新手小白学Python在还没有人带的情况下很容易半途而废,首先给大家总结一下我这两年Python的学习、开发经验遇到一些问题,大家首先得正视这些问题,因为超90%的人在初学Python时都会也遇到。

①自学网上资料多,但质量参差不齐;

② 资料杂乱又不成体系,而且缺乏企业级项目实战;

③ 应用方向太多了,没有全面的学习路径不知道怎么选择;

④ 遇到问题没人带,只能自己苦苦摸索,最后把自己逼到放弃;

而这些问题,绝不是个例,相信很多人都曾遇到过,甚至觉得自己不学这个

在学习Python的过程中,首先就得想明白3个问题:我会就这三个问题给大家具体分析高效解决的方式

1、学习python,要解决什么问题?

2、学完Python你想做什么?如何规划自己的学习路径

3、要学哪些东西?

python只是一门编程语言,要清楚如何利用这门语言解决问题,Python实际应用实在太广了。在python基础知识学完之后,必须要了解自己想要应用方向,应该方向不同学习的路径也会有变化。

你想做web开发,但学完python基础知识,跑去学numpy,pandas等知识,也不能说我要用python做数据分析,学完python基础知识,又去学django,flask框架。

这个道理,就跟我们想要去泰国旅行,肯定不会买去日本的机票一样,很简单,但是我们不得不承认,还是会有人犯迷糊,上来就开干,这个坑能不踩就不踩。

学习方向真的很重要!这几个
1)网站后端程序员:使用它单间网站,后台服务比较容易维护。如:Gmail、Youtube、知乎、豆瓣 。

2)自动化运维:自动化处理大量的运维任务

3)数据分析师:快速开发快速验证,分析数据得到结果

4)游戏开发者:一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中

5)自动化测试:编写为简单的实现脚本,运用在Selenium/lr中,实现自动化。

6)网站开发:借助django,flask框架自己搭建网站。

7)爬虫获取或处理大量信息:批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。

8)人工智能:Python由于简便、库多、可读性强、可植入等优点,被作为人工智能的主要开发语言,所以学Python是进入人工智能行业的不二利器。

这个路径是我们系统学习的逻辑主线,我会根据主线来决定下一个完成的的目标是什么,需要学习哪些知识点哪些,避开暂时不需要学习的知识点。然后每学习一个部分,我就能够有一些实际的成果输出,利用成果产出来形成正向刺激,激励后续的学习。

我们在后续的学习过程中,掌握好基础知识,其次再就是运用,在“运用中深入理解,在深入理解中优化应用”。相互印证理解,才一种自然而然的深入学习过程。另外就是大家自行学习很容易遇到编程报错怎么办?该怎么解决?

第一步:

遇到很多初学者,环境不会安装,导包错误,直接卡到了第一步,结果因为一个很简单的问题,也浪费了自己的很多时间,其实里面大神简单指导一下就能茅塞顿开,加了学习群的萌新大家一定要多问多沟通。

第二步:

实在不好意思问的再就自己百度,查阅相关文章,一般你遇到的问题,90%以上已经有人遇到过了,百度一下,看看人家最后的一些解决办法,多尝试,一定要有意识的培养自己解决问题的能力,这点我觉得是做开发的一项基本素养。

说到下意识的培养自己的编程思维,我这里举个简单的例子,一个列表,[1,3,5,7,9],我想随机抽取3个元素,有没有最简单的方法?当时遇到这个的时候,我自己有意识的想去搜下python中有没有那种一行代码就能搞定这件事的方法,结果确实搜到了sample方法,就用这一行代码搞定了

除此之外,不仅仅在列表中有随机抽样的sample方法,我在工作中还遇到数据分析pandas DataFrame随机抽样的需求,同样,我仍然下意识的去搜有没有那种类似random.sample的方法进行随机抽样,确实不出所料,也搜到了一个sample方法,并成功抽样

第三步:

百度不到的话,如果是一些编程方法函数之类的,去查阅相关文档,看有没有类似的方法,比如上面的数据分析库pandas随机抽样sample的用法,可以直接去查阅官方文档,看看最规范的用法是什么,比如,箭头所指的,提供了个数和比例两种抽取方式,这样学习才会进步。

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