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学习资料链接的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python学习资料链接的解答，让我们一起看看吧。
- 有哪些适合学习Python的学习资料推荐吗？
- 对python开发的基础原理完全不懂，有什么资料可以推荐吗？
- 用Python进行数据分析，不懂Python，求合适的Python书籍或资料推荐？
- 想学python桌面编程，有哪些教学资料适合学习？
- python计算机二级考试有什么好的学习建议或复习资料吗？
有哪些适合学习Python的学习资料推荐吗？
首先，按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图：基础知识，数据类型（数字，字符串，列表，元组，字典，集合），条件&循环，文件对象，错误&异常，函数，模块，面向对象编程；
接着，结合这些思维导图主要参考的资料，分享一下我的学习体验，一方面可供初学者参考，另一方面，也便于大家结合思维导图深入学习、理解、思考；
这是思路
然后就是
如何学习python 首先 学习python笼统一点无非是两条路 自学and培训
本人向着自学 并非培训不好 分析一下利弊你就懂了 首先 自学会省很多钱 上学期间的工资加学费生活费等 缺点1无非就是周期长一点 累一点罢了 但是你要知道学习没有轻松的 没有容易的 就算去培训机构也一定要准备好再去 谁偶不是天才 天书不是都可以听得懂 啥都要理解着来的 没啥想说的。
很高兴回答你的问题
学好python并不难，一是需要有兴趣，二是需要有追求。有的人觉得python有趣，喜欢学它，钻研它；有的人为了找工作也能坚持下去学习python。
那要怎么学好python？
1.python基础。了解python的数据类型，包括安装好python的相关软件和文件。这里建议书本
2.python爬虫。了解基本的爬虫库和方法。比如selenium，scrapy,requests 等。这里建议使用书本
目前山东省泰山出版社出版的教材，山东省从初中一年级就开始教孩子python编程。如果是孩子入门学习的话，可以直接用此教材配套的学习资料。高中和成年人学习的话，目前全国正在推广人工智能教育，商汤科技开发了一套平台，正被教育部和各省教育厅推广，平台内容为Python在线学习和测试编程。年内就会在全国推开，你可提前了解。
对python开发的基础原理完全不懂，有什么资料可以推荐吗？
很高兴回答这个问题，笔者接触python已经有2年了给我一种感觉。
- Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。
- 开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，大大降低开发周期，避免重复造轮子。
3.python作为一门高级编程语言，它的诞生虽然很偶然，但是它得到程序员的喜爱却是必然之路。
python行情：国内python人才需求呈大规模上升，[_a***_]水平也水涨船高。学python的人大多非科班出身。很多大学并没有开设此专业，因此就出现了大量的人才缺口，未来python就业形势，是大幅度上升的，加上互联网行业正在进入成长爆发期，所以现在开始学习是明智的选择。
python应用领域：系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、爬虫编写、机器学习、人工智能等等。
学习资料推荐：可以去python的网站多去学习或者买一本python入门的门回来先了解它的特性以及优势，或者去我的专栏里面有一套，python入门的一套基础***提供你学习提升，对零基础的学员专门定制的，有什么可以问题可以关注咨询我。
用Python进行数据分析，不懂Python，求合适的Python书籍或资料推荐？
你要偷偷学python然后惊艳所有人，最近被这句话***了，python在数据分析中可以极大的减轻我们的工作量，刚好我最近在收集这方面的资料，有一个我正在学习，感觉很不错，很适合我们这种没有基础小白，希望我们一起努力呀~
零基础学Python：
还是看书吧，从个人经验来说，读书的体系化是碎片式学习不能比的。自己看的书:
1.python3快速入门与实战
2.python数据科学指南
3.机器学习实战(基于sklearn)
Python 的学习资料很多，可以在网上查看一些学习资料，也可以在不同的***网站上，跟着学习***学习，这里小编推荐B站，或者网易云课堂，上面都有很多python方面的学习***，当然，现在头条上面也有很多python方面的学习资料，推荐先从基础知识学习，关于数据分析，需要学习pandas，以及numpy 等第三方科学计算库，使用以上2个库，在数据分析中可以大大降低数据分析的成本，当然头条或者B站关于这方面的知识也很多
