㈠ 可以自学python吗
可以。分为:
第一,如果是没接触过编程的人,那就要把编程的硬知识学会了,一些语句,逻辑关系。因为这些是你以后进行写代码的基础,当然生硬硬的语句可能一下子全部记住也是有些难度的,你也可以在以后的边练习边熟练。
第二步就是看一些写好的东西,自己模拟做一下,将第一步所学的东西用起来,加深理解。
第三步可以自己写一些,总之是一个不断学习的过程。
介绍
Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字,让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句,也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。
Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译,以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出(Off-side规则),而非使用花括号或者某种关键字。
㈡ Python自学可以吗
当然可以自学。Python是一门相对来说比较简单的编程语言,自学完全ok。
2、现用现学。这是我个人的学习方法,供大家参考。我是先学一遍基础教程,然后在量化平台开始数据分析,用到什么不会再去补什么,比如数据分析用到pandas,我再去学pandas。
哪怕是基础知识,当用到时发觉忘记了回头复习巩固是常有之事。只有追着自己想要的东西去学,学会了才有成就感,有动力继续下去。这好比你追求妹子,每日负责接送,送花送包包,一段时间后,妹子和你牵手了,你才有成就感,才有动力追下去。
不信你可以做一下各种py基础教程的练习题,做起来不是那么有趣,有点做奥赛题的感觉,很伤脑筋,你又不知道跟自己想要的有什么关系,你很快会觉得无聊。但大家对于基础课程要坚持,练习题可以不做,但你要保证自己至少看懂了教程的内容。
所以,学习python是不难的,关键还是要有目的还有恒心,三天晒网两天打鱼这样肯定是不成的。
㈢ 如何自学 python
编程在某种程度上和写作无比类似。编程语言的意义和纸笔类似,是写东西的必要条件,但不充分。学会了编程语言,不过是有了在用笔在纸上写字的能力,离能写出好的文章差的可远着呐。 那么,怎么才能提高写出东西的能力?这个和写作一样,首先你得有写的动力,其次是要学习如何去写,最后才是多写。 动力是最重要的。不管是因为兴趣爱好还是因为生活所迫,你都需要给自己一个努力的理由。
除了敦促你努力,带来动力的源泉往往会直接或间接的指明你的努力方向,这对后续发展有很大帮助。如果你的动力是应聘好公司拿高薪,那么目标公司的职位要求就是你的方向;如果你想写出有趣的网站,那么web相关就是你的方向;如果你对编程语言本身感到着迷,那么编程语言理论或编译器就是你的方向。这样,你就不会迷茫,今天写个爬虫,明天写个贪吃蛇,可过了好久发现自己还在原地踏步。
接下来是学习如何去写。说白了就是学,使劲学,把你希望的方向里能学会的全学会。先爬上巨人的肩膀才有可能垫高巨人的肩膀。 最后才是多写。什么也不学的瞎写是毫无意义的。在没有学会许多东西之前一味强调多写是十分愚蠢的事情。当你学了一些东西时,写的时机才到了。这时去放手实践你学到的东西吧。 之后的路就相对清晰了。一直学下去,写下去,就这么简单。
除此之外,如果想要快速学好成为一名大神,需要注意几个非常重要的点。
1、不随波逐流
不要看周围的人做什么,自己就做什么,也许别人做的并不适合你。别人的优势很可能会成为你的劣势。所以,坚定自己的想法,让自己知道那些方面适合自己,自己可以胜任。
2、不断尝试
不断的尝试可能成为自己的优势。你不知道什么适合自己,所以才要大胆、勇敢地尝试。找到一种可以属于你的独特的优势。 坚定信念。一旦你坚定了自己的信念,就不要被别人的意见或是讽刺或是嘲笑所干扰。
3、不茫然,不多想
别让太多的事干扰到你奋斗下去的信念。梦想不容许太多的杂念。那些杂念只会让你的心愈来愈脆弱,多为一个人考虑,到头来,伤害的还是自己。
4、选择自己学习方法
每个人都有适合自己的方法,有的人去选择自学,有的人选择看视频学习,有的人选择报名培训班,那在这个时候,你就要自己考虑清楚,到底那样对的帮助是最大的,个人觉得是跟着培训班最好的,毕竟人家的实战项目多,我们学软件开发的都知道实战项目对于学好一门语言是 很重要的。(在学习的路上需要的是老师的指点和鼓励,是学习上的启迪,更是课后的陪伴,激发兴趣,唤醒梦想,才能真正的学好Python!有梦想是一件值得人敬佩的事情,稳步实践最终实现梦想的人值得尊敬,如果你愿意,渴望学好python可以加我的球球
㈣ 如何系统地自学 Python 是否非常想学好 Python,一方面被琐事纠缠,一直没能动手,另一方面,担心学习成本太高,心里默默敲着退堂鼓? 幸运的是,Python 是一门初学者友好的编程语言,想要完全掌握它,你不必花上太多的时间和精力。 Python 的设计哲学之一就是简单易学,体现在两个方面: 语法简洁明了:相对 Ruby 和 Perl,它的语法特性不多不少,大多数都很简单直接,不玩儿玄学。 切入点很多:Python 可以让你可以做很多事情,科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等,总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。 ¶ 起步阶段 硬知识 如果你是刚开始学习编程的新手,一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味,但对于建立稳固的编程思维是必不可少。 下面列出了一些适合初学者入门的教学材料: 廖雪峰的 Python 教程 Python 中文教程的翘楚,专为刚刚步入程序世界的小白打造。 笨方法学 Python 这本书在讲解 Python 的语法成分时,还附带大量可实践的例子,非常适合快速起步。 The Hitchhiker’s Guide to Python! 