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现在需要批量修改和导出Excel的数据,就可以使用openpyxl这个类库来读取Excel内容;如果要批量抓取网络上的数据,可以使用req*ests-html或者scrapy这些框架;要搭建一个简单的FTP服务,用fl*sk快速启动。其实很多功能,都可以利用Pyth*n生态环境中的现有框架来做,养成编程习惯,用编程来解决工作中的问题,可以快速提高编程能力。
建议一定要找专业的培训机构学习,我看过很多人在网上看了几集视频,就误以为有多简单,一头热血的自学去了,学了半年依旧是糊里糊涂,白白浪费半年的时间所以在此建议一定要选择专业的课程学习,学习过程中一边学习理论一边学习实操,亲手接触企业级项目,将学到的理论与实际充分结合价,加深学习记忆掌握的更深刻就是这样的学习,让很多很多的新手学会了技术找到了工作
任何编程语言都是需要多练习,多实践才能牢牢掌握的。入门以后,就可以做一些实战项目了,建议做一些自己感兴趣的小项目。关于 pyth*n 的实战项目网络上资源也是非常丰富,比如做爬虫做类似百度的搜索引擎,甚至可以做做人工智能方向的项目,比如人脸识别等,都是不错的方向。
学大数据分析或是机器学习。其中大数据分析相对容易,提供的是语言的环境,数据分析会有许多对应的工具包,会包含各种分析模型,随着经验积累会很熟练照到对应项目的分析模型。机器学习这块设计的算法,算法建模,图形分析等等需要的理论基础要很好,或者说起到决定性的作用,这里咱们要好好的想想。
我们既然选择培训,一般有两种模式,线上学习和线下学习我个人比较推荐线下面授的学习模式,因为线上学习是很难保证学习质量的有些较大的培训机构,为了节公司的运营成本,总部可能是面授,但是外地分公司的校区是视频授课,这样授课质量就会大打折扣。在决定系统学习的时候也了解了很多的大机构后来还是选择了这里有几个原因一是成立十几年了很有安全感值得信赖。二是我对比了多家的课程内容,他家的大小项目很多,而且是结合企业需求来学习的。
针对一个或几个特定的方向和领域学习和掌握一些 Python 的模块和软件包。比如说,如果主要用 Python 做科学计算,则可以深入学习和掌握 numpy以及scipy还有sympy和matplotlib 等;如果主要用 Python 做统计学、经济学数据分析,可以深入学习 Pandas和stat**odels 等
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