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零基础怎么学好Python编程开发?

  • 时间:2017-12-27 16:40
  • 发布:Python培训
  • 来源:问答

相比于Java、C++的高冷拒人于千里之外,Python语言算得上学习门槛低得感人了。任何人,只要愿意学习,可以在几天的时间里学会Python基础部分,就能上手干很多事情,这种投入产出比和成就感真的是没话说了。

零基础,怎么学Python?捷径是——get it started.

起步阶段: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,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。

1、「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。

http://learnpythonthehardway.org/book/

2、「廖雪峰的 Python 2.7 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。

https://www.liaoxuefeng.com/

3、「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。

http://docs.python-guide.org/en/latest/

4、「Python 官方文档」:实践中大部分问题,都可以在官方文档中找到答案。

https://www.python.org/doc/

5、「辅助工具Python Tutor」:一个 Python 对象可视化的项目,用图形辅助你理解 Python 中的各种概念。

http://www.pythontutor.com/

看书、看文字就容易犯困?没关系,还有视频来支援。下面这些公开课、慕课都不错,选你所爱,拿走不谢。

6、哈佛大学公开课——计算机科学cs50:这门课据称是文科生的福音,可以了解到计算机世界的基础,为你以后的学习打下良好的基础。英文中字,还能练听力,这位外教很幽默,人也很年轻。

http://open.163.com/special/opencourse/cs50.html

7、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。虽然是对C语言的讲解,但这些知识对理解Python也有很大帮助。毕竟知识是互通的嘛。

http://open.163.com/special/opencourse/paradigms.html

8、中国大学慕课——Python语言程序设计:北京理工大学嵩天、黄天羽、礼欣三位老师授课,这门课录制水平高,还有对应的在线习题,学到最后还能拿证书,每周一更,同步进行。其中嵩天老师还开设了很多相关的课程,有兴趣的不妨深入学习一下。

http://www.icourse163.org/u/1732151471?userId=4462001

9、中国大学慕课——用Python玩转数据:用非计算机专业的小伙伴们能听得懂的方式,讲述如何利用Python这种“简单易学又超级可爱”的程序设计语言,方便快捷地获取数据、表示数据、分析数据和展示数据,老师很有意思。

http://www.icourse163.org/learn/NJU-1001571005?tid=1002097008

起步阶段的核心任务是掌握硬知识,另外还有软知识,只需做适当了解。

“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。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。

实践阶段:牛刀小试

当你觉得你已经掌握了Python的基本用法,这个时候就该尝试去“写”一些小项目了,不一定要自己去创造,可以去github上看看有什么适合自己的项目,看看别人的代码是怎么样的,为什么这样写……


发展阶段:了解方向,学以致用

要让 Python 发挥出它的价值,当然不能停留在语法层面。学完基础知识,简单操练起来,接下来就是确定自己的方向。Python职业学习方向很多,大体上分为这四个:后端开发、数据科学、网络爬虫、机器学习。当然,你也可以用Python来写游戏。

 

针对各个方向,你需要掌握一个实用的开发框架或者也叫“标准库”进行实战:

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

需要书的话,可以参考:

数据科学:

《集体智慧编程》

《数学之美》

《统计学习方法》

《数据科学实战》

《数据检索导论》

机器学习:

《Pattern Recognition And Machine Learning》

爬虫:

《HTTP 权威指南》

Web 网站:

《HTML & CSS 设计与构建网站》

当然,Python只是个工具,最终还是要学着把 Python 和专业知识相结合,解决实际问题。而这个阶段能走到什么程度,更多的取决于自己的专业知识。

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