大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习python01的问题，于是小编就整理了4个相关介绍学习Python01的解答，让我们一起看看吧。
python想学习GUI开发小的程序学习哪个比较好？
如果只是最简单、最基本的功能，不考虑界面布局和美观程度的话，可以使用Python自带的GUI标准库tkinter，如果考虑复杂一些，可以使用wxPython，PyQt等第三方模块，下面我分别简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：
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tkinter
这是Python自带的一个GUI标准库，轻巧灵活、免费开源、可以跨平台使用，基本组件和容器可以完全满足日常小型桌面软件开发需求，如果你对界面美观程序要求不高，功能要求不复杂的话，可以使用一下这个模块，非常不错，易学易懂，也非常适合入门：
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wxPython
这是Python一个优秀的GUI开发库，免费、开源、跨平台，相比较前面的tkinter来说，提供了更为丰富的组件和容器，不管是在开发效率还是界面设计上来说，都有了十足的长进，如果你需要开发一个功能稍微复杂的桌面软件，可以考虑使用一下这个模块，非常不错，也非常容易学习和掌握：
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怎么样能学好python呢？
首先要能每天抽出一定的时间，不用太多，一小时也可以，买一本Python书,每天看一节，如果感觉能看懂，就多看两节，就这样，遇到不懂的，多去百度，很容易找到答案，只要你坚持下去，一定能学好，我就是这么过来的！
首先，对于很多非计算机专业的同学来说，学习Python对于科研和工作都有比较积极的意义，随着工业互联网的落地应用，未来Python的应用场景会进一步得到拓展。
初学者学习Python要经历三个阶段，第一个阶段是基础语法的学习，第二个阶段是围绕主攻方向学习，第三个阶段是结合行业实践场景来学习，的学习阶段要准备不同的学习资料，同时还需要***用不同的学习方法。
第一个阶段的学习主要围绕Python的基本语法来展开，虽然Python是面向对象编程语言，但是由于Python语言的语法结构比较清晰，所以初期的学习难度并不大，这个阶段的学习并不会遇到太大的障碍。学习Python语法的初期要重视多做实验，通过实验来***理解各种抽象概念。
第二个阶段的学习要围绕主攻方向展开，不同的主攻方向意味着不同的学习内容，如果要主攻数据分析方向，那么就需要学习大量的算法知识，而数据分析方向是当前Python主要的应用方向之一。实际上，对于很多非计算机专业的从业者来说，在研发和日常工作当中，往往都会遇到大量的数据分析任务。
目前数据分析有两种主要的方式，一种是统计学方式，另一种则是机器学习方式，这两种方式都需要掌握。在掌握了基本的Python语法之后，可以***用Python来完成算法的实现和应用，而由于Python语言有丰富的库，所以这个过程还是相对比较简单的。
第三个阶段的学习要紧紧围绕行业场景来展开，目前随着大量的企业纷纷实现了业务上云，所以Python的应用场景也在不断增加，除了可以做数据分析之外，通过Python还可以整合大量的线上***。当然了，掌握Python也会充分发挥出云计算、大数据、人工智能、区块链等[_a***_]平台的作用。
对于初学者来说，如何搭建行业应用场景是一个难点，如果企业本身还没有进行网络化改造，那么会明显限制使用Python的边界，此时可以把重点放在如何通过Python来***完成日常的办公任务，比如通过Python来完成一些自动化操作就有很多现实的意义。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
我来回答下这个问题。
想学好python，就需要做到“志坚，行敢”。
什么叫“志坚，行敢”呢？
志坚，就是想学好的这个想法是坚定不移的，志向坚定，不管遇到什么困难都不会改变，在困难面前不低头、不退缩，需要勇往直前。学好Python的基础就是“志坚”。
