前言
在学习编程的路上,许多小伙伴脑子一热毫无规划就开始自学,结果不出一周,就从入门到入土,小编为大家整理了一份入门须知,看完事半功倍!
本篇通过以下四块展开,提供大量资源对应。
选一个好版本
有没有看过《在下坂本,有何贵干?》
那个版本可以装B,Python的版本则是你的工作环境。
首先,在学习之前一定会考虑一个问题——Python版本选择 。
对于编程零基础的人来说,选择Python3。
1、学习基础知识
首先,Python 是一个有条理的、强大的面向对象的程序设计语言。建议从下面课程开始:
- Python 教程
- Python 标准库
- 官方文档 (非常贴心地提供中文翻译)
首先需要学习Python的基础知识,下载、安装、导入库、字符串处理、函数使用等等。
接下来,阅读教程,并尝试用你的新Python编译器做一些简单的练习。
- 如果你之前没有编程经验,读一下 [[BeginnersGuide/NonProgrammers], 里面有适合你的教程列表。
- 如果你之前有编程经验,参考 BeginnersGuide/Programmers, 里面列出了更多高级教程。
- 如果英语不是你的母语,阅读翻译好的教程更适合你。参考 python.org’s 非英语资源列表.
c、当你读完教程后,可以浏览Python在线文档
d、在准备写第一个程序前,你需要一个文本编辑器 PythonEditors
ps:有一个超赞的网站,提供很多文档的中文翻译,有Python、pandas、numpy、NLTk、Django等等,值得收藏。
一译中文文档
如果你更喜欢看视频,文末给你准备了Python从零基础到精通的系统课程,包含所有Python核心知识和技巧.
2、确定学习方向
Python职业学习方向很多,大体上分为这四个
针对各个方向,造数君提供了需要了解的标准库:
- 后端开发:Django**、Flask**、Tornado**
- 数据科学:NumPy**、Pandas**、Matplotlib**
- 网络爬虫、Requests**、Scrapy**、threading**
- 机器学习:scikit-learn**、TensorFlow**
后端开发学习图
同时,你也可以用Python来写游戏
www.pygame.org/tags/all
除了文档,还有这些地方可以学习:
3、项目练手
只会埋头敲代码肯定不行的,需要自己动手写写具体的项目,那么去哪里找呢?
Tips:如果你想寻找某个项目,可以去Github上找。
例如,我想写一个知乎爬虫,搜索“知乎”,选择Python分类
Github
新世界啊,有没有。
同时,自己的项目可以分享出来,例如最大的同性交友网站 Github 、真实的网络问答社区 知乎 、 如果觉得不爽,还可以自己搭建一个博客 教你免费搭建个人博客 。
4、商业化协作
等到了这个阶段,你已经找到了一份Python相关的工作。你需要更好的与同事配合,了解更多语言特性。
例如 有人曾经写到 :
需要扩展Python语言的理由:
- 添加/额外的(非Python)功能,提供Python核心功能中没有提供的部分,比如创建新的数据类型或者将Python嵌入到其它已经存在的应用程序中,则必须编译。
- 性能瓶颈的效率提升, 解释型语言一般比编译型语言慢,想要提高性能,全部改写成编译型语言并不划算,好的做法是,先做性能测试,找出性能瓶颈部分,然后把瓶颈部分在扩展中实现,是一个比较简单有效的做法。
- 保持专有源代码的私密,脚本语言一个共同的缺陷是,都是执行的源代码,保密性便没有了。把一部分的代码从Python转到编译语言就可以保持专有源代码私密性。不容易被反向工程,对涉及到特殊算法,加密方法,以及软件安全时,这样做就显得很重要。
这里给出一个闯关网站:The Python Challenge , 非常好玩,大家可以再评论中给出答案
最后,我们看看Python的薪资情况
Python酷不酷、你想不想学?
关于Python学习指南
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后给大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!
包括:Python激活码+安装包、Python web开发,Python爬虫,Python数据分析,人工智能、自动化办公等学习教程。带你从零基础系统性的学好Python!