这本指南着重于 Python 的最佳实践,不管你是 Python 专家还是新手,都能获得极大的帮助。 Python 的哲学: 学习也是一样,虽然推荐了多种学习资料,但实际学习的时候,最好只选择其中的一个,坚持看完。 必要的时候,可能需要阅读讲解数据结构和算法的书,这些知识对于理解和使用 Python 中的对象模型有着很大的帮助。 软知识 对这些知识的学习,取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言,起步阶段极易走火,或者在选择 Python 版本时徘徊不决,一会儿看 2.7 一会儿又转到 3.0,或者徜徉在类库的大海中无法自拔,Scrapy,Numpy,Django 什么都要试试,或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动,或者整天跪舔语法糖,老想着怎么一行代码把所有的事情做完,或者去构想圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。 很多“大牛”都会告诫初学者,用这个用那个,少走弯路,这样反而把初学者推向了真正的弯路。 选择一个方向先走下去,哪怕脏丑差,走不动了再看看有没有更好的解决途径。 自己走了弯路,你才知道这么做的好处,才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式,为什么面向过程可以解决却偏要面向对象,为什么我可以操纵每一根指针却偏要自动管理内存,为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise... 更重要的是,你会明白,高层次的解决方法都是对低层次的封装,并不是任何情况下都是最有效最合适的。 技术涌进就像波浪一样,那些陈旧的封存已久的技术,消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、手游和 HTML5 的火热,某些方面不正在重演过去 PC 的那些历史么? 因此,不要担心自己走错路误了终身,坚持并保持进步才是正道。 起步阶段的核心任务是掌握硬知识,软知识做适当了解,有了稳固的根,粗壮的枝干,才能长出浓密的叶子,结出甜美的果实。 ¶ 发展阶段 没错,你的怀疑是非常正确的。要让 Python 发挥出它的价值,当然不能停留在语法层面。 在你面前会有多个分支:科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等,这些都不是仅仅知道 Python 语法就能解决的问题。 拿爬虫举例,如果你对计算机网络,HTTP 协议,HTML,文本编码,JSON 一无所知,你能做好这部分的工作么?而你在起步阶段的基础知识也同样重要,如果你连循环递归怎么写都还要查文档,连 BFS 都不知道怎么实现,这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样,非常低效。 在这个阶段,不可避免要接触大量类库,阅读大量书籍的。 类库方面 vinta/awesome-python 你可以按照实际需求,寻找你需要的类库。 至于相关类库如何使用,必须掌握的技能便是阅读文档。由于开源社区大多数文档都是英文写成的,所以,英语不好的同学,需要恶补下。 书籍方面 科学和数据分析: 爬虫: Web 网站: ... 列到这里已经不需要继续了。 聪明的你一定会发现上面的大部分书籍,并不是讲 Python 的书,而更多的是专业知识。 事实上,这里所谓“跳出 Python,拥抱世界”,其实是发现 Python 和专业知识相结合,能够解决很多实际问题。这个阶段能走到什么程度,更多的取决于自己的专业知识。 ¶ 深入阶段 可是 Python 对象的“动态特征”是怎么用相对底层,连自动内存管理都没有的C语言实现的呢?这时候就不能停留在表面了,勇敢的拆开 Python 的黑盒子,深入到语言的内部,去看它的历史,读它的源码,才能真正理解它的设计思路。 这里推荐一本书: 另外,Python 本身是一门杂糅多种范式的动态语言,也就是说,相对于 C 的过程式、 Haskell 等的函数式、Java 基于类的面向对象而言,它都不够纯粹。换而言之,编程语言的“道学”,在 Python 中只能有限的体悟。学习某种编程范式时,从那些面向这种范式更加纯粹的语言出发,才能有更深刻的理解,也能了解到 Python 语言的根源。 这里推荐一门公开课 值得一提的是,这门课程对C语言有非常深入的讲解,例如C语言的范型和内存管理。这些知识,对阅读 Python 源码也有大有帮助。 Python 的许多最佳实践都隐藏在那些众所周知的框架和类库中,例如 Django、Tornado 等等。在它们的源代码中淘金,也是个不错的选择。 ¶ 最后的话 希望想学 Python 想学编程的同学,不要犹豫了,看完这篇文章, Just Getting Started !!! ㈤ python自学行吗 在当前诸多的计算机编程语言当中,Python语言确实算是比较简单易学的一种,即使没有任何编程基础的人,也完全可以通过自学来入门,但是要想能够把Python语言用得好,还需要有场景的支撑。 Python语言与Java、PHP等编程语言不同,Python语言在传统行业领域也有比较广泛的应用,随着诸多企业纷纷实现业务上云,未来Python语言的应用场景会得到进一步拓展,所以当前普通职场人学习Python是不错的选择。 Python基础 对于零基础学员,如要要达到使用Python的需要,那都是需要从Python基础知识进行系统学习的。《零基础学Python》教材,为便于没有变成基础的同学学习,整理了下python基本知识点及对小白学员友好的学习顺序。 要学好编程,理解+实践都很重要,但最最重要的还是实践,在实践中理解知识更深刻。 ㈥ 想自学python,要如何学起呢 这是Python的入门阶段,也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。 