15天快速上手Python

Python基礎篇
第 1天 初識Python 003
第 1部分 開始使用Python 003
第 2部分 計算 008
第3部分 數值和字符串 014
第4部分 輸入 017
第 2天 控制語句和函數 021
第 1部分 if語句和比較運算符 021
第 2部分 邏輯運算符 026
第3部分 while語句 029
第4部分 函數的創(chuàng)建 033
第3天 Python數據類型 042
第 1部分 列表 042
第 2部分 列表的便捷功能 047
第3部分 元組和集合 050
第4部分 字典 054
第4天 類和模塊 058
第 1部分 面向對象 058
第 2部分 類和繼承 061
第3部分 異常 067
第4部分 模塊 072
第5天 網絡通信 076
第 1部分 電子郵件基礎與要做的準備工作 076
第 2部分 使用Python發(fā)送郵件 079
第3部分 Web服務器和通信 084
第4部分 使用外部庫 087
Python網絡爬蟲篇
第 1天 Web基礎 095
第 1部分 啟動Web服務器 096
第 2部分 Web服務器與HTML的關系 100
第3部分 HTML基礎 103
第4部分


























標簽 108第 2天 CSS和JavaScript 112第 1部分 CSS是什么 113第 2部分 CSS選擇器 117第3部分 JavaScript是什么 121第4部分 函數和事件 126第3天 表單和正則表達式 130第 1部分 表單 131第 2部分 用Python程序接收表單輸入 137第3部分 用正則表達式檢查輸入 142第4天 Selenium自動化 147第 1部分 Selenium是什么 148第 2部分 Selenium IDE 152第3部分 在Python中使用Selenium 157第5天 Python網絡爬蟲 162第 1部分 使用正則表達式進行數據采集 163第 2部分 使用beautifulsoup4和XPath進行數據采集 168第3部分 使用Selenium進行數據采集 172Python AI編程篇第 1天 AI編程準備 177第 1部分 引言 178第 2部分 安裝Anaconda 180第3部分 Jupyter Notebook 182第4部分 NumPy 185第5部分 Pandas 190第6部分 matplotlib 194第 2天 scikit-learn 198第１部分 了解scikit-learn 199第 2部分 回歸分析 202第3部分 機器學習數據集 206第3天 監(jiān)督學習（k最近鄰算法） 212第 1部分 了解 k最近鄰算法 213第 2部分 數據劃分 215第3部分 繪制散點圖 217第4部分 構建機器學習模型 220第4天 監(jiān)督學習（其他相關的機器學習算法） 223第 1部分 感知機 224第 2部分 scikit-learn感知機 229第3部分 邏輯斯諦回歸 232第4部分 支持向量機 237第5天 神經網絡和聚類 240第 1部分 神經網絡 241第 2部分 MLPClassifier分類器 247第3部分 無監(jiān)督學習 251第4部分 嘗試k均值算法 254