谷泡学院 P4 Python 基础入门实战课（Python 基础+进阶）

体系课

课程简介

如果你打开招聘网站搜 Python 相关岗位，会发现一个共同点：几乎没人只考你语法。面试官更关心你能不能把数据从 A 处取出来、清洗完、跑出结果、再落成一个小工具或接口。谷泡学院这套 P4 Python 基础入门实战课，就是围绕这条链路来组织的——它从语法起步，中段补上面向对象和异常处理，后段落到 Django 和深度学习实战。是否值得投入时间，取决于你现…

已有 0 人浏览发布 2026-06-14 更新 2026-06-14

它解决的是哪个工作场景

这套课针对的是「会用电脑、但没系统写过代码」的人最常遇到的两个断点。

第一个断点：看得懂示例，自己动手就卡住。课程前段把变量、流程控制、函数、面向对象分集拆开讲，并且配了综合练习和试卷讲解。这类环节的作用是逼你把零散语法串成完整程序，而不是停留在「看视频觉得会了」的状态。面向对象部分占了不止一集，说明它没打算把这块一笔带过——这点对后面读 Django 源码和写模型类很关键。

第二个断点：学完基础不知道往哪走。课程后段直接给了两条延伸线，一条是 Django 框架，一条是深度学习。前者对应「我能独立做一个带数据库的网站后台」，后者对应「我能跑通一个图像或数据预测的小模型」。这两条线不是为了让你同时精通，而是让你在学完之后能判断自己更想往工程方向还是数据方向靠。

学完能独立做什么

按课程内容的推进，比较现实的预期是：你能独立写出一个带异常处理、模块拆分和类结构的命令行程序，能用 Django 搭起一个可运行的站点雏形，理解路由、视图和模板之间怎么配合，并且能照着深度学习部分的示例把数据喂进模型、跑出训练结果。这不是「精通」，但足够让你在实习或转岗面试里拿出一个能讲清楚的项目。

需要提前说明的是，课程体量不小，基础篇就有多个课时在 1GB 以上，属于讲得细、节奏偏稳的类型。如果你指望三天速成，这套内容会让你觉得慢；但如果你打算用一个月左右把基础打牢，这种细度反而是优势。

资料适合什么基础

完全没写过代码：可以从第一集直接跟，不需要额外补课，但建议每看完一节就自己敲一遍，不要只做笔记。
学过其他语言（比如 Java、C）：前几节可以加速看，重点放在 Python 特有的写法，比如缩进规则、动态类型和模块导入方式上。
已经能写简单脚本：直接跳到面向对象和异常处理部分，再往后看 Django，基础篇挑综合练习和试卷讲解来查漏。
只想做数据分析：深度学习部分可以了解思路，但不必强求全懂，把精力放在基础语法和模块组织上更划算。

怎么用这套资料更省时间

建议按「看一节、停一下、自己写一个最小例子」的节奏推进。综合练习和试卷讲解不要跳过，它们的作用是暴露你「以为会了其实没会」的地方。Django 部分如果卡住，先回头确认面向对象和模块那块有没有吃透，多数卡点其实在基础，不在框架。深度学习部分当拓展看，能跑通一个例子、知道每行在干什么，比追求调参更有价值。

最后提醒一句：这套课的价值在于覆盖面广、讲得细，但它不会替你做项目。学完之后，最好自己找一个真实的小需求——比如整理一份表格、做一个查询页面——完整走一遍，那才是真正把课上的东西变成自己的。

