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看看别人是怎么学习Python编程的!

看看别人是怎么学习Python编程的!

01学习的*一阶段

Python作为一种解释型,动态数据类型的编程语言,对于使用者来说非常的简单,它相对于其他编程语言来说,更贴近我们对于“语言”的理解,因此也非常的容易理解和上手。

当时我因为有一些编程基础,就用了差不多1-2周的时间,便理解和掌握了Python较为基础的知识点,然后就进行了一系列的简单的练手小练习,以提高自己对于Python编程的理解。掌握编程语言,较重要的还是利用它来实现我们的需求。

Python作为一种“胶水”语言,可以广泛的应用在各种领域当中。像是爬虫、图形GUI、系统运维大数据、金融乃至现在火热的人工智能,Python都能够大展身手。

学习Python并不困难,困难的是学习基于Python的各种各样的库,小安较开始利用Python语言,是从爬虫开始的,要学好爬虫,就需要掌握例如urllib、requests、selenium、scrapy、Beautifulsoup、lxml、re等库,还有像是HTML语言也得了解吧。

所以单单一个爬虫,就学了好长的时间,学习过程中,伴随着不断的出错纠错,也取得了很多小成绩。

02学习的第二阶段

学习Python的第二个阶段,小安学习的是基于Python的图形GUI的编程,这部分主要用到的是tkinter、turtle库,并结合前面所学到的爬虫知识,实现了像是签名设计,对联设计等小项目(可以参见以前的文章推送)。

因为Python的库非常多,可以实现的功能很多,基本上大部分你想要的功能都有现成的库可以拿来用,所以这个阶段一定要多玩一些趣味的小例子或者小项目,让你不断的通过练习把前面的知识融汇起来。

这个阶段因为知识比较多而且杂,提供一个小窍门,每次练习完一个库的并熟悉之后,建议记笔记或者脑图来总结,这样过了一段时间之后,再来回顾总结会提高的很快。学而不思则罔,思而不学则殆,勤记比较勤思考!

03学习的第三个阶段

学习的第三个阶段,是利用Python进行简单的数据预处理,以及简单的数据分析,这里就要向大家安利两个Python学习者几乎必学的库,一个是numpy,另一个便是pandas库,有了这两个函数库,可以极大的提高Python对于数据的处理速度,同时也简化了我们对于数据处理的复杂程度,通过简单的语句便可以解决我们对于数据处理的要求。

学习Python到了这里,其实已经应对很多的问题了,即使面对一个新的库,一个新的问题,只要耐心的查找资料,都可以解决。接下来,小安便将自己的学习方向转向了机器学习和深度学习的方向。

学习机器学习,需要大家有不错的数学功底,包括线性代数和概率论等。机器学习技术不光考验大家的编程技术,更考验大家对于数据的理解能力和利用数学分析数据,发觉数据潜在价值的能力。比如通过机器学习来预测收入(用Python预测收入,我用Python机器学习了5万人的数据)。这里用到的函数库有很多,比如像是sklearn、matplotlib、numpy、pandas等等。掌握机器学习技术,尤其是分析解决实际问题的能力,对于大家找工作是大有裨益。

04学海无涯苦作舟

读研开始后,小安便进入到了更加紧张的生活当中,996是对自己较为宽松的要求,周日也会在实验室待上一段时间,学习不是一蹴而就,只有坐得住,才能出好的结果,读研的时间就只有三年,转瞬即逝,如果不好好的把握时间,怎么能够对得起自己的付出。

伴随着我不断学习Python的过程中,我也会经常浏览一些Python的练手题,不断的查漏补缺,偶尔去LeetCode上刷题,来不断的提高充实自己Python的编程能力。如果是非编程相关专业,自学的过程会遇到各种问题,建议找一个比你厉害的人带着你学,会快很多,而且少走一些弯路,以上就是我的Python学习之路。

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