学习目标:掌握Python的基本语法,具备基础的编程能力;掌握Linux基本操作命令,掌握MySQL进阶内容,完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。 这一部分主要学习web前端相关技术,你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web开发基础、Vue、FIask Views、FIask模板、数据库操作、FIask配置等知识。 学习目标:掌握web前端技术内容,掌握web后端框架,熟练使用FIask、Tornado、Django,可以完成数据监控后台的项目。 这部分主要是学习爬虫相关的知识点,你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。 学习目标:可以掌握爬虫、数据采集,数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。 这是Python高级知识点,你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。 学习目标:可以掌握自动化运维与区块链开发技术,可以完成自动化运维项目、区块链等项目。 按照上面的Python学习路线图学习完后,你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然,想要快速成为企业竞聘的精英人才,你需要有好的老师指导,还要有较多的项目积累实战经验。 自学本身难度较高,一步一步学下来肯定全面且扎实,如果自己有针对性的想学哪一部分,可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块,可以多看一些不同的视频学习。 ㈦ 如何自学Python 分享Python学习路线。 第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段,也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。 学习目标:掌握Python基础语法,具备基础的编程能力;掌握Linux基本操作命令,掌握MySQL进阶内容,完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。 第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术,你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。 学习目标:掌握WEB前端技术内容,掌握WEB后端框架,熟练使用Flask、Tornado、Django,可以完成数据监控后台的项目。 第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点,你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。 学习目标:可以掌握爬虫、数据采集,数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。 第四阶段高级进阶。这是Python高级知识点,你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。 学习目标:可以掌握自动化运维与区块链开发技术,可以完成自动化运维项目、区块链等项目。 按照上面的Python学习路线图学习完后,你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然,想要快速成为企业竞聘的精英人才,你需要有好的老师指导,还要有较多的项目积累实战经验。 自学本身难度较高,一步一步学下来肯定全面且扎实,如果自己有针对性的想学哪一部分,可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块,可以多看一些不同的视频学习。 ㈧ 初学者如何学习python Python相对比较简单,零基础也能学,但新手不建议自学。 python是一门语法优美的编程语言,不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率,也可以单独作为一项高新就业技能!所以学完Python编程之后,只要真的掌握了相关技术,想要找到好的工作还是比较容易的。 建议大家可以从以下三方面来入手: ①先自学一些python书籍 大家可以从书中了解一些基础知识,建立一些编程认知。 但是这样的方式,还是难免会因为没什么基础很快就觉得枯燥了,所以在书籍方面还是建议大家结合视频课程一起来学习,才能更高效一点。 ②网上找相关课程 在mooc网学习的是北京理工大学的一门python公开课,整个流程学习下来能够了解一些基础相关,但课程比较浅显,还是感觉有些不系统,也很难靠自学迅速入门。 ③报班学习 很多人对网上报班有些排斥,因为难免会觉得会被割韭菜。但是对于零基础的小白学习python编程而言,跟着专业系统化一点的团队一起学习,势必会更省时省力一点的。 毕竟我们没有基础,靠自学又没啥时间去坚持,能有合适的【线上陪伴式】的课程,还是挺值得一试的。建议大家可以先从体验课开始,了解清楚课程含金量,看看往期学员的体验回馈后再报班学习。 Python的学习学习顺序如下: ①Python软件开发基础 ②Python软件开发进阶 ③Python全栈式WEB工程师 ④Python多领域开发 互联网行业目前还是最热门的行业之一,学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的,发展前景非常好,普通人也可以学习。 想要系统学习,你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力,能够在校期间取得大专或本科学历,中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的,建议实地考察对比一下。 