设计WEB站点的一般步骤

从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫

用Python写爬虫的教程网上一抓一大把，据我所知很多初学Python

的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通过Python

入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。

除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序，复杂度差了很多倍。

Web程序

除了爬虫，Python也广泛应用到了Web端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于Python的tornado

框架，豆瓣的后台也是基于Python。除了tornado(TornadoWebServer)，Python常用的Web框架还有

Flask(Welcome|Flask(APythonMicroframework))，Django(TheWebframeworkfor

perfectionistswithdeadlines)等等。通过上述框架，你可以很方便实现一个Web程序，比如我认识的一些朋友，就通过Python

自己编写了自己的博客程序，包括之前的huphoto，我就是通过Flask

实现的后台(出于版权等原因，我已经停掉了这个网站)。除了上述框架，你也可以尝试自己实现一个Web框架。

桌面程序

Python也有很多UI库，你可以很方便地完成一个GUI程序(话说我最开始接触编程的时候，就觉得写GUI好炫酷，不过搞了好久才在VC6

搞出一个小程序，后来又辗转Delphi、Java等，最后接触到Python的时候，我对GUI已经不感兴趣了)。Python实现GUI

的实例也不少，包括大名鼎鼎的Dropbox，就是Python实现的服务器端和客户端程序。

人工智能(AI)与机器学习

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。

机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

科学计算

Python的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用C改写，Python调用。同时，Python

可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门。包括scipy、numpy

等用于科学计算的第三方库的出现，更是方便了又一定数学基础，但是计算机基础一般的朋友。

建议你还是买本书取学习，多数课程都是照着书上讲一遍，还不如自己跟着书学，感觉你是个初学者，应该选择一个python比较全面的书籍，

python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！

感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。

第 1章　从数学建模到人工智能

11　数学建模

111　数学建模与人工智能

112　数学建模中的常见问题

12　人工智能下的数学

121　统计量

122　矩阵概念及运算

123　概率论与数理统计

124　高等数学——导数、微分、不定积分、定积分

第2章 Python快速入门

21　安装Python

211　Python安装步骤

212　IDE的选择

22　Python基本 *** 作

221　第 一个小程序

222　注释与格式化输出

223　列表、元组、字典

224　条件语句与循环语句

225　break、continue、pass

23　Python高级 *** 作

231　lambda

232　map

233　filter

第3章　Python科学计算库NumPy

31　NumPy简介与安装

311　NumPy简介

312　NumPy安装

32　基本 *** 作

321　初识NumPy

322　NumPy数组类型

323　NumPy创建数组

324　索引与切片

325　矩阵合并与分割

326　矩阵运算与线性代数

327　NumPy的广播机制

328　NumPy统计函数

329　NumPy排序、搜索

3210　NumPy数据的保存

第4章　常用科学计算模块快速入门

41　Pandas科学计算库

411　初识Pandas

412　Pandas基本 *** 作

42　Matplotlib可视化图库

421　初识Matplotlib

422　Matplotlib基本 *** 作

423　Matplotlib绘图案例

43　SciPy科学计算库

431　初识SciPy

432　SciPy基本 *** 作

433　SciPy图像处理案例

第5章　Python网络爬虫

51　爬虫基础

511　初识爬虫

512　网络爬虫的算法

52　爬虫入门实战

521　调用API

522　爬虫实战

53　爬虫进阶—高效率爬虫

531　多进程

532　多线程

533　协程

534　小结

第6章　Python数据存储

61　关系型数据库MySQL

611　初识MySQL

612　Python *** 作MySQL

62　NoSQL之MongoDB

621　初识NoSQL

622　Python *** 作MongoDB

63　本章小结

631　数据库基本理论

632　数据库结合

633　结束语

第7章　Python数据分析

71　数据获取

711　从键盘获取数据

712　文件的读取与写入

713　Pandas读写 *** 作

72　数据分析案例

721　普查数据统计分析案例

722　小结

第8章　自然语言处理

81　Jieba分词基础

811　Jieba中文分词

812　Jieba分词的3种模式

813　标注词性与添加定义词

82　关键词提取

821　TF-IDF关键词提取

822　TextRank关键词提取

83　word2vec介绍

831　word2vec基础原理简介

832　word2vec训练模型

833　基于gensim的word2vec实战

第9章　从回归分析到算法基础

91　回归分析简介

911　“回归”一词的来源

912　回归与相关

913　回归模型的划分与应用

92　线性回归分析实战

921　线性回归的建立与求解

922　Python求解回归模型案例

923　检验、预测与控制

第10章 从K-Means聚类看算法调参

101　K-Means基本概述

1011　K-Means简介

1012　目标函数

1013　算法流程

1014　算法优缺点分析

102　K-Means实战

第11章 从决策树看算法升级

111　决策树基本简介

112　经典算法介绍

1121　信息熵

1122　信息增益

1123　信息增益率

1124　基尼系数

1125　小结

113　决策树实战

1131　决策树回归

1132　决策树的分类

第12章 从朴素贝叶斯看算法多变　193

121　朴素贝叶斯简介

1211　认识朴素贝叶斯

1212　朴素贝叶斯分类的工作过程

1213　朴素贝叶斯算法的优缺点

122　3种朴素贝叶斯实战

第13章 从推荐系统看算法场景

131　推荐系统简介

1311　推荐系统的发展

1312　协同过滤

132　基于文本的推荐

1321　标签与知识图谱推荐案例

1322　小结

第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅

141　初识TensorFlow

1411　什么是TensorFlow

1412　安装TensorFlow

1413　TensorFlow基本概念与原理

142　TensorFlow数据结构

1421　阶

1422　形状

1423　数据类型

143　生成数据十二法

1431　生成Tensor

1432　生成序列

1433　生成随机数

144　TensorFlow实战

希望对你有帮助！！！

贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！！

表示该向量的行扩展

把temp缀在T后

T+temp表示向量相加，提示表示格式不符或尺度不符

VB中的字符串相加和Matlab的字符串相加是不同的

VB中的“+”有时为5+6＝11的算法，有时为 "a" + "b"="ab"的效果

望采纳！

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