输入:如何接收用户通过键盘输入的数据?
  • 41|格式化输出:如何将执行结果通过屏幕输出?
  • 42|F-strings:如何通过定义好的格式进行输出?
  • 43 | 常见常新:文件的打开
  • 44|文件编码:如何解决不同操作系统的文件乱码问题?
  • 46|常见常新:文件的关闭
  • 47|小试牛刀:如何使用 Python 合并多个文件?
  • 45|常见常新:文件的读写
  • 48|再回首:“输入输出与文件操作”单元小结

第六章 函数

  • 50|函数的参数:怎样实现函数与外部数据通信?
  • 49|函数的定义:如何优雅地反复引用同一段代码?
  • 51|函数的参数:当函数操作对象不固定时怎么处理?
  • 52|函数的返回值:如何得到函数的执行结果?
  • 53|小试牛刀:如何利用函数实现电商购物车功能?
  • 54|避坑指南:列表作为参数传递出错了怎么办?
  • 55|高阶函数:函数对象与函数调用的用法区别
  • 56|装饰器:函数嵌套的定义与调用的区别
  • 57|再回首:“函数”单元小结

第七章 类

  • 58|编程思想不同会导致怎样的代码差异?
  • 59|类与实例:如何使用面向对象的思想编写程序?
  • 60|类的继承:如何解决代码重用的问题?
  • 61|类的装饰器:如何改变类方法的功能?
  • 62|小试牛刀:如何开发自动咖啡机?
  • 63|避坑指南:类的常见错误
  • 64|init 方法:如何为对象传递参数?
  • 65|再回首:“类”单元小结

第八章 模块与标准库

  • 66 | 模块的导入:如何使用其他人编写好的代码功能?
  • 67 | 标准库:Python 默认提供的便捷功能有哪些?
  • 68 | 自定义模块:如何编写一个完整功能?
  • 69 | 第三方模块的使用:如何使用其他人编写的代码?
  • 70 | 小试牛刀:如何使用 Python 为函数求导?
  • 71|再回首:“模块与标准库”单元小结

第九章 异常

  • 76|再回首:“异常处理”单元小结
  • 75|避坑指南:编写捕获异常程序时经常出现的问题
  • 74|自定义异常捕获:如何定义业务异常?
  • 73|异常捕获:出现异常时,如何利用程序进行处理?
  • 72|初识异常:异常的产生与分类

第十章 高级数据类型与算法

  • 77|扩展数据类型:怎样使用更复杂的数据类型?
  • 78|魔术方法:怎样通过类构造自己需要的数据类型?
  • 79|怎样将 Python 和 C++ 结合起来混合编程?
  • 80|怎样将已有算法改造成符合项目的特定算法?
  • 81|设计模式:怎样合理组合多个函数和类?
  • 82|Redis 数据库:怎样使用 NoSQL 数据库?
  • 83|关系型数据库:怎样使用关系型数据库?
  • 84|计算资源充足时,如何通过并行设计提高效率?
  • 85|多进程间如何通信?
  • 86|再回首:“高级数据类型与算法”单元小结

第十一章 数据分析:数据采集、处理与展示

  • 87|理论盘点:数据分析的流程及对应的 Python 库
  • 88|理论盘点:数据采集的方法与 HTTP 协议
  • 89|理论盘点:任务的并行执行原理
  • 90|理论盘点:非规范化数据处理的基础与正则表达式
  • 91|如何获取网页上的数据并存储到文件?
  • 92|小试牛刀:如何将数据进行图形化展示?
  • 93|再回首:“数据分析”单元小结

第十二章 办公自动化:批量文件处理

  • 94|理论盘点:文件类型与对应的 Python 函数库
  • 95|如何批量读取 Excel 文件?
  • 96|如何实现数据的批量格式转换?
  • 97|如何扩展数据类型?
  • 98|再回首:“办公自动化”单元小结

第十三章 Web开发:编写自己的个人 Blog

  • 99|理论盘点:Web 客户端与服务端
  • 100|理论盘点:MVC 模型是什么?
  • 101|如何使用Django搭建简单的Web服务器?
  • 103|如何使用Django实现文章发布?
  • 102|如何使用Django-admin实现文章上传?
  • 104|再回首:“Web开发”单元小结

第十四章 计算机视觉:使用 Python 进行人脸识别

  • 105|理论盘点:人脸识别的一般步骤
  • 106|理论盘点:人脸识别常用的 Python 库有哪些?
  • 107|怎样通过 OpenCV 采集视频信号?
  • 108|如何训练人脸模型?
  • 109|怎样设计人脸识别系统?
  • 110|再回首:“计算机视觉”单元小结

第十五章 物联网:通过手机远程获取室内温度

  • 111|聚焦异同:物联网与互联网有啥不一样?
  • 112|理论盘点:基础但不简单的 TCP 协议
  • 113|理论盘点:物模型与模组
  • 114|如何为 ESP32 安装 MicroPython?
  • 115|怎样通过 MQTT 协议构建消息队列?
  • 116|小试牛刀:在 OLED 屏幕和手机远程同时显示室内温度
  • 117|再回首:“物联网”单元小结

结束语 & 结课测试

  • 118|结束语:人生苦短,我用Pyhon
  • 结课测试|来赴一场满分之约吧!

加餐

  • 直播加餐|与AI共同编程,用ChatGPT学Python
  • 直播加餐|用OpenAI API理解Python数据类型
  • 直播加餐|掌握Gradio框架:为 AI Agent 程序定制界面

作者介绍

尹会生,前游戏公司技术总监,前新浪网技术经理,负责运维平台建设和运维相关的工具开发工作。 作为一名运维老兵,尹会生入行 15 年来几乎每天都在和 Linux 打交道。他做过集群和内核调优的培训,也做过嵌入式 Linux 内核的裁剪,维护过日活超过 3 亿用户的微博私信平台,搭建过云主机超 5000 台的私有云平台,也为大型游戏的运营构建过大数据分析工具。工作之余,他还出版过《运维前线》《白话大数据与机器学习》等图书。

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