哪些网站是flask开发的 想自学Python,请问有人指点一二吗？

想自学Python,请问有人指点一二吗？

你好，老秀。让我们分享你的问题。

老秀去年自学了蟒蛇。他刚开始选择自动运维的方向，但现在他主要用它来爬一些数据，自己制作视频。为此，我专门写了三篇关于自学的文章（12个月，零基础，自学Python语言经验分享——第一部分（包括建议和方法）），大家可以参考一下；

这里我们来谈谈你所说的人工智能有一定的门槛。我们别说了。可以自学吗？可能性相对较低。我可以肯定地告诉你，让我们先看看它的电路：

在学习Python基金会之后，它是数据模块。它需要学习什么？首先，我们要有大学本科以上学历和数学学士学位。可能有：线性代数，微积分，代数，概率论和统计学。它们只是基本的，但并不真正让我们用它们来计算。后来，我们需要为人工智能的python算法做几个模块，比如numpy，那里有神经网络，这里有两派，所以我们需要学习很多，自学之后再思考，可能性很小，学过了，别人不一定敢给你。

我希望我的回答能帮助你。

会了django还有必要学flask吗？

姜戈还有一个比较完整的框架，都是自己做的。闪光灯很轻，启动迅速。一些小项目可以做。李建议我们都学习。

有哪些Python实战项目网站？

非常感谢。让我简单介绍三个非常实用的Python实用项目网站。感兴趣的朋友可以试试看：

这是一个注重项目实践的编程学习网站，不光是python、Java和C所有的例子都是以在线实验的方式进行的，新颖有趣。它附带了非常详细的文档和实验环境（基于Linux）。对于初学者来说是困难的，但是对于提高自己和积累项目开发经验是非常好的：

全面扎实的讲解，无论对初学者还是对初学者有一定经验的开发者都有很大的帮助和促进：

学习：

目前，下面让我们来分享这三个很好的Python实用项目网站，对于初学者和有一定经验的开发人员来说是非常有帮助和学习的。当然，除了以上三个网站，还有很多其他很好的Python学习网站，比如MOOCS等也很不错，网上也有相关的教程和资料，介绍很详细，如果有兴趣，可以搜索，希望以上分享的内容能对你有所帮助，也欢迎大家发表意见，留言进行补充。

有什么学习Python的网站？

事实上，Python非常适合初学者。与其他许多主流编程语言相比，它具有更好的可读性，因此启动起来相对容易。有了自己的各种模块和丰富的第三方模块，我们可以更快地编写东西，而无需大量的“重复车轮建设”工作。开发环境的配置不是很复杂。Mac和Linux都有内置的python。

如果你想学习python，最重要的是有一个好的学习教程，它可以提高学习效率。我们可以根据黑马程序员总结的学习路线图来学习。

1、Python入门

首先，您需要开始了解Python的知识点。

以上知识点可根据本教程学习：http://pan.baidu.com/s/1miwZ1WW

学习完这些知识点后，您可以进入基础教程。最后的飞机大战项目非常实用，通过运用所学的基础知识开发这个经典游戏，将大大增强你的学习信心

！然后，学习为期8天的深入理解python教程：http://pan.baidu.com/s/1kVNmOar

本教程，让您对Python有更深的了解

！接下来，我们可以学习一些框架，例如，scrapy，Django

scrapy视频教程：http://pan.baidu.com/s/1dF3qhFV

Django框架教程：网址：http://pan.baidu.com/s/1nvFlfU5

想找一份python开发的工作，需要掌握哪些知识？

目前Python开发的主要应用领域包括web开发、大数据开发、，人工智能开发（机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、嵌入式开发和后端服务开发领域都需要掌握不同的知识结构，因此如果想在Python开发领域找到工作，首先要有一个主攻方向，积累一些开发经验。

Python开发目前是大数据和机器学习领域的热点。正因为如此，Python语言应用的普及近年来有明显的上升趋势。目前，python在tiobe语言列表中排名第三。而且，随着未来工业互联网的发展，Python还有很大的发展空间。从这个角度来看，学习Python语言是一个不错的选择。

使用Python语言进行机器学习开发是一种常见的选择。对于那些具有一定数学基础的人（高数、线性代数、概率论和离散数学），使用Python进行机器学习将有更好的发展机会。另外，机器学习也是数据分析常用的解决方案之一，另一种是使用统计方法。

机器学习的开发步骤包括数据采集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用。通过这一步，我们可以看到机器学习有两个关键点，一个是数据，另一个是算法。因此，在大数据时代，机器学习迎来了新的发展机遇，大数据与机器学习的关系也越来越密切。通过Python开发机器学习需要掌握几个重要的库，包括numpy、SciPy、Matplotlib、pandas等，这些库在一定程度上促进了机器学习的实现过程。

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