無(wú)料のPythonプレミアムブロックバスターをオンラインでオンラインでPythonの実用的なブロックバスターを見(jiàn)る
Jul 23, 2025 am 11:09 AM
高品質(zhì)のPythonの実用的なプロジェクトを見(jiàn)つけられないことをまだ心配していますか？この記事では、複數(shù)の「寶物レベル」のオンラインビューイングプラットフォームを選択して、大ヒット作のようにPythonを?qū)Wぶことができ、理論的知識(shí)を簡(jiǎn)単に実用的なスキルに変えることができます。あなたが初心者であろうと上級(jí)者であろうと、ここで「ブティックの大ヒット作」を見(jiàn)つけることができます。
國(guó)內(nèi)のトレジャー映畫ウォッチングプラットフォーム（主に無(wú)料）
1。ビリビリ（Bサイト）
中國(guó)最大の自由な學(xué)習(xí)リソースライブラリと呼ぶことができ、実際の「若者の學(xué)習(xí)ウェブサイト」です。 Bステーションでは、「Python Practical Project」、「Python Crawler」、「Python Data Analysis Project」、その他のキーワードなどのキーワードを検索する必要があります。ウェブサイトの開発、データの視覚化から人工知能まで、コンテンツのカバレッジは包括的でインタラクティブです。弾幕を通して、あなたは一緒に學(xué)んでいる友人とあなたの経験を共有することができ、あなたはもはやあなたの研究で一人ではありません。
2。IMOOC / NetEase Cloud Classroom
これらの2つのプラットフォームは、より體系的なカリキュラムシステムを提供します。彼らは無(wú)料の紹介的な実用的なクラスを持っているだけでなく、プロの講師によって記録された多數(shù)の有料の「大ヒット」も持っています。これらのコースは通常、プロジェクトの要件分析、技術(shù)選択からコードの実裝、最終展開まで、非常に徹底的に説明されており、體系的で深い學(xué)習(xí)を行いたい學(xué)生に適したソースコードと質(zhì)の高いサービスを提供しています。
3。CSDN /ナゲット
中國(guó)のトップ開発者コミュニティとして、多數(shù)の技術(shù)記事を持っているだけでなく、多くのブロガーがプロジェクトを共有する際に詳細(xì)なビデオ説明リンクを添付します。ここでは、最初に記事を読んでロジックを整理し、ビデオに従って練習(xí)して「グラフィック、テキスト、ビデオ」の二重學(xué)習(xí)體験を形成することができます。特定の領(lǐng)域を見(jiàn)つけ、特定の問(wèn)題を解決するための優(yōu)れた入り口です。
海外の古典映畫（拡大する視野）
1。YouTube
世界最大のビデオ共有Webサイトと、Python Learningの國(guó)際的な「ハリウッド」。ここでは、世界のトッププログラミング教育者を集めます。 FreeCodecamp.org （非常に長(zhǎng)い時(shí)間と堅(jiān)実なコンテンツを持つ傑作）、 Corey Schafer （細(xì)心の説明を持つ強(qiáng)力な人物）、 Mosh（モダンなスタイルとよくできたもののある商業(yè)大ヒット）のプログラミングなどの推奨チャネル。いくつかの英語(yǔ)のリスニングが必要ですが、これらの高品質(zhì)の英語(yǔ)のチュートリアルを見(jiàn)ることは、技術(shù)的および言語(yǔ)スキルを向上させるために大きな利益をもたらすでしょう。
2。Udemy/Coursera
國(guó)際的に有名なオンラインコースプラットフォームは、海外の「有料劇場(chǎng)」に相當(dāng)します。 Udemyのコースは個(gè)々のインストラクターによって公開されており、コンテンツは実際の戦闘に非常に近く、多くの場(chǎng)合大きな割引があります。 Courseraは、世界をリードする大學(xué)や企業(yè)と協(xié)力して専門的な証明書コースを提供しており、そのプロジェクト指向の教育モデルを使用すると、大學(xué)のコースに匹敵する経験と認(rèn)定を得ることができます。これらのプラットフォームの「大ヒット作」は非常に高品質(zhì)で、プロのポートフォリオを構(gòu)築し、ジョブ検索にポイントを追加したい學(xué)習(xí)者に適しています。
「排他的な大ヒット」を選択する方法は？
1.「映畫の評(píng)価」を明確に參照してください。初心者は、B StationまたはMOOCの無(wú)料入門プロジェクトから始めることをお?jiǎng)幛幛?、高い再生ボリュームと良いレビューで「人気のある映畫」を選択します。特定の基盤を築いた後、YouTubeで詳細(xì)なチュートリアルに挑戦したり、Udemyで「大ヒット作」を支払ってスキルを促進(jìn)できます。
2。「主演のラインナップ」に注意してください：それがUPホストであろうと講師であろうと、明確なスピーチ、厳密な論理、スタイルを備えた「主演俳優(yōu)」を選択することが重要です。最初にいくつかのエピソードを試して、教育スタイルが追いつくことができるかどうかを感じることができます。
3?！弗抓恁氓去骏ぅ住工蜻x択します。興味のあるフィールドを選択します。たとえば、データに敏感な場(chǎng)合は、データ分析プロジェクトを選択します。 Webページに魅了されている場(chǎng)合は、Web開発プロジェクトを選択してください。興味は、プロジェクト全體を最初から最後まで視聴して練習(xí)するように促すことができる最高の「ディレクター」です。
要約します
Pythonの「Boutique Blockbusters」の學(xué)習(xí)には、無(wú)料から支払いまで、國(guó)內(nèi)から海外まで多くのリソースがあります。常にあなたに合ったものがあります。最も重要なステップは、単に「見(jiàn)る」ことではありません。必ずコードエディターを開いて、自分の手でタップして練習(xí)してください。あなたを興奮させるプロジェクトを選択し、今すぐ「映畫の視聴と學(xué)習(xí)」の旅を始めましょう。練習(xí)することによってのみ、あなたは本當(dāng)に優(yōu)れた開発者になることができます。
