Python入門學習指南 內附學習框架

2021-09-24 08:02:09 字數 1928 閱讀 9876

python入門學習指南

對於初學者,入門至關重要,這關係到初學者是從入門到精通還是從入門到放棄。以下是結合python的學習經驗,整理出的一條學習路徑,主要有四個階段

總體來講,找一本靠譜的書,由淺入深,邊看邊練。

網上的學習教程有很多,多到不知道如何選擇。所有教程在基礎知識介紹方面都差不多,區別在於講的是否足夠細(例如執行原理)以及是否有足夠的練習。目前推薦大家看書《python程式設計 從入門到實踐》,作者是美國教師,內容從基礎知識開始,循序漸進,層層深入,適合零基礎者。課程內容第二部分有三個專案實戰:外星人入侵、資料視覺化、web應用程式。

不要看很多本,專注於一本,從頭到尾看下去,把裡面的例子和習題都動手練習一遍,搞懂為什麼。程式設計從一開始就離不開練習,光看是不可能看會的。只有你在電腦上一行一行的敲**,才會發現其中沒注意到的細節問題,才能有更深刻的理解。縮排、大小寫、括號、引號、**執行的方式等,都是早期學習的坑,切記,不要直接複製**,一定要手動去敲**、執行**。

這個階段最重要的就是:學好基礎知識。掌握了基礎之後,便可以開始做專案練習鍛鍊程式設計思維了。

掌握了python的基礎知識後,你會寫**了,但是還無法掌握"程式設計思維"。因此需要更多的練習,來理解程式的結構設計、演算法等,能用1行**解決的事情,堅持不用2行**;能1秒運算完成堅決不用2秒

網路上有很多的的python入門練手專案,例如知乎《python 的練手專案有哪些值得推薦》,裡面有很多的練手專案。練習專案,可以鍛鍊自己的程式設計思維,同時了解python的內建庫和第三方庫,開始學習如何使用這些庫

程式設計入門最好能找乙個已經會python的人,在遇到問題時進行諮詢,可以少走很多彎路。但是,要學會檢視官方文件和搜尋,學會如何更好地提問。沒人願意幫你寫作業或是回答那些「一搜便知」的問題。學會解決問題的方法很重要,這將伴隨你的程式設計生涯。

經過一段時間的學習和練習,寫過一些小的程式之後,往往會陷入瓶頸,這個時候的你會寫**會做題,但是對於真實的專案開發依然缺少認識(例如如何開始寫遊戲"外星人入侵"),一旦程式規模較大就無從下手,不知道從**開始。這個時候可以去挑戰具體的專案了,爬蟲、web開發、資料分析、機器學習等廣闊的世界已經向你敞開

下面幾個圖譜可以提供給大家一些學習思路

在這個階段,需要有明確的開發目標,並且對目標做一定的設計和功能劃分,然後逐步開發直至完成。這其中會遇到各種問題,在不斷解決問題時,你的開發水平和問題解決能力也將隨之得到提高

還比如:以下是部分專案的實際應用,提供了解決思路和實現過程

抓取美女寫真並儲存 人臉識別-抓取顏值大於70分的美女 電影票比價網 12306搶票程式 程式設計心態很重要,因為程式設計是個理論與實踐相結合的事情,並且實踐更重要。從簡單的程式開始,堅持練習。一定不能著急,欲速則不達。也不用太在意你做的專案本身是不是夠酷炫夠高大上。對學習階段來說,不管好專案壞專案,只要是在寫,都不浪費。當你的**行數積累的一定程度時,你會發現自己的程式設計能力已經和當年不是乙個檔次了

這個階段的你,已經可以寫專案了,但是對於底層可能了解的還不夠。例如,同樣的**量,如何使得**執行的效率更快更節省記憶體?這些需要不斷的提公升,需要學習多執行緒和多程序。我目前處於這個階段,也處於學習狀態,所以講的可能不完全對,一起探索

學習程式設計需要持之以恆,對於初學者需要選個感興趣的領域,選擇乙個方向,專注的深入學習,努力成為該領域的專家。當然,大神一般都是個個領域都神通廣大,誰讓我們是菜鳥呢,還是先選個方向踏踏實實的努力吧

web開發方向

資料分析方向

建議看《利用python進行大資料分析》,主要講pandas庫和資料分析。很多金融巨頭,用python進行資料分析。引用大神kirat的話說,「它正在快速代替主流金融機構中使用的工具和語言,並成為事實上的標準」

科學計算方向

建議看《python_sci用python進行科學計算》

ai的機器學習方向

ai的計算機視覺方向

建議看《python計算機視覺程式設計》,我還在看,雖然看得不多

網路爬蟲方向

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