Python教程

Python 的 KMeans 实现讲得挺细的，适合刚入门聚类算法的同学。思路清晰，代码注释也到位，哪怕你之前只听说过“无监督学习”四个字，看完也能写出点东西来。实现过程一步一步来，连初始化中心点的方法都做了对比，蛮贴心的。 代码用的就是标准库+NumPy，没有复杂依赖，上手快。逻辑上先随机选中心，再迭代更新直到收敛，写得比较通俗，适合自己动手抠逻辑。实测下来，数据量不是太大的话，跑得也挺快，调试起来没什么负担。 如果你对聚类感兴趣，顺带也可以看看其它实现，比如KMeans 的 MapReduce 版本，适合大规模数据；或者KMeans 在实际业务中的应用，可以了解怎么落地到项目里。 另外，有

Python 的基础语法教程，挺适合刚上手或者准备巩固基础的你。内容比较全，像缩进、变量、循环这些重点都有提到。嗯，示例代码也简单易懂，不容易踩坑。你写小脚本、搞个小爬虫，用上这些基本语法就顺手多了。 Python 的if语句、for循环讲得蛮清楚，尤其适合你快速过一遍基本逻辑。响应也快，下载的.docx格式方便随手看。哦，链接也准备好了，想看的话直接去Python 基础语法精要，还不错。 如果你正打算写个小工具或者简单脚本，先熟一下Python 语法挺有用。嗯，顺便可以看下其他的相关语法，比如SQL 基础或者Scala 语法解析，对比着学效果更好。

Python 的学习资源太多，挑花眼？这个“Python 学习套件”还挺值得一看。不光讲基础，像模块管理、面向对象、并发编程、自动化啥的也都讲到了，比较全面，适合想系统梳理知识的人。是你如果之前学过一点，但总感觉哪里不扎实，这套资料能帮你捋一遍逻辑，查漏补缺。

SQLite3 的 Python 操作教程，讲得还挺细的。新建数据库、建表、插入、查、改、删这些基本操作全都有，而且代码清晰，适合刚上手数据库的前端或者写脚本的开发者看。直接用sqlite3.connect就能连数据库，简单粗暴。每一步都有代码示例，跟着写一遍印象深。 SQLite3 的文件型数据库特点适合那种轻量级的场景，比如小工具、脚本、移动端数据缓存之类的。连服务器都不用搭，直接读写.db文件，开发体验蛮爽的。 定义表结构的时候，用CREATE TABLE语句建了个users表，字段就三个，够用也够清楚。就是插入两条用户数据，这部分建议多练练，插错数据回滚也方便。 查数据的时候用SELE

全网最详细的爬虫教程，内容真挺硬核的，几乎覆盖了你能想到的所有爬虫技能。从requests到Scrapy，从静态页面抓取到动态 JS 渲染，再到反爬策略的应对，讲得都比较清楚，适合边看边动手。 基础概念讲得蛮细，像HTTP、HTML 结构、正则表达式这类，讲完就能立马用。你要是刚入门，照着写练练快能上手。 Python 爬虫框架部分，BeautifulSoup和Scrapy都提了，适合不同场景。前者轻量、学习成本低，后者适合大型项目，调度、异步都比较灵活。 求这块细节还挺多的，像cookie、session模拟登录这些，都是实战里经常遇到的。还有异常重试机制，也讲到了常见坑。 动态渲染部分用到

典型相关分析Python - 100天从新手到大师作者：骆昊最近有很多想学习Python的小伙伴陆陆续续加入我们的交流群，目前我们的交流群人数已经超过一万人。我们的目标是打造一个优质的Python交流社区，一方面为想学习Python的初学者扫平入门过程中的重重障碍；另一方为新入行的开发者提供问道的途径，帮助他们Swift成长为优秀的职业人；此外，有经验的开发者可以利用这个平台把自己的工作经验无偿分享或有偿提供出来，让大家都能够得到职业技能以及综合素质的全面提升。之前的公开课和线下技术交流活动因为工作的关系荒废了一段时间了，但是各位小伙伴仍然活跃在交流群并一如既往的支持我们，在此向大家表示感谢。

功能全面的 Python 数据教程，适合刚入门或者想系统整理知识的你。用的是比较实用的库：像pandas、numpy、bokeh还有scikit-learn，几乎就是数据的标配组合了。安装环境推荐用Anaconda，一次到位，省得折腾依赖，挺适合懒人和效率党。 Ipython Notebook也就是现在说的 Jupyter，用起来也蛮顺手的。在浏览器里写代码、跑结果，图表也能直接显示，边学边看，反馈快。你写一个函数试试看，马上就知道对不对，体验还是挺爽的。 Pandas是主角，它的DataFrame和Series这两个数据结构真的是数据的利器。比如你导入一个 Excel 表，转成DataFra

Python是一种流行的高级编程语言，以其简洁易读的语法和强大的功能而著称。对于编程初学者而言，Python是理想的入门选择，因为它降低了学习编程的门槛，使得初学者能够快速理解编程概念并编写实际的应用程序。在Python中，你可以直接创建变量并赋值，无需预先声明类型。基本数据类型包括整型（int）、浮点型（float）、字符串（str）和布尔型（bool）。Python还支持复数和列表、元组、字典等复合数据类型。控制流方面，Python提供了if-else条件语句、for循环和while循环来控制程序流程。例如，你可以用if语句进行条件判断，for循环遍历列表或字符串，while循环则在满足特

Scrapy 的安装步骤，算是 Python 爬虫开发的“入门大事”。如果你用 Python 写过点爬虫，那应该对 Scrapy 多少听过点吧？这个框架挺强的，封装得比较到位，支持异步，速度也不慢，适合批量采集、数据挖掘啥的。Python 装好以后，先记得配置环境变量，尤其是 Windows 用户，这一步不搞定后面各种报错真挺烦人。得装个小工具pywin32，用来系统级别的一些兼容问题，直接去百度搜下载安装包就行。装完pywin32，咱们还得把pip装上——别以为 Python 自带，有些版本真就没带。用cmd命令行解压安装，装好之后输pip --version试试看，能显示就搞定了。就可以来

神经数据挖掘的入门好帮手，KB这本书挺适合喜欢用 Python 搞事情的朋友。书里讲的都是怎么从看起来没啥规律的数据里挖出点干货，逻辑清晰，代码也比较接地气。 Python 的数据挖掘算法写得比较实在，像决策树、KNN 这些常见的套路都有，关键是都有源码，不用你自己从头撸。嗯，用起来还挺顺手的，适合边看边改。 章节安排上也蛮贴心，前面讲原理，后面直接上实战，节奏不会太快。尤其适合有点 Python 基础、想往 AI 或神经科学方向摸索的开发者。 小提醒：书里源码大多基于 Python 3，推荐配合 Jupyter 跑，响应也快。别忘了提前装好像numpy、pandas这些依赖，省得出错。 如果