首页 > 编程知识 正文

让你学习python不再迷茫(python学不会)

时间:2023-12-24 12:05:17 阅读:319982 作者:DZQA

本文目录一览:

如何快速学习Python?

Python是一门语法简洁、功能强大、上手简单的计算机编程语言,根据TIOBE最新排名,Python已超越C#,与Java,C,C++成为全球4大流行语言之一。

Python编程语言其应用广泛,在人工智能、云计算开发、大数据开发、数据分析、科学运算、网站开发、爬虫、自动化运维、自动化测试以及游戏领域均有应用。

在各大企业,如国内的阿里、腾讯、网易、新浪、豆瓣,国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook,Python的企业对Python开发人才均有巨大的需求,随着人工智能、大数据的发展和广泛的应用,Python人才的需求量也势必增加,而且在未来的发展前景也是不可限量的!

相比于Java、php等语言,目前,Python编程人才缺口较大,市场供不应求,就业薪资也普遍较高,因此,现在学习Python是绝佳机会。那么,如何快速学习Python?

1.要有决心

做任何事情,首先要有足够的决心和坚持,才能做好事情、学好Python也是如此。

2.勤于动手

对于编程语言的学习,不能眼高手低,学的过程中,想到就要写出来,一方面能够培养出写代码的感觉,另一方面可以加深知识的掌控。

3.一套完整的学习体系

Python编程语言的全面学习,需要拥有一整套系统的学习资料和学习计划,全面掌握Python基础知识,对以后解决Python编程过程中的问题十分有益!

4.项目实战训练

Python编程基础知识的学习最终目的是应用于项目中,因此,项目实战训练必不可少,多做几个项目,尽量是功能完整的项目,形成项目思路,对以后进行项目实战是很有好处的!

自学Python迷茫了该怎么办?

Python是当前流行程度比较高的全场景编程语言,可以用于Web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发等多个场景,所以在学习Python编程时要选择一个主攻方向,在主攻方向的选择上要结合自身的知识结构、能力特点和兴趣爱好。

从学习体验的角度出发,初学者可以从Web开发开始学起。

对于技术和行业认知能力的不足是很多初学者产生困惑和迷茫的主要原因之一,而要想提升技术认知能力,要重视与行业专家的交流,这个过程是提升自身认知能力的重要方式,所以学习编程语言,一定要有一个交流的环境。

缺乏实践环境也是很多初学者面临的主要学习障碍之一,编程语言本身就是一个工具,要想尽快建立起自己的编程思想,一定要有一个较好的实践场景,在实践的过程中能够推动自己不断深入了解编程语言,再经过交流和总结之后,会逐渐形成自身的编程思想。

当前对于自学Python的初学者来说,可以借助于互联网来搭建自己的交流和实践环境,随着互联网整合技术资源和行业资源的能力越来越强,基于互联网来学习编程语言也会有一个比较好的学习体验。

关于自学Python迷茫了该怎么办,环球青藤小编就和大家分享到这里了,学习是永无止境的,学习一项技能更是受益终身,所以,只要肯努力学,什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容,可以点击本站其他文章学习。

学Python都能做什么? 很迷茫,想学又不知道能干什么

从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫。

用Python写爬虫的教程网上一捉一大把,据我所知很多初学Python的人都是使用它编写爬虫程序,小到捉取一个小黄图网站,大到一个互联网公司的商业应用。通常Python入门爬虫比较简单学,不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手,而且很快就可以做出成果,非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。

除了入门,爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织,通过抓取互联网上的公开数据,来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了,需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题,与小白的抓黄图小程序,复杂程度差了很多倍。

Web 程序

除了爬虫,Python 也广泛应用到了 Web 端程序,比如你现在正在使用的知乎,主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架,豆瓣的后台也是基于 Python。除了 tornado (Tornado Web Server),Python 常用的 Web 框架还有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework)),Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通过上述框架,你可以很方便实现一个 Web 程序,比如我认识的一些朋友,就通过 Python 自己编写了自己的博客程序,包括之前的 zhihu.photo,我就是通过 Flask 实现的后台(出于版权等原因,我已经停掉了这个网站)。除了上述框架,你也可以尝试自己实现一个 Web 框架。

