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❶ 零基礎學Python需要從哪裡開始
即使是非計算機專業或者沒有基礎的小白，也能分分鍾入門。Python的設計哲學是「優雅」、「明確」、「簡單」，也因此決定了它是最文藝的編程語言。所以，也極力推薦妹子來學Python。語法清楚，干凈，易讀、易維護，代碼量少，簡短可讀性強，團隊協作開發時讀別人的代碼速度會非常快，更高效。通俗來說：「寫起來快、看起來明白!」
IT行業是一個需要不斷自我挑戰的行業，這就讓很多人都想要進行嘗試、挑戰。IT行業的工作屬於腦力勞動，需要不斷攻克難關，且在工作的過程需要不斷更新自己的技能知識，跟上時代的腳步。在該行業，從業者能夠不斷突破自己，一步步得到自我提升。
先要學習python的注釋、標識符、數據類型、函數和面向對象編程，學完這些之後可以向更高階的學習：裝飾器，生成器，迭代器。對新手來說最重要的就是打好基礎，這部分要多花點功夫去把基礎打牢。
其次最好可以找到相關的教育機構，專業的老師帶領會入門快接受快。選好適合自己的培訓機構不同的培訓機構在Python培訓內容上也各有不同
首先先從網課或者資料了解一下自己想從事的方向，先了解後選擇方向。
❷ 零基礎學Python應該學習哪些入門知識
1、Python入門導學
Python的特性、優點、缺點、前景以及 python能做些什麼？
2、Python環境安裝
一鍵安裝Python的編譯環境，寫出第一段Python代碼
3、理解什麼是寫代碼與Python的基本類型
Python的基本類型，包括整形、浮點型；10、8、2、16進制數的意義和轉換關系；布爾類型；字元串與字元串常見運算操作
4、Python中表示「組」的概念與定義
了解「組」的概念，以及在Python中用來表示「組」的一些類型，包括：元組、列表、集合和字典。
5、變數與運算符
了解變數的意義與七種運算符，並對每一種運算符的擴展做出詳細的講解
6、分支、循環、條件與枚舉
代碼的基本邏輯結構，包括條件控制（if else）、循環控制（for in 、while）、表達式與運算符的優先順序。此外，還有Python的枚舉類型以及Python編碼的規范。
7、包、模塊、函數與變數作用域
了解Python代碼的組織結構核心：包、模塊與函數。需要對Python代碼的組織結構有一個非常清晰的認識。重點是函數，除了了解函數的基本概念外，還需要了解Python靈活的函數參數機制（默認參數、關鍵字參數與列表參數）。
8、Python函數
函數是所有語言中都具備的基本代碼組織結構。函數的重要性不言而喻。而對於Python來說，函數的用法及其靈活，遠比其他語言要強大很多。了解Python函數的定義、調用、序列解包、必須參數、關鍵字參數、默認參數等諸多內容。
9、高級部分：面向對象
了解面向對象的概念。包括面向對象的三大特性（繼承、封裝、多態）、類的基本構成元素、python的內置類屬性、方法重寫、運算符重載、靜態方法等
10、正則表達式與JSON
正則表達式也是文本解析中非常重要的知識點。了解如何在Python中編寫正則表達式與常見的正則表達式。此外，重點了解包括JSON對象，JSON字元串，Python類型與JSON的轉換。
11、Python的高級語法與用法
了解Python進階部分的高級特性，如枚舉、閉包
12、函數式編程： 匿名函數、高階函數、裝飾器
進一步了解函數式編程的lambda、mapece、filter以及裝飾器
13、實戰：原生爬蟲
學習如何訪問網路數據、獲取與解析網路數據、爬蟲的基本原理解釋。並用最基礎語法不使用爬蟲框架的原生爬蟲項目。
14、Pythonic與Python雜記
了解擴展Python的優秀寫法，學會如何寫出優質的Pythonic風格的代碼。包括：如何讓字典保持有序、lmbda表達式的應用等高級Python知識
❸ 怎樣用python實現深度學習
基於Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是通過Python來實現的。
機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了Python介面。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。
早在深度學習以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能夠很方便地完成幾乎所有機器學習模型，從經典數據集下載到構建模型只需要簡單的幾行代碼。配合Pandas、matplotlib等工具，能很簡單地進行調整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用Keras編寫一個手寫數字識別的深度學習網路僅僅需要寥寥數十行代碼，即可藉助底層實現，方便地調用包括GPU在內的大量資源完成工作。
值得一提的是，無論什麼框架，Python只是作為前端描述用的語言，實際計算則是通過底層的C/C++實現。由於Python能很方便地引入和使用C/C++項目和庫，從而實現功能和性能上的擴展，這樣的大規模計算中，讓開發者更關注邏輯於數據本身，而從內存分配等繁雜工作中解放出來，是Python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。
❹ python3.6安裝keras模塊成功，但是運行不了，請問什麼情況
官網有要求：在安裝Keras前請先安裝以下其中一種依賴引擎：TensorFlow, Theano, or CNTK
Before installing Keras, please install one of its backend engines: TensorFlow, Theano, or CNTK. We recommend the TensorFlow backend.