谷泡学院 P4 Python 基础入门实战课（Python 基础+进阶）

Python基础与高级实战

编辑点评

从基础到深度学习，全面覆盖Python应用领域，适合初学者及进阶者。

⭐ 编辑推荐

本课程从Python基础语法讲起，逐步深入到Django框架和深度学习实战，助你构建全栈Python技能。

课程亮点

•Python基础与高级内容全面

•Django框架实战教学

•深度学习入门指导

课程目录

📁 1_Python基础
1_Python基础资料.png [493.5 KB]
基础总结.mp4 [1.7 GB]
流程控制.mp4.mp4 [1.1 GB]
异常处理与模块介绍.mp4 [1.7 GB]
试卷讲解.mp4.mp4 [205.3 MB]
预科班第一节.mp4.mp4 [1.2 GB]
预科班第四节.mp4.mp4 [1.1 GB]
文件操作.mp4 [2.0 GB]
📁 5_Django
📁 1_Django框架
1_Django框架必看.zip [1.8 MB]
使用wsl与docker.mp4.mp4 [238.3 MB]
我的第一个django服务.mp4.mp4 [297.9 MB]
web便签.mp4.mp4 [195.7 MB]
常见通用视图分析.mp4.mp4 [535.7 MB]
通用编辑视图.mp4.mp4 [595.3 MB]
浼樺寲渚跨.mp4.mp4 [388.4 MB]
视图与路由.mp4.mp4 [371.6 MB]
form表单基础.mp4.mp4 [331.3 MB]
后台管理.mp4.mp4 [249.6 MB]
web便签二.mp4.mp4 [311.2 MB]
日志.mp4.mp4 [455.4 MB]
模板基础.mp4.mp4 [339.3 MB]
django权限系统.mp4.mp4 [305.5 MB]
閫氱敤瑙嗗浘.mp4.mp4 [499.2 MB]
📁 2_Django项目
9.搜索页登录页注册页.mp4 [372.7 MB]
课程列表与视频播放页面.mp4.mp4 [401.5 MB]
项目介绍与搭建.mp4.mp4 [322.9 MB]
页面拆分与下载文档页.mp4.mp4 [322.1 MB]
5_Django资料.png [493.5 KB]
📁 6_深度学习入门
📁 3_卷积神经网络原理与参数解读
3_卷积神经网络原理与参数解读资料.zip [1.8 MB]
11-残差网络Resnet.mp4.mp4 [18.0 MB]
1-卷积神经网络应用领域.mp4.mp4 [20.6 MB]
7-特征图尺寸计算与参数共享.mp4.mp4 [22.0 MB]
6-边缘填充方法.mp4.mp4 [17.3 MB]
5-步长与卷积核大小对结果的影响.mp4.mp4 [19.5 MB]
9-整体网络架构.mp4.mp4 [16.5 MB]
10-VGG网络架构.mp4.mp4 [19.3 MB]
12-感受野的作用.mp4.mp4 [16.9 MB]
3-卷积特征值计算方法.mp4.mp4 [21.2 MB]
8-池化层的作用.mp4.mp4 [11.3 MB]
4-得到特征图表示.mp4.mp4 [18.2 MB]
📁 2_神经网络整体架构
3-神经网络架构细节.mp4.mp4 [47.1 MB]
6-神经网络过拟合解决方法.mp4.mp4 [54.2 MB]
1-返向传播计算方法.mp4.mp4 [34.6 MB]
4-神经元个数对结果的影响.mp4.mp4 [75.5 MB]
2-神经网络整体架构.mp4.mp4 [42.7 MB]
5-正则化与激活函数.mp4.mp4 [29.7 MB]
📁 4_递归神经网络与词向量原理解读
1-RNN网络架构解读.mp4.mp4 [22.4 MB]
4-训练数据构建.mp4.mp4 [15.4 MB]
3-模型整体框架.mp4.mp4 [28.2 MB]
2-词向量模型通俗解释.mp4.mp4 [21.7 MB]
📁 1_深度学习必备基础知识点
1-1深度学习要解决的问题.mp4.mp4 [20.4 MB]
