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深度学习速成的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python深度学习速成的解答，让我们一起看看吧。
爬虫自学难度大吗？
爬虫自学难度大，相对于人工智能、数据分析、深度学习来讲，Python爬虫还是比较简单的。想要从事爬虫工作，需要掌握以下知识：
一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个人工浏览网页的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，我们可以按照requests负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
Python学习要怎么开始呢？
先从了解python开始吧，它是什么，可以做什么，你学习python想做什么。然后就可以开始学习了。找个口碑好些的，实战化的视频，也可以准备一本初学者的书籍，结合着来学习。从安装软件开始，然后内置数据，序列，控制语句等等，一步一步，循序渐进的学习。python还是比较简单的，现在也很受欢迎，慢慢来
推荐教程:百战程序员高淇400集，免费的，很适合入门学习，而且是结合项目讲的，比较有趣，主要是比较系统，很专业，400集的内容足够你学习到中级阶段了，不需要东拼西凑，省很多时间。我正在学习，快学完了，确实不错的。
PYPL(Polularity of Programming Language，编程语言流行指数)2月最新榜单显示，python以29.88%的市场份额高居榜首，较去年同期上涨了4.1%。由于其简洁的语法特点及丰富的第三方库，python已经广泛用于web开发、网络爬虫、数据挖掘、大数据分析等领域。近年来，随着大数据及人工智能的发展，python相关的开发岗位（数据挖掘、大数据分析等）需求量越来越大。
既然python的应用领域这么广泛，那么该如何开始python的学习呢。个人认为，python的学习可以分为两步，第一步是python基础知识的学习，第二步可以结合自己想从事的领域进行学习。python基础知识的学习可以参考《流畅的python》这本书，该书涵盖了python数据结构、把函数视作对象、面向对象惯用法、控制流程等内容，非常有助于开发者写出简洁、易读、快速的python代码。
熟悉了python的基础知识后可以结合自己想从事的领域进行第二部分的学习。目前，python已经广泛用于大数据、人工智能、web开发等领域，不同领域需要学习的内容也是大不相同。
大数据：python是开发大数据统计及分析任务（hadoop、spark）的首选语言。如果想从事大数据领域的话需要学习大数据生态圈的各种组件，了解每一层组件的原理及架构设计，包括HDFS（分布式文件系统）、yarn（资源调度）、spark（分布式计算框架）、hive（数据仓库）、kafka（消息队列）等。
人工智能：由于其丰富的第三方库（numpy、pandas、scikit-learning等），python非常适合用于开发机器学习及深度学习相关应用。首先，可以学习numpy、pandas等第三方库的使用，可以参考《利用python进行数据分析》；然后，可以学习机器学习及深度学习相关基础知识，可以参考周志华编写的西瓜书《机器学习》；最后，可以学习机器学习及深度学习相关的框架（scikit-learning、tensorflow、torch等），可以参考《tensorflow技术解析与实践》。
这个问题应该是初学者都会问的问题，现在回忆当时学习python还是走了点弯路，所以罗列一下学习地图，可能也使用其他语言或者技能：
1.买一本好书，好书不一定是畅销的，也不是点击最多的，而是最适合自己的。什么是最适合自己的？那就是能感兴趣每天都去看，不看就难受那种。
2.入门的教程很多，比如菜鸟教程，或者你私聊我我告诉你其他的。通过这些好的实例去找编程的感觉，迈出第一步，这很重要。
3.每天进步一点，不要想着一天把问题都搞定，即使搞定也不要搞，把想法留下，故意留给明天，这样明天你会以120分的***去做。这是方法论，实例的例子就是多研究实战内容，成长会很快。
到此，以上就是小编对于python深度学习速成的问题就介绍到这了，希望介绍关于python深度学习速成的2点解答对大家有用。
