如何入门Python3?
目前可以在网上找到的入门教程大多是针对Python2的,Python3相对于2还是有很大改动的,所以入门难度就大一些。如果我想学习Python3,需要等到我把Python2的知识学完吗,还是直接入门Python3?
回复内容:
当然是直接学3看 learning python 吧,书里涉及 py3 的都会提出来. 目前教程大部分是基于Python2的,但其中部分教程中会指出如果代码在3中运行需要注意或改动什么。但也有部分教程是基于Python3的,例如Head First Python(中文版)。如果你想学Python3的话,如果楼主英文好的可以直接看英文版的图书或资料,学3绝对没有任何问题,如果楼主英语和答主一样很烂的话,学Python2吧,为什么呢?第一,关于2的资料多,无论是中文还是英文。第二,现在很多东西都用Python2做的,有些东西不支持3,你在应用的时候会顺手的多。第三,学完Python2转到3也是很容易的。
上述内容是基于我自己学Python将近一个月的体会,目前研究过的书有《Python基础教程》、《与小卡特一起学Python》、Head First Python(中文版),对于笨方法学Python、Python简明教程和Python快速教程等在线教程均有实践(部分由于某些原因没有完全实践。)
送上部分Python在线教程地址:
Home - 廖雪峰的官方网站
Python快速教程
简明 Python 教程 看着别人写的py2的代码,脑补自动翻译成py3。无压力
有些库例如urllib什么的合并以后再py3的doc里面写的很清楚, 谷歌一下就知道了, 根本不花精力。
python2到3已经很简单了, 你要去学C的话, 呵呵, 祝你好运。。。 Wow, 这都 2014 快要结束了也,怎么还有人问这个问题 。。。
我是 5 年前开始学 Python 3 的,以下是我在学习过程中经历过的事情:
1. 发现用来解析 xls 文件的第三方组件不支持 Py 3, 于是用 土办法,另起进程
2. 然后发现没有支持 Py 3 的数据库接口可用,仍然土办法,另起进程
3. 然后又是画图的 matplotlib 不支持 Py 3, 仍然土办法,另起进程
4. Selenium(这是个神器) 不支持?另起进程
这么一路撑下来,终于拨云见日,现在一个一个都支持了,numpy、matplotlib、oursql、Selenium ...
而我的土办法竟然有些现在还在用,一直没有改正过来 。。。
我真想给 5 年前就选择 Python 3 的自己点个赞 ~
而说到怎么入门,话说我见到的许多人,想学什么东西时的第一反应都是要找入门教程,还得是中文的。
大家真的都把 官方文档 觑如无物吗?它甚至还有一个 Tutorial
最后我想鼓励一下题主,告诉你我体会到的 Python 3 比 Python 2 最大的改进
谢谢 ~ 给你推荐一本书《The Quick Python Book, Second Edition》,在亚马逊的评价很高。
The Quick Python Book, Second Edition: Naomi R. Ceder: 9781935182207: Amazon.com: Books我正是通过这本书入手Python3的。 http://www.pythondoc.com/ Python学习手册,书里每一章节基本上同时介绍了2,3两个版本的用法。想学哪个版本就侧重着看。
http://m.douban.com/book/subject/3948354/?session=a2d8152e 如果你要玩玩的话, 3 用得更爽一些,当然想 2 你就 “2” 呗! 装 3.X 学 2.X 也没问题,报错了就百度一下。
附主要变更Python3.x和Python2.x的区别 Python 教程(官方Tutorial翻译)
Python教程 - 廖雪峰的官方网站

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











このチュートリアルでは、Pythonを使用してZIPFの法則の統計的概念を処理する方法を示し、法律の処理時にPythonの読み取りおよび並べ替えの効率性を示します。 ZIPF分布という用語が何を意味するのか疑問に思うかもしれません。この用語を理解するには、まずZIPFの法律を定義する必要があります。心配しないでください、私は指示を簡素化しようとします。 ZIPFの法則 ZIPFの法則は単に意味します。大きな自然言語のコーパスでは、最も頻繁に発生する単語は、2番目の頻繁な単語のほぼ2倍の頻度で表示されます。 例を見てみましょう。アメリカ英語の茶色のコーパスを見ると、最も頻繁な言葉は「thであることに気付くでしょう。

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find()、find_all()、select()、およびget_text()などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案(SEL

ノイズの多い画像を扱うことは、特に携帯電話や低解像度のカメラの写真でよくある問題です。 このチュートリアルでは、OpenCVを使用してPythonの画像フィルタリング手法を調査して、この問題に取り組みます。 画像フィルタリング:強力なツール 画像フィルター

PDFファイルは、クロスプラットフォームの互換性に人気があり、オペレーティングシステム、読み取りデバイス、ソフトウェア間でコンテンツとレイアウトが一貫しています。ただし、Python Plansing Plain Text Filesとは異なり、PDFファイルは、より複雑な構造を持つバイナリファイルであり、フォント、色、画像などの要素を含んでいます。 幸いなことに、Pythonの外部モジュールでPDFファイルを処理することは難しくありません。この記事では、PYPDF2モジュールを使用して、PDFファイルを開き、ページを印刷し、テキストを抽出する方法を示します。 PDFファイルの作成と編集については、私からの別のチュートリアルを参照してください。 準備 コアは、外部モジュールPYPDF2を使用することにあります。まず、PIPを使用してインストールします。 ピップはpです

このチュートリアルでは、Redisキャッシングを活用して、特にDjangoフレームワーク内でPythonアプリケーションのパフォーマンスを向上させる方法を示しています。 Redisのインストール、Django構成、およびパフォーマンスの比較をカバーして、Beneを強調します

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。 関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。 特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

このチュートリアルでは、Python 3にカスタムパイプラインデータ構造を作成し、機能を強化するためにクラスとオペレーターのオーバーロードを活用していることを示しています。 パイプラインの柔軟性は、一連の機能をデータセットに適用する能力にあります。

データサイエンスと処理のお気に入りであるPythonは、高性能コンピューティングのための豊富なエコシステムを提供します。ただし、Pythonの並列プログラミングは、独自の課題を提示します。このチュートリアルでは、これらの課題を調査し、グローバルな承認に焦点を当てています
