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学习资料免费的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python学习资料免费的解答，让我们一起看看吧。
Python有哪些好的学习资料或者博客？
Python入门容易，但是分支很多。例如你要做数据分析还是机器学习还是开发差别就比较大，网上入门的差不多（学基本的语法），随便学习一下语法后，该走哪个方向就在哪个方向下狠功就行，毕竟是编程语言，多操作才是关键。不能只学不动手
Python入门
Crossin的编程教室（）：针对的是没有计算机背景的纯小白，从最简单的语法开始一个一个教，即使你学习能力相对偏弱也不用担心，只要用心完全可以看懂。除了教程以外，他们还提供了很多在线例题，在电脑或者手机上都可以做。并且还支持签到打卡，可以方便记录学习进度。
Python爬虫入门
爬虫博客归档（）：本教程需要一点点Python基础、一点点HTTP的知识和一点点HTML的知识即可，针对的是对爬虫没有太多概念的小白。本教程从浅到深地介绍了如何从最简单的爬虫拼装起，到相对比较复杂的结构，以及如何应对动态网页、反爬等常见问题。这是我的爬虫入门教程，作者在我入门Python的过程中也给了我很大帮助，所以推荐给大家。
利用Python进行数据分析 (豆瓣)（）：这是Pandas的作者写的Python数据分析入门教材。这本书的难度对小白相对有点大，比较推荐有了扎实的Python基础以后再阅读。这本书介绍了IPython解释器和NumPy、Pandas、Matplotlib等常用第三方库的基本数据结构和基本用法，介绍了数据分析的基本概念，比如读写数据、数据规整、可视化等，并通过大量实例介绍了如何应用Python的数据分析工具处理数据和分析数据。不过这本书的第一版时间比较久远，在那之后这几个库的变化非常快，最新的用法还是要从官方文档中查阅。
我是Python 刚入门，为了找一本好的教材，查阅了很多网站，也翻看了不少教材，最后发现《A Byte of Python》（中文名《Python简明教程》）这本书最适合初学者，是我见过最好的适用于新手的教程，先不说这本书是在线免费的阅读的，而且翻译的很流畅，没有那种生硬的感觉，并且根据读者反馈实时更新书中的错误，重点是把重要的知识点介绍的非常清楚，例子也讲的很透彻，没说什么废话，推荐新手从这本书学起。也建议学一下《Python 基础教程》第三版，读过第二版，很多内容都过时了，第三版是针对Python 3.0编写的，比较适用新手，学习资料网上有一大把，不过有些看了也是浪费时间，学透了这两本书入门就没什么问题了，后面打算买一本《流畅的Python》学习一下。
1：Awesome Python 最全的python***，没有之一，绝对不容错过的python***大全，网址
2：Awesome Python中文翻译，
3：StackOverflow网址，学习python中出现的任何问题，请第一时间到这个网站找。
4：python中文学习大本营
5：伯乐在线网站。
那我就直接上资料链接了，请叫我雷锋：
Python全栈视频教程：
完全实战学习Python开发：
资料都很齐全的，你还想要别的可以自己去找，里面都有~
用python做机器学习有哪些资料推荐？
sklearn, 去***下载，里面讲解非常详细，同时还要学习一个pandas，numpy，matplotlib。***的话直接在爱奇里搜机器学习，有一个免费的系列***，希望能帮助到你。记住，是免费的。
如今确实挺多诸如数据分析、机器学习的岗位选择使用python做开发的多，那么，如果是想从事机器学习开发的话，该如何起步呢？
要想把机器学习用起来，就得先掌握python的基础，诸如import、对象等的一些概念和使用要了然于心，否则基础不扎实的话，就会面临很多琐碎的问题。对于python基础的掌握，推荐慕课网教程，个人听过感觉还不错。 当然，[_a***_]方法的话推荐《Python编程 从入门到实践》，此书可以充当字典，遇到不会的可以多翻翻。
python提供了很多可以很好支出程序进行矩阵、线性和统计等的数学运算，像大部分机器学习的开发者都熟悉的Scikit Learn包一样，里面封装了很多算法，可以让我们事半功倍。但也相应的需要我们花时间去了解里面包的使用，在这里推荐去***看（），里面也提供了很多例子供我们参考和研习。当然，也可以购买相应的书籍，这里推荐《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》。此书涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等，帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法；探讨深度学习和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。
机器学习需要使用的算法是很多的，虽然前辈们已经为我们留下了各种包方便我们使用，但真正解决机器学习开发者级别的，还在于内功的深厚，也就是算法。 只有真正的弄懂了算法，在开发的过程中才能真正的知其然而又知其所以然。 懂得了算法，你才能知道为什么需要这样做，为什么那样做会产生那样的结果，如何更好的调参等。 如果没有算法做铺垫，很快就会迷失在调包的迷雾中，很难更近一步的往上。 在这里，推荐你去看吴恩达机器学习课程，这门课程在网易公开课上也有。 同时，也建议你去看机器学习的入门教材，也就是周志华出的《机器学习》，此书对于新手来说也算是一件宝物。在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：此书介绍机器学习的基础知识；讨论了—些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）后期还涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
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，薪资水平也水涨船高。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。
python+大数据***教程资料，哪里可以找到？
想学大数据的话并不是一门Python就可以解决的，大数据平台Hadoop本身是java开发的，Spark由Scala编写。
对于初学者，尤其是没有接触过语言的人想入门大数据，个人觉得先从python学起，然后再学习Java。
首先python作为一门脚本语言，很容易入门。各种编程领域的类库之多，代码的精简，通常一两行代码就可以完成强大的功能。
Spark是个通用的集群计算框架，由于Spark是将计算运行在内存上的，所以运行速度非常快。Spark具有Python的Api，完全可以用Python来写，然后运行到集群中。
入门了之后可以学习J***a，j***a由于学习周期长，所以推荐先学习python来入门大数据，有助于提高学习兴趣，形成正向反馈。
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到此，以上就是小编对于python学习资料免费的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习资料免费的4点解答对大家有用。
