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学习经典blog的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python学习经典blog的解答，让我们一起看看吧。
初学python必背手册？
不存在必背手册。
因为对于不同的初学者，他们的背景和学习需求都可能有所不同，因此选择一个适合自己的初学手册就很重要。
在选择初学手册时，建议首先从基础入手，掌握Python的语法和基本数据类型，然后再逐步深入学习Python的高级特性，如函数、类、模块和包等。
而实际操作和编写项目也是熟练掌握Python的有效方法。
此外，不断阅读Python相关的编程书籍、博客、论坛等资源，参与开源社区或者找个编程达人帮忙指点，都是提高Python编程能力的良好途径。
初学者如何迅速学习Python？
感谢邀请。
初学者如何迅速学习Python？
下边小编来说说几点：
1. 要有决心
做任何事情，首先要有足够的决心和坚持，才能做好事情、学好Python。
2. 勤于动手
系统学习只能报班参加培训。因为现在是知识付费时代。你在网上找的所谓的全套课程都是不全面的。要不然培训机构怎么活[捂脸]而且编程重点看技术，技术不过关，企业不会要，现在学的人多了，企业门槛也自然抬高了。所以说考虑学习，不仅需要选择一个好的培训机构，还要自己付出努力，才能达到事半功倍的效果，推荐学习北京尚学堂的课程，对比好多家，他们家是最贴合企业需求的，而且偏实战，是从零基础开始讲，对小白很友好，然后每节课都有实操练习，很人性化，学完还有就业指导，总之一条龙服务。口碑不错的，你可以去官网具体了解下。
分享一下自己当年学习的经历和经验
首先，在学习之前我们要选择一本书为主要学习工具，这里推荐两本《简明 Python 教程》，《"笨办法"学Python》
《简明 Python 教程》， 英文名《A Byte of Python》，现在有Python 3的版本了 。最简洁易懂的Python书了。
《"笨办法"学Python》，英文名《Learn Python the Hard Way...》，个人感觉是Python书籍中看起来最轻松的，他的习题非常好，初学者一定要练练。
有了书籍之后，下来为了能够尽可能的坚持下去，我们需要有一个系统的学习计划表，具体以章节为划分，规定一周需要完成的任务章节，对于初学者一定要打好基础。
对于看书比较乏味的同学，可以在网上搜索相关的学习视频，每天定量学习固定的章节，同时做好相关笔记。
学习完规定的任务内容后，需要在电脑上操作进行练习，加以巩固。
最后，每次学习新内容的时候，我们需要复习之前的内容，以确保不会遗忘。
总结：其实学习Python跟学习其他技能是一样的，都少不了不断的练习和实践，只有这个方法，才能真正的get到编程的精髓。如果喜欢我的回答，可以关注我，或者私信，互相交流。
如果想要学习效果更好的话，培训的方式会更好一些，能够有人带领着系统的学习，全程跟进学习情况，还会有接近于企业实际应用的实战项目，有朋友在优就业学习的，学习5个月左右，学完能就业，这样的学习效果还是很不错的
关于自学python，个人最大的3点经验：1.找一些浅显易懂，例程比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多种类，专注于一个，把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。我当时看的是尚学堂Python400集，非常适合零基础初学者。2.去找一个实际项目练手。我当时是因为要做一个网站，不得已要学python。这种条件下的效果比你平时学一门新语言要好很多。所以最好是要有真实的项目做。可以找几个同学一起做个网站之类。注意，真实项目不一定非要是商业项目，你写一个只是自己会用的博客网站也是真实项目，关键是要核心功能完整。项目可以在百战程序员找，3.最好能找到一个已经会python的人。问他一点学习规划的建议（上知乎也是个途径），然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍。但是，要学会搜索，学会如何更好地提问。
从哪本书开始学习Python比较好？
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。
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 生成随机数
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！！！
到此，以上就是小编对于python学习经典blog的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习经典blog的3点解答对大家有用。
