因为写作业需要，想试试学Python
之前有Rails的经验，也会点Matlab。不过这次是做学校有限元的作业了，写小程序，不是web
目前也就是在Python官网下了.msi安装，然后装了PyCharm（之前写Rails的时候用的他们家的RubyMine)
问题：
小教程入门推荐？
看到官方推荐的是这个https://docs.python.org/3/tutorial/
但是我想看看有没有screencast视频版的……太懒了我
库管理和科学计算
因为，目前是打算把手上的matlab的一个小程序改写成Python。再加上本身就是科学计算，自然涉及到矩阵等等，不知道要装哪些库？（scipy?）而Python的包管理是怎样的？
因为Rails那边涉及到的版本很多，就有专门的版本管理工具(bundler, rvm, gemfile等等)，不知道python这边的best practice如何
调试工具
写Matlab的时候可以给程序设置断点，看看运行时各个函数、取值如何
这个估计PyCharm应该有，所以应该没太大问题。
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jamesarchApr 12, 2015 via Android
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额 记得看过这样一段话，大概意思是不要过度依赖视频教程，每个人讲的风格不一样，编写程序的能力也不同，有时候可能会误导初学者，建议你看书，官方的教程还有O'reilly出版的，至于你说的类似gem的工具 python有setuptools (有没有s忘记了) 和pip
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limbo0Apr 12, 2015
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我也不喜欢看视频,书推荐几个 <Python基础教程> -> <Python核心编程> -> <Cookbook>可以看看
基础教程看完了应当能写程序了,核心编程了解一些内部原理,cookbook掌握常见的python编程技巧 |
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messenseApr 12, 2015
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Best practice: http://docs.python-guide.org/en/latest/
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@BingLau 额，我觉得最好的教程是视频+书，两个配套的。我看视频一般都是加到1.5倍速度，不然太慢了……
不过看来python这边是没有这个质量/级别的教程啊…… |
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科学计算还是主推的Numpy Pandas Scipy Matplotlib
包管理用pip安装, 如果喜欢exe安装 也可以在 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 这里找到很多binary直接安装( 基本上都有2.7 + 3.4 的) |
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chengzhoukunApr 12, 2015
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直接安装科学计算包Anaconda（打包了Python所有常用科学计算库）
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chengzhoukunApr 12, 2015
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caixiexinApr 12, 2015 via Android
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廖雪峰在慕课网有开视频课，具体连载到哪里记不清了
另外他最后的博客实践对新人来说是个大坑 |
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ericlsApr 12, 2015
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刚刚考了有限元 手解新型 element 也是醉了。。
平时作业是 linux + python + sympy 做的 sympy其实坑挺多的 但是总的来说 比 matlab 顺手 反正之前画 shape function 默认样式 比 matlab 好看太多 |
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@chengzhoukun 哈哈，早说啊~~~
今天打算用Pip装scipy啥的，直接报VC++的问题……顿时对Python失去了信心 |
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chengzhoukunApr 12, 2015
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@caixiexin 对的，看那个还不如看django doc
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chengzhoukunApr 12, 2015
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@cqcn1991 Windows配置开发环境就是麻烦一些
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@chengzhoukun 那你就是用spyder作为ide？
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@chengzhoukun 另外，求教一下numpy, scipy, matplot的整体教程？查文档好烦啊……
我今天看了lynda的python essential trainning，感觉帮助还挺大的。但是scipy这边没找到啥好资源…… |
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zogApr 12, 2015
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pip install ipython --upgrade
一定要用ipython。谁用谁知道。 |
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chengzhoukunApr 12, 2015
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@cqcn1991 我用VS2013+PTVS (ｰｰ;)，小的脚本直接在iPython里运行了，特爽
我也是初学者，这方面书籍看的不多，我觉得可以去你们图书馆或者豆瓣图书搜搜看，介绍numpy的书倒是挺多的 |
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TinkApr 13, 2015 via iPhone
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我怎么记得有一个库是专门把matlab转python的？
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secondwtqApr 13, 2015
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如果仅仅是一些简单应用性的需求的话，我觉得书和视频都没有必要。很多 Python 的基础书籍我感觉都很啰嗦，看起来没意思而且耗时间，当然很多东西讲的很细，对需要扎实基础来找工作或者常年混社区的人来说意义可能更大一点。
视频的话... 技术上我感觉更适合学 Photoshop，Maya 这样的专业软件，或者理论性的公开课也好。所有用视频的形式教编码相关技术的我感觉基本都是耍流氓。 个人建议看一些网络上的教程，配合 Dive Into Python 之类的网上能找到的免费，简练的书来打基础。看一些 Code Like a Pythonista 之类的 best practice 理解 Python 的思想，没事翻翻 GitHub 上一些 Python 小项目的代码了解怎么用 Python 做实际应用（分两方面，一个是 general 的项目，一个是楼主关注的科学计算方面的）。备好可靠的“破网”线路方便上 Google 找资源，查问题。我是这么认为的，因为楼主有一定 Rails 的基础，所以能适应 tutorial 的难度，又因为专业和 IT 关系不大，因此并不需要全面深入的了解 Python。 工具的话应该@staticor 已经 cover 的差不多了。其实 Python 在各个主要应用领域基本都有代表性的轮子，比如做 NLP 的 NLTK，做机器学习的 scikit-learn，有特定需求了可以去 GitHub 上 awesome-python 的 repo 里面 check 一下就是。 |
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