行敢，就是行动要果敢。学好python不是只靠想想就能学会的，需要付诸于行动，而且必须是果敢的行动，不能三天打鱼两天晒网。行敢，是包括有明确的学习计划，有明确的执行目标和任务，今天要学习什么，明天要学习，这周要学习什么，这个月要学习什么，至少需要制定最小单元为周的***任务，明确执行时间，就好制定学校里的课程表一样的学习任务时间表。比如什么时候看书，什么时间看视频课程，看什么内容，巩固练习编程做什么，做哪些，等等这些最好一一详细列出来，然后根据制定的详细任务时间表去不折不扣的执行。坚持3个月就能学好python。
在学习Python之前,选择好方向
相信大多人在学习Python之前 肯定都自己了解过这门语言，也知道Python有很多的学习方向，比如说数据***集方向（爬虫），或者web开发方向，也可能是最近特别火热的人工智能方向。每个方向所需要的技术都是不尽相同的，所以在我们学习完成Python的基础语法之后，一定要慎重选择自己之后的进阶方向。
学习Python的基础语言
就像学习其他编程语言或者是学习一门外语一样 ，我们应该从Python的基础语法开始学习 ，了解什么是Python的变量 什么是循环 什么是函数，什么是模块。类等等。总之，基础是学习以后高级开发的基石。
学习Python的文件操作
学习完基础之后，我们肯定要进行一些简单的联系。文件的操作是我们不二的选择，因为无论是文本文件。xml格式的文件还是Office办公系列的文件。我们统称之为文件操作。
我们在学习文件操作的时候，要学习文件的写入和读取 以及了解各种文件之间的读写不同知识点。相信在学习完成之后，对于文件的操作 大家一定会得心应手。
学习Python的数据库编程
在我们学习完成Python的文件操作处理之后 肯定会对于文件的不便性有一定的理解。所以这个时候我们就要学习Python的数据库编程了。数据库有Mysql数据库，Oracle数据库和Sqlite数据库。Sqlite数据库是Python自身拥有的，而其他的数据库则需要我们安装相应的操作模块。
一般,我们学习Mysql数据库的操作即可。数据库的增加数据，删除数据，以及查询数据 以及对应的SQL语句是我们学习的重点。
找本入门书籍读二遍，流畅
的python就很好。跟着书里的示例写二遍。github找个start高的开源项目看一遍，然后仿写一遍。之后针对自己喜欢的方向搞事情吧。多读多写多思考，成功就在脚下。人生苦短，我用python。[笑哭][笑哭]
Python获取股票数据？
这里推荐一个包—tushare，tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现了从数据***集、清洗加工到数据存储过程，能够为金融分析人员提供快速、整洁的分析数据，极大的降低他们的工作量，可以获取到国内大部分的股票数据，兼容python2.x和python3.x，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
1.下载安装tushare，tushare依赖于pandas,lxml,bs4和requests这4个包，所以必须要先安装这4个包，之后安装tushare，程序才能正常运行，安装命令“pip install 包名”，如下：
2.安装成功后，我们就可以测试一下这个包的使用了，tushare可以获取和分析的数据很多，包括交易数据、投资参考数据、股票分类数据、基本面数据、宏观经济数据、新闻***数据等，下面我从这几个方面做一些简单地示例，主要代码和截图如下：
交易数据：主要用到get_hist_data这个函数，这里获取了“600036”这支股从2014年到2017年的所有交易数据，并且将得到的数据保存到一个excel钟，之后可视化了所有开盘价和收盘价，主要代码如下：
程序运行截图，数据已经成功保存到excel中，如下：
显然可以，1：从新浪/雅虎/搜狐/东方财富等等各大门户网址里通过requests获取 ;2:各大财经数据供应商提供的相关接口爬取或者下载，比如Wind终端，3，从大智慧通达信等等股票软件中获取
这是个很实用的问题，因为我本身也是个量化投资爱好者，我曾经也找了很久怎么抓取股票数据的方法，当然最后找到了一两种可以使用的方案，目前还在稳定抓取，希望看到这篇问答的朋友能够帮助到你。
Python中有个国人开发的金融数据工具包，叫做Tushare。这是一个抓取金融数据的工具包，里面不仅有股票数据，还有经济数据以及期货数据。安装很简单，在cmd输入以下命令即可：
等待python自动安装后，输出一系列信息后显示successfully installed tushare即可。
抓取历史行情
import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部日k线数据
人生苦短, 我用python.
