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乱学Python你会后悔的,过来人给你总结为什么?让你少走弯路!

乱学Python你会后悔的,过来人给你总结为什么?让你少走弯路!

作者: 程序员_孤离 | 来源:发表于2021-11-09 14:08 被阅读0次

    首先得问自己学Python能干嘛?

    收录:CSDN【学Python说简单真的简单,说难也难,就由过来人给你总结为什么吧。

    这个问题不好回答,因为Python有很多用途。
    比如Python比较热门的领域:

    1、web开发

    2、数据分析

    3、人工智能

    4、自动化运维

    5、游戏开发

    6、网络爬虫
    .......

    image

    对于初学者来说 可能都感兴趣!

    人嘛对未知的充满好奇,不过好奇心害死猫!
    (不要抱着技多不压身的想法,首先你得精益求精才能去学习更多)

    言归正传学习编程语言,其实最重要的是如何能更方便的去实现你想要的功能。想要往开发系统上面发展,那就学C语言;想要做些厉害的桌面软件,那就学C++;如果往跨平台的企业级应用发展,那就学Java。

    所以选择一个适合自己的学习方向,是非常重要的,因为这将决定你接下来到底该如何学习。

    学Python的原因?

    1、Python的优势

    (赚钱?错!大错特别错!是不会秃头,哈哈哈!这可是有证明的不信看看下面的图)

    Python之父 java之父 c++子父 在这里插入图片描述

    相比较其他语言,Python简单、易学、易读、易维护、用途广泛、速度快、免费、开源、高层语言、可移植性、解释性、面向对象、可扩展性、可扩充性、可嵌入性、丰富的库、规范的代码、高级动态编程等优势。而且由于Python是解释语言,程序写起来非常方便。

    2、Python用途

    在这里插入图片描述

    三大主要应用:

    Web开发
    数据科学
    脚本

    Web开发

    Django和Flask等基于Python的Web框架最近在Web开发中非常流行。
    因为用Web框架可以更容易地构建通用后端逻辑。这包括将不同的URL映射到Python代码块,处理数据库以及生成用户在浏览器中看到的HTML文件。

    数据科学

    其实就是机器学习,数据分析和数据可视化。

    机器学习通过实现算法,该算法能够自动检测输入中的模式。

    一般应用于:

    人脸识别
    语音识别

    热门机器学习算法包括:

    神经网络
    深度学习
    支持向量机
    随机森林

    Python进行数据分析/可视化进行数据可视化时,Matplotlib是非常热门的库。

    如何用Python学习数据分析/可视化?

    你首先应该了解数据分析和可视化的基础知识。在学习了数据分析和可视化的基础知识之后,学习统计学基础知识也将会很有帮助。

    脚本!什么是脚本? image

    脚本通常是指编写能够自动执行简单任务的小程序。(很多人会联想到游戏外挂、病毒、黑客.....)

    那么现在问题来了!

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    怎么学?在哪学?遇到疑问有什么高效的办法解决?

    在这里插入图片描述

    1.规划学习步骤!

    我是把Python学习计划划分3个学习阶段:

    入门阶段(一周):

    第一天:print,变量,输入,条件语句

    第二天:列表,for 循环,while 循环,函数,导入模块

    第三天:交换两个变量值,将摄氏度转换为华氏温度,求数字中各位数之和,判断某数是否为素数,生成随机数,删除列表中的重复项等等

    第四天:反转一个字符串(回文检测),计算最大公约数,合并两个有序数组,猜数字游戏,计算年龄等等

    第五天:栈,队列,字典,元组,树,链表。

    第六天:对象,类,方法和构造函数,面向对象编程之继承

    第七天:搜索(线性和二分查找)、排序(冒泡排序、选择排序)、递归函数(阶乘、斐波那契数列)、时间复杂度(线性、二次和常量)

    进阶阶段:

    Python常见第三方库与网络编程,Python正则表达式,邮箱爬虫,文件遍历,金融数据爬虫,多线程爬虫,Python线程、进程,Python MySQL数据库,协程,jython等。

    飞升阶段:

    Linux运维自动化开发、数据分析、大数据、机器学习基础知识,KNN算法,线性回归,逻辑斯蒂回归算法,决策树算法,朴素贝叶斯算法,支持向量机,聚类k-means算法等。

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    看上去挺多的,可是每天一点点累积下来发现并不是很多!归根结底不要想太多,胖子一口吃不成,得日积月累。

    2.怎么学?在哪学?

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    学习的方法有很多种在此举例说明:书籍、视频、电子文档.....

    《Python编程:从入门到实践》
    《PythonCookBook》
    《Python编程初学者指南》
    《python学习手册》
    《笨办法学python》

    书太多也是问题,不知道看那本更实用。当时我对《python学习手册》这本书特别执着,因为它看起来就像一本很全面的书,能解决我全部问题。

    不过现在能坚持看书的人少之又少,局面形成主要有三点:

    一是没空看
    二是代码太绝对也难以留下印象
    三是一些翻译看得不太懂

    基于以上三点,我转了个方向去查询关于Python的资料,发现有很多Python大佬都会建议想入行Python的小伙伴去Python官网查阅资料,因为这个资料是最新且最有用的,道理的确是这个道理。但对于不熟悉英文以及不熟悉编程的零基础小白而言,去Python官网查阅资料就仿佛在看一本天书。

    如果官网看不懂推荐观看菜鸟教程

    学习地方和资料文档现在都怎么了那接下来就是最重要的一步了,多实践项目!


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    猥琐发育,一鸣惊人!

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    在学习期间,你肯定会遇到自己无法解决的疑难问题,多和前辈大佬交流,让你头疼大半天的问题,也许他们只用两三句话,就能轻松帮你解决。这一点我自己就深受其益,不论是学习,还是后面找工作,都对我有相当大的帮助。

    最后

    分享的都是一些自己的学习经历和干货,关于我的系统学习路线,和一些实战项目教程,都打包整理好了,大家可以到 909 758 187 这个扣扣群(切记备注:编学小屋)里面找管理白嫖。如果有帮助,还望能帮忙点赞、关注、收藏,大家的鼓励,是我分享的动力!

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