人工智能(AI)与机器学习

人工智能是现在非常火的一个方向,AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架,大多是Python的实现,为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能,这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。

机器学习,尤其是现在火爆的深度学习,其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉,其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具,深受此领域开发者喜爱。

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前,Python中即有scikit-learn,能够很方便地完成几乎所有机器学习模型,从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具,能很简单地进行调整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码,即可借助底层实现,方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

值得一提的是,无论什么框架,Python只是作为前端描述用的语言,实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库,从而实现功能和性能上的扩展,这样的大规模计算中,让开发者更关注逻辑于数据本身,而从内存分配等繁杂工作中解放出来,是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

科学计算

Python 的开发效率很高,性能要求较高的模块可以用 C 改写,Python 调用。同时,Python 可以更高层次的抽象问题,所以在科学计算领域也非常热门。包括 scipy、numpy 等用于科学计算的第三方库的出现,更是方便了又一定数学基础,但是计算机基础一般的朋友。

如何学好python

Python 是一门神奇的多功能编程语言,你可以用它搭建网站、开发机器学习算法,甚至是无人机。世界上很大一部分程序员都在使用 Python,而他们这么做是有充分理由的。Python 可以让你做几乎所有事。

1.找到学习的动力

在你学习 Python 之前,你很有必要先问问自己为什么想要学 Python。这会是一段很漫长,有时候甚至痛苦的旅程,没有足够的动力很难坚持下来。举例来说,初中、高中和大学的编程课我都在睡觉,因为我没有动力去记那些语法。而另一方面,当我需要用 Python 搭建一个可以自动给文章打分的网站时,是否有激情熬夜完成自己想要做的项目。找到你的动力可以帮你找到你的目标,以及实现目标的途径,而且期间毫不无聊。你不用想出一个很具体的项目,只要一个你感兴趣的大概领域就足够了。

2.学习python的基础语法

在深入你所选的领域之前,你必须先学会 Python 的基础语法。你会希望花尽可能少的时间在语法上,因为你很难有动力去学习这些。可以在网上找资料或购买相应的书籍。重点再次强调你只需要花尽可能少的时间学习基本语法。你越快开始项目,后面你就学得越快。之后你遇到障碍的时候可以随时回头看基础的语法。这个阶段你只应该花几周时间,绝对不需要超过一个月。

3.建立结构化项目

一旦你学会了基本语法,你就可以开始自己做项目了。项目是一个很好的学习方法,因为你可以实践你的知识。如果你不实践你的知识,你很难记住它。项目可以推进你的能力,帮助你学习新事物,并帮你建立一个可以展示给潜在雇主看的作品集。然而,在这个阶段形式自由的项目可能会让你很痛苦——你会经常碰到障碍,必须看文档。因此,在你可以完全自己做项目之前,最好先从更结构化的项目开始。很多学习资源都提供了结构化的项目,这些项目可以让你在感兴趣的领域做有意思的事情且不会碰到太多障碍。

4.着手你自己的项目

你已经完成了一些结构化项目,接下来就是你着手自己的项目的时候了。你依然需要找资料,学习概念,但你可以开始做你想做的事了。在你开始做自己的项目之前,你需要能自如的调试你项目中的错误和问题。

5.不断做更难的项目

不断提高你的项目的难度并扩大范围。如果你对你在做的事情非常熟悉,那么是时候尝试一些更困难的事情了。你需要不断的学习,做新项目。如果你做的正确的话,你会回看你六个月之前的代码觉得怎么这么糟糕。这样就说明你在正确的道路上。做你感兴趣的事情意味着你永远不会感到疲倦或无聊。

加油!学习python的路上你不会孤独,也可以找志同道合的小伙伴共同学习进步,后续学习起来也会事半功倍。

版权声明:该文观点仅代表作者本人。处理文章:请发送邮件至 三1五14八八95#扣扣.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。