要用python做一件事, 为了避免重复造轮子, 首先就可以查查看有没有能满足我们需求的库可以用. 这里我给你推荐一个现成的库Tushare, Tushare是一个开源的python财经数据接口包, 实现了对股票等金融数据从数据***集、清洗加工到数据存储的工作, 为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据, 极大地减轻他们在数据获取方面的工作, 使他们更加专注于数据分析工作, 研究出更好的策略和实现更好的模型.
(图片来源于网络, 侵删)
Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型，非常便于使用当前非常火热的机器学习、神经网络方法进行处理.
Tushare除了能获取国内股票的交易数据, 还能获取很多神奇的数据, 包括诸如存***利率、GDP等详细的国内的宏观经济数据, 实时重大新闻, 甚至还有电影票房数据. 总之就是你想获取的数据他都为你爬取并整理好了, 好好利用吧.
Python好学吗？为什么？
Python被称为人工智能时代的黄金语言，但是仅仅掌握它还是不能够胜任人工智能方面的工作。Python语言是一门工具，而人工智能是一个非常广的方向，诸如宽度学习、深度学习、各类算法等等。
如果你具备了Python编程，那你可以用Python做点什么呢？
一、网络爬虫。***集网页的数据，为后期的数据挖掘或者数据库的建立提供数据支撑，网络爬虫数据还可以做浏览器等；
二、数据挖掘和分析、科学计算、机器学习。Python中的pandas、numpy、matplotlib等数据处理库，可以助力你进行科学计算和可视化；
三、日常任务。比如自动备份你的MP3、12306抢票等；
四、web开发。其实很多著名的网站像知乎、YouTube、豆瓣网就是Python写的，此外很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python；
五、网络游戏后台。很多在线游戏的后台都是Python开发的；
六、运维、应用开发、大数据、人工智能、自然语言处理等。
……还可以写很长很长…………还可以写很长很长……
一、Python好学吗？
Python相对C++、Java等编程语言来说，学习难度要小等多。Python 的语法接近人类语言，没有其他语言中的怪怪的[_a1***_]，即使从来没有学过，看看简单代码也能够明白是用来干嘛的。
二、Python可以做什么？
在2019年IEEE Spectmm发布的第四届顶级编程语言交互排行榜中，Python蝉联第一名。Python的应用非常多，如科学计算和数据分析、爬虫、Web网站、游戏、命令行实用工具等等。我下面主要列举一些应用，欢迎补充。
1. 人工智能
个人是AI行业从业者，因此将人工智能放在首位。当前流行的机器学习、神经网络、深度学习等的编程语言几乎都是Python，深度学习通用框架如Tensorflow，Torch等最受欢迎的也是基于Python语言。可以说，Python是AI从业者的首选编程语言。
2. 爬虫
Python的简单易用，使得哪怕是0基础的人也可以在简单学习后，使用几行代码开始一个简单的爬虫任务。Python自带的urllib库以及第三方的requests库和Scrappy框架让开发爬虫变得so easy。
3. 科学计算与数据分析
NumPy，SciPy，Matplotlib等众多程序库是Python进行科学计算的重要支撑。Numpy可进行高效快捷的矩阵运算，Matplotlib可支持画2D或者3D图像，这些都使得Python愈加适合于进行科学计算和数据分析。
python相比于其他编程语言来说，好学！python将来最有用的前途主要是来源于人工智能！
先说python好不好学？可以明确的来说，python很好学，如果你现在正在从事其他语言开发，那么你学习python可以说都不用太刻意下功夫，平时多看看，可能就会应用了。
如果是零基础的话，也不会太难的，推荐你看一个python的基础***，python入门教程（懂中文就能学会）！
可以看下学习之后学生的评价，这个教程里面有一个飞机大战的小项目，能更好的让你融入到python的知识。（关注之后后台回复python就能获取哦！）
顺便来一张python的学习路线图！
python前途怎么样？
python是人工智能首选的编程语言，如果说python有好的发展方向，那人工智能排在第一位。其次还有其他的就业方向，比如说：web、爬虫、测试、数据挖掘等等。我们来看一张图：
Python的职业发展途径，由这个发展途径我们可以看出来，人工智能的工资相较于其他更高一些。在加上人工智能现在深入了我们的生活，未来也是一个趋势！如果说人工智能没前途，那别的可能更不好！
到此，以上就是小编对于学习python01的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python01的4点解答对大家有用。