7-前向传播整体流程.mp4.mp4 [39.0 MB]
6-损失函数的作用.mp4.mp4 [31.0 MB]
3-1计算机视觉任务.mp4.mp4 [17.9 MB]
2-1深度学习应用领域.mp4.mp4 [50.0 MB]
4-视觉任务中遇到的问题.mp4.mp4 [32.8 MB]
📁 4_爬虫
📁 1_爬虫基础
1_爬虫基础说明.png [493.5 KB]
P4：Python基础入门实战班(Python基础 高级).mp4 [1.2 GB]
📁 2_爬虫高级
瀛椾綋鍙嶆墥.mp4.mp4 [643.3 MB]
百度翻译逆向.mp4.mp4 [492.9 MB]
婊戝姩楠岃瘉.mp4.mp4 [576.4 MB]
加密解密.mp4.mp4 [523.5 MB]
点触验证补录.mp4.mp4 [143.0 MB]
4_爬虫必看.png [493.5 KB]
📁 2_MySQL
python与数据库交互.mp4 [1.3 GB]
常用模块.mp4 [497.4 MB]
mysql搴撹〃鎿嶄綔.mp4 [1.4 GB]
mongodb数据库.mp4 [1.1 GB]
redis数据库.mp4 [1.3 GB]
mysql 数据的CRUD.mp4 [1.5 GB]
📁 3_web
13.椤甸潰甯冨眬.mp4 [1.3 GB]
2.css基础.mp4 [1.8 GB]
📁 7_大数据算法
📁 3_数据结构部分
3_数据结构部分资料.png [493.5 KB]
1-2鍩烘湰鎿嶄綔.mp4.mp4 [389.8 MB]
4-1鍩烘湰姒傚康.mp4.mp4 [55.9 MB]
2-1鍩烘湰姒傚康.mp4.mp4 [70.6 MB]
1-3实战.mp4.mp4 [50.2 MB]
2-3队列基本操作.mp4.mp4 [116.4 MB]
5-1鍩烘湰姒傚康.mp4.mp4 [36.2 MB]
1-4实战.mp4.mp4 [76.4 MB]
4-4鏈€灏忕敓鎴愭爲.mp4.mp4 [98.2 MB]
4-6瀵诲潃绠楁硶.mp4.mp4 [50.5 MB]
📁 2_经典算法部分
排序-7-基数排序.mp4.mp4 [220.8 MB]
排序-6-基数排序.mp4.mp4 [116.6 MB]
分支定界.mp4.mp4 [65.3 MB]
鍒嗘不绠楁硶1.mp4.mp4 [233.3 MB]
璐績绠楁硶.mp4.mp4 [115.8 MB]
算法复杂度基础.mp4.mp4 [170.4 MB]
鍒嗘不绠楁硶2.mp4.mp4 [265.6 MB]
排序-5-基数排序.mp4.mp4 [58.8 MB]
📁 1_大数据算法
閫昏緫鍥炲綊1.mp4.mp4 [13.3 MB]
1-3信息论基础和相关计算.mp4.mp4 [47.4 MB]
1-1决策树算法的适用范围.mp4.mp4 [56.1 MB]
1-6使用Matplotlib做数据可视化.mp4.mp4 [79.2 MB]
5-1SVM鍩烘湰姒傚康.mp4.mp4 [26.8 MB]
1-4决策树基本算法和决策树生成.mp4.mp4 [68.2 MB]
1-5使用决策树对经典数据集进行分类.mp4.mp4 [79.7 MB]
閫昏緫鍥炲綊2.mp4.mp4 [30.9 MB]
1-2决策树基础算法Hunt.mp4.mp4 [56.6 MB]
6-2基于用户和物品的协同过滤算法思想.mov.mp4 [114.3 MB]
6-3菜肴推荐引擎代码.mov.mp4 [71.5 MB]
4-1knn基本原理.mov.mp4 [107.2 MB]
5-3SVM鎵嬪啓璇嗗埆.mp4.mp4 [39.9 MB]
6-1推荐算法基本概念.mp4.mp4 [42.0 MB]
4-2使用kNN算法改进网站约会配对效果.mp4.mp4 [47.8 MB]
7_大数据算法必看.png [493.5 KB]

适合人群

Python初学者
Python进阶者
全栈开发爱好者

学习收获

掌握Python基础语法和高级特性

熟练使用Django框架开发Web应用

了解并实践深度学习技术

祝您学习愉快！

学有所成，前程似锦！