祝你学有所成,望采纳。 ㈨ 一般是如何自学python的 Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。 Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。 Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括:Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。 Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括:Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。 Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括:爬虫开发实战。 Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括:企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。 Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:金融量化分析。 Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。 Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括:CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。 Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括:GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
废话不多说,学会一门语言的捷径只有一个: Getting Started
任何一种编程语言都包含两个部分:硬知识和软知识,起步阶段的主要任务是掌握硬知识。
“硬知识”指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等,例如:变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的,看上去是掌握了一种语法,实际是建立了一种思维。例如:让一个 Java 程序员去学习 Python,他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到 Python 中来,因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。
“软知识”则是特定语言环境下的语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分,即使完全不了解不会使用,也不会妨碍你去编程,只不过写出的程序,看上去显得“傻”了些。
还不如告诉初学者,学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug,只能脚踏实地,没有奇迹只有狗屎的过程。
完成了基础知识的学习,必定会感到一阵空虚,怀疑这些语法知识是不是真的有用。
发展阶段的核心任务,就是“跳出 Python,拥抱世界”。
“Awesome Python 项目”:vinta/awesome-python · GitHub
这里列出了你在尝试解决各种实际问题时,Python 社区已有的工具型类库,如下图所示:
这里我只列出一些我觉得比较有一些帮助的书籍,详细的请看豆瓣的书评:
❖“集体智慧编程”:集体智慧编程 (豆瓣)
❖“数学之美”:数学之美 (豆瓣)
❖“统计学习方法”:统计学习方法 (豆瓣)
❖“Pattern Recognition And Machine Learning”:Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖“数据科学实战”:数据科学实战 (豆瓣)
❖“数据检索导论”:信息检索导论 (豆瓣)
❖“HTTP 权威指南”:HTTP权威指南 (豆瓣)
❖“HTML & CSS 设计与构建网站”:HTML & CSS设计与构建网站 (豆瓣)
这个阶段的你,对 Python 几乎了如指掌,那么你一定知道 Python 是用 C 语言实现的。
“Python 源码剖析”:Python源码剖析 (豆瓣)
这本书把 Python 源码中最核心的部分,给出了详细的阐释,不过阅读此书需要对 C 语言内存模型和指针有着很好的理解。
“编程范式”:斯坦福大学公开课:编程范式
讲师高屋建瓴,从各种编程范式的代表语言出发,给出了每种编程范式最核心的思想。
每个人学编程的道路都是不一样的,其实大都殊途同归,没有迷路的人只有不能坚持的人!分享Python学习路线:
第一阶段:Python基础与Linux数据库
第二阶段:web全栈
第三阶段:数据分析+人工智能
第四阶段:高级进阶
尚学堂邀您前往B站学习Python课程,免费教程随你挑!
分享Python学习路线:
阶段一:Python开发基础
阶段二:Python高级编程和数据库开发
阶段三:前端开发
阶段四:WEB框架开发
阶段五:爬虫开发
阶段六:全栈项目实战
阶段七:数据分析
阶段八:人工智能
阶段九:自动化运维&开发
阶段十:高并发语言GO开发
对于Python开发有兴趣的小伙伴们,不妨先从看看Python开发教程开始入门!B站上有很多的Python教学视频,从基础到高级的都有,还挺不错的,知识点讲的很细致,还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看,下载学习试试。