为什么选择Python?谈谈如何学习Python

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【导语】本文对学习 Python 的最佳书籍、视频、课程进行了汇总,并解答了初学者及早中级人员在工作中面临的问题。在作者看来,这些问题即便通过 Stack Overflow 也很难解决。

为什么选择 Python?

“为什么要学习 Python?为什么没有选择另外 20 种当前流行的编程语言?”可能开始了这段学习旅程之后,你几乎每天都会想到这个问题。

程序员更看重使用并熟练运用语言的技能,而非关注语言本身的内涵。

如果你对自己的选择很坚定,你成功的机会也会更高。选择哪种语言并不重要。但是一旦你做出决定,就必须坚持下去。

网上关于语言和框架的对比有各种各样的讨论,这足以让任何理智的人失去分析能力,致使他们怀疑自己的决定,并放弃当前的选择。

有些人声称自己懂三四种语言。他们知道所有相关的事情,却无法熟练掌握任何一种语言。这就是试过所有语言,却不选择其中一种坚持到底的结果。

Python 是一种设计精良的语言,并且有大量的在线文档和教程供开发者参考,被应用于很多领域。所以无论你的水平如何,都有很多值得探索的方向。对于另外 20 多种语言,也同样如此。

每种语言都有它自己的优点和缺点,以及最适用的场景。Python 最常用的三个场景是数据处理、编写 Web 应用程序和自动化脚本。Python 可以说是初学者的最佳语言,因为其语言设计的基本原则着重于清晰和简洁。

如何学习 Python?

既然你已经做出了选择,现在我们就来谈谈如何学习 Python。

其实很简单。选择一个教程,完成它。接下来,选择另一个。休息一下,然后重复这一步骤。

单凭一本书或一段视频是无法学会 Python 的。你需要不断地接触代码,循序渐进地增加练习量。耐心、恒心、坚持当下的选择,这些都是必需的品质。

数据处理

一个适合初学者的路线图

建议选择在线课程而非阅读书籍。整个过程比选择单个教程或书籍要重要得多。

通过阅读书籍建立坚实的基础。

跟随教程使用 Python 完成一个单独的任务,如发送电邮或编写文件。你将会了解到许多有用的包和库,这些对于 Python 开发人员是非常实用的。

养成阅读文档的习惯。基于可用的库构建小型应用程序。

深入理解语言及其工具。了解该领域的专家正在开展的工作。

直接追溯到源头。

如果你已经用遍了图中的资源,以下链接中还列出了一些 Python 资源:

Best Python Resources at Full Stack Python (https://www.fullstackpython.com/best-python-resources.html)

在学习任何教程时,都要保证全程写代码。仅仅阅读代码示例是不够的。

数据处理

学习语言(或框架与库)和学习编程之间存在细微的差别。

不过,你还要明白:学习“Full Stack Web Developer“ 这门课程不会让你成为一名程序员。该课程只会教你用特定程序解决简单的问题。能理解程序固然是好事,但能够设计自己的程序是非常棒的。注意编程结构、设计模式和算法。这些不只限于 Python,对大多数语言都适用。

寻找答案

如果你遇到了困难,请在向另一个方向出发前,先尝试解决问题。互联网上很可能已经有人记录过该问题,大概率有人和你遇到过同样的问题。尝试在互联网上搜索解决方法。同时,Python 社区也随时欢迎你。你可以随时向他人求助。

关于 Python 要学的太多了,它被应用于许多领域。不要跳过基础知识直接到特定领域的专业知识。先学习调包再学习 PyTorch,先学习虚拟环境再学习 Django。从长远来看,Python 值得我们深入研究。当你使用了合适的库时,它可以减少调试程序所花的时间。

数据处理

要花多久?

学好一样东西需要时间,比大多数人告诉你的要更长。你无法在几个月内成为专家程序员。建议你重点关注 Python 至少一年时间。尽量避免分心和注意力的转移。

不要害怕学习新事物。要成为一个全面的开发人员,只会 Python 是不够的。学习 Markdown 和 HTML 都会有很大收益。你可能还需要在此过程中获取 JS 或统计信息。

永远做一名学者,但不要只做学者!

数据处理

任何创造或科学探索都有两个阶段不断重复:

在学习阶段,你应该专注于积累知识。阅读书籍,完成每个教程,并探索已经完成的工作。

在夯实阶段,你可以通过应用上一阶段得到的知识来创造自己的东西。不要怀疑自己的技能,不要听那些质疑的声音,完成一个你自己的应用。一旦完成了,回去再学习一遍。

平衡这两个阶段。学习阶段大约 1 到 2 个月,接下来是一个月的夯实阶段。

寓学于乐

为了激发自我的学习兴趣,你还需要了解语言的一切,了解所在领域的最新进展,了解其设计理念,寓学于乐!

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