以上が無(wú)料のPythonプレミアムブロックバスターをオンラインでオンラインでPythonの実用的なブロックバスターを見(jiàn)るの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Python Seabornジョイントプロットの例
Jul 26, 2025 am 08:11 AM
Seabornのジョイントプロットを使用して、2つの変數(shù)間の関係と分布をすばやく視覚化します。 2。基本的な散布図は、sns.jointplot（data = tips、x = "total_bill"、y = "tip"、dind = "scatter"）によって実裝され、中心は散布図であり、ヒストグラムは上部と右側(cè)と右側(cè)に表示されます。 3.回帰線と密度情報(bào)をdind = "reg"に追加し、marminal_kwsを組み合わせてエッジプロットスタイルを設(shè)定します。 4。データ量が大きい場(chǎng)合は、「ヘックス」を使用することをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?/p>
パイソンリストへの変換の例
Jul 26, 2025 am 08:00 AM
文字列リストは、 '' .join（words）などのJoIn（）メソッドとマージして、「Helloworldfrompython」を取得できます。 2。NUMBERリストは、參加する前にMAP（STR、數(shù)字）または[STR（x）forxinNumbers]を備えた文字列に変換する必要があります。 3.任意のタイプリストは、デバッグに適したブラケットと引用符のある文字列に直接変換できます。 4。カスタム形式は、 '|' .join（f "[{item}]" foriteminitems）output "[a] | [などのjoin（）と組み合わせたジェネレーター式によって実裝できます。
メモリバウンド操作のためのPythonの最適化
Jul 28, 2025 am 03:22 AM
Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsは、ヘッドゲネレーター、EfficientDataStructures、およびManagingObjectlifetimes.first、Usegeneratoratoratoratoratoratoraturatussを使用していることを確認(rèn)してください
Python Pandas Meltの例
Jul 27, 2025 am 02:48 AM
pandas.melt（）は、幅広い形式データを長(zhǎng)い形式に変換するために使用されます。答えは、ID_VARSを識(shí)別列を保持し、value_varsを溶かしてvar_nameおよびvalue_nameを選択する列を選択して、新しい列名を定義することです。列は1.id_vars = 'name'を意味します。 4.Value_Name = 'スコア'元の値の新しい列名を設(shè)定し、最後に名前、件名、スコアを含む3つの列を生成します。
Python Djangoが例を形成します
Jul 27, 2025 am 02:50 AM
まず、名前、メールボックス、メッセージフィールドを含む連絡(luò)先フォームを定義します。 2。ビューでは、フォームの送信はPOSTリクエストを?qū)彇摔工毪长趣摔瑜陝I理され、検証が渡された後、Cleaned_Dataが取得され、応答が返されます。 3。テンプレートでは、{{form.as_p}}を使用してフィールドをレンダリングし、{％csrf_token％}を追加してCSRF攻撃を防ぎます。 4. contact_viewビューにポイント /連絡(luò)先 /にURLルーティングを構(gòu)成します。 Modelformを使用してモデルを直接関連付けてデータストレージを?qū)g現(xiàn)します。 Djangoformsは、データ検証、HTMLレンダリング、エラープロンプトの統(tǒng)合処理を?qū)g裝します。これは、安全な形式機(jī)能の迅速な発展に適しています。
PythonはSQL Server Pyodbcの例に接続します
Jul 30, 2025 am 02:53 AM
Pyodbcのインストール：Pipinstallpyodbcコマンドを使用してライブラリをインストールします。 2.接続sqlserver：pyodbc.connect（）メソッドを介して、ドライバー、サーバー、データベース、uid/pwdまたはtrusted_connectionを含む接続文字列を使用し、それぞれSQL認(rèn)証またはWindows認(rèn)証をサポートします。 3.インストールされているドライバーを確認(rèn)します：pyodbc.drivers（）を?qū)g行し、「sqlserver」を含むドライバー名をフィルタリングして、「sqlserverのodbcdriver17」などの正しいドライバー名が使用されるようにします。 4.接続文字列の重要なパラメーター
YouTubeビデオに章を追加する方法
Jul 26, 2025 am 03:42 AM
secondsformat（例えば0：00,2：15）の順に、secondsformatを使用することで、プロパリの形成裝置に加算されます
Python Biopythonを使用したバイオインフォマティクス
Jul 27, 2025 am 02:33 AM
Biopythonは、バイオインフォマティクスの生物學(xué)的データを処理するための重要なPythonライブラリであり、開発効率を向上させるための豊富な機(jī)能を提供します。インストール方法は簡(jiǎn)単です。PipinstallBiopythonを使用してインストールを完了できます。 Bioモジュールをインポートした後、FASTAファイルなどの一般的なシーケンス形式をすばやく解析できます。 SEQオブジェクトは、DNA、RNA、および反転相補(bǔ)性やタンパク質(zhì)配列への翻訳などのタンパク質(zhì)配列の操作をサポートしています。 Bio.entrezを介して、NCBIデータベースにアクセスしてGenBankデータを取得できますが、メールアドレスを設(shè)定する必要があります。さらに、BioPythonは、構(gòu)造解析タスクに適したペアワイズシーケンスアライメントとPDBファイルの解析をサポートしています。