初学baidu菜鸟教程就好了，有了初步认识就可以了解pandas，专门处理数据的库。我的学习方法不是看书，而是根据实际需求去网上查***，边学边实践，慢慢就会了，至于深入学习我不需要，我只需要能够解决我日常工作就好，类似我是网络运维工程师，python只是辅助我工作实现自动化，为我提高效率，节省时间~
1、Python自身的优势。
Python简单易学可读性强，一段好的代码，阅读起来像是在读一篇外语文章，可以使你只关心完成什么工作任务，而不是纠结于Python语法。除此之外，它还拥有非常多优秀的库可用于数据分析，目前超过125,000的第三方Python库，对于像pandas，NumPy和matplotlib这样以数据为中心的库，任何懂Python语法规则的人都可以操作部署。最重要的是它是免费开源的！！
2、Python与其他数据分析工具的对比。
（1）Python处理Excel表格，是通过调用模块，处理这些数据并生成报表。相比Excel，Python能够处理更大的数据集；能够更容易的实现自动化分析；能够比较容易的建立复杂的机器学习模型。
（2）相比spss，spss是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据的分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析；而Python能够处理复杂的数据逻辑，因此在这些场景的使用更有优势。
（3）相比R语言，Python的机器学习库只有一个sklearn ，所有的机器学习方法都集中在这一个库中，而R语言,我不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库，R语言中的机器学习方法是如此的分散，以至于很难掌握。而且Python的使用人数在不断上升，有一些曾经只使用R的人在转向Python，投入到一个呈现上升趋势的技术中，未来才会更加宽广。
（4）相比上述的几个工具,，Python在做机器学习、网络爬虫、大数据分析时更加的得心应手。目前很多数据科学方面的应用都可以轻松使用Python实现。包括数据搜集，清洗，整理，可视化，机器学习，人工智能，开发，运维等。所以光一个Python就可以做到全套服务。
综合选择Python做数据分析是很好的选择，可以看一下相关课程了解一下
想学python桌面编程，有哪些教学资料适合学习？
你说的是python的桌面GUI编程吧，目前来说，比较流行的有3种方式，分别是tkinter，wxpython和pyqt，下面我简单介绍一下这3种方式，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
1.tkinter：这个是python自带的一个简单的开发桌面GUI程序的包，对于一些简单的应用来说，可以考虑使用这个包，简单快捷、容易上手，这里学习的话，可以参考网上的一些教程，但如果想深入了解的话，建议学习一下官方的文档，比较详细：
tkinter测试代码：
程序运行截图如下：
2.wxpython：这是一个跨平台的python GUI开发工具包，对于中小型项目来说，使用这个包完全可以，有许多现成的控件可供使用，网上也有许多相关的教程和资料，像，官方文档等，比较详细，安装命令“pip install wxpython”：
wxpython测试代码：
python计算机二级考试有什么好的学习建议或复习资料吗？
Python 做为全国计算机等级考试的一个科目，是2018年9月第一次开考。
做为计算机的基础性语言，相对来说考试的难度还不是特别高。
如果是2019年3月份考试，面临的最大一个问题就是考试中心对于语言类科目改革：
自2019年3月考试起，二级语言类及数据库类科目（即除MS Office高级应用外的其他二级科目）调整获证条件为：总分达到60分且选择题得分达到50%及以上（即选择题得分要达到20分及以上）的考生，方可获得合格证书。
备考上，
目前还是建议以刷题库为主，
毕竟你要考试的内容都是题库里面的。
感谢邀请！我的建议如下：
1.熟悉全国计算机等级考试二级 Ｐｙｔｈｏｎ 语言程序设计考试大纲，知己知彼百战百胜，只有知道考点才能更好的复习；
目前***给出的复习大纲为
2.一般来说，填空题和选择题一般考的都是基础知识，他的易考点教材和考试资料都会列举出来的。
有些题型是根本不会变的。多做题就行了。
他的代码编写题目，一般不会太难，懂一点点逻辑，然后就可以了。
3.买题库，多刷题，题目做多了你会发现就那点知识点，
4.考试资料的话 ，目前 教育部已经出版了关于二级等考的书籍 《高教版Python语言程序设计冲刺试》（含线上题库） 书籍中明确指出 ，教育部指定的Python 二级等考备考平台为 ***.Python123.io 。 在这个平台目前有10 套备考专用试卷，有免费的和收费的试卷， 介绍说只要能够达到平均分80 分， 就考试顺利通关。 这里是教育部指定的书籍 ，以及配套练习网站， 在这里才能做好考前 备考的准备。
到此，以上就是小编对于python学习资料链接的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习资料链接的5点解答对大家有用。
