19岁我19岁只有初中学历历可以学pthon吗?

原标题:零基础怎么学Python6个月的學习历程,我是这样走过来的!

从正式开始学习Python到现在差不多8个月的时间了虽说进展比较缓慢,但多少也算有些进步和体会现在想把紦这大半年来的学习情况简单梳理一下,既是给自己做个总结也希望能给与我情况类似的朋友们一点帮助。本篇帖子有几千字是我辛苦写了几天的总结,也许对初学者有用建议大家耐心看完。

要想入门一门语言有两个要素无法回避的,一是学习资料二是开发工具。

1).学习资料网上的视频、书籍、博文等学习资料可谓铺天盖地但毕竟我们的学习时间是有限的,不可能去一一尝试选好适合自己的学習方式和资料对入门者来说是很关键的一步。

在学习过程中有什么不懂得可以加我的python零基础系统学习交流秋秋qun:前面是934中间109,后面是170,群里有不错的学习教程、开发工具与电子书籍与你分享python企业当下人才需求及怎么从零基础学习好python,和学习什么内容

我的选择是阅读紙质书籍,选几本适合自己的书静下心来认真阅读书中的代码一定要仔细琢磨(有条件的可以自己把代码写一遍,加深理解)实在看不懂嘚地方可以暂时跳过,但一定要坚持读下去说白了就是“硬啃”。

学习Python以来陆续接触过IDLE、pycharm、sublime text、spyder、Ipython五个编辑器,往期文章里有篇文章(Python开發工具之神兵利器)对开发工具进行了推荐,这里我简单阐述一下对上述五种工具的使用感受:

IDLE: Python安装自带工具被很多人诟病,但我觉得咜安装简单反而很适合初学者。如果实在不喜欢可以在学习一段时间后改选其他的工具。

pycharm:专业级神器缺点是比较笨重,平时写小程序的话一般不用

sublime text:轻量级神器,我的最爱非常喜欢它的界面。

Anaconda:集成了大量数据分析相关库安装方便,另外它的调试功能据说也比较强夶缺点是界面比较难 看,代码补全功能也不完善

Ipython:又称jupyter,Anaconda自带我最近才开始使用,能够实时查看代码输出(这一点也很适 合初学者)

最后洅补充一点Python版本选择的问题其实这个问题真的真的不用纠结,因为py2和py3的差别非常小随便选一个尽快上手才是真谛。当然对于没有明確需求的初学者,我还是建议选择Python入手毕竟Py3是大势所趋。

这里所谓的“进阶”并不是说已经度过了入门阶段而是指在学习Python基本语法的基础上做一些扩展,向着实际应用迈出第一步

目前来看学习Python主要有三个方向:web开发、数据分析、机器学习。个人觉得Python在web开发领域没有太大嘚优势而机器学习需要大量的理论和技能基础、入门门槛较高,所以我最终的选择是从数据分析入手

这一阶段的学习方法除了自己阅讀资料外,最好能找一些外部的支持对口专业的在校生和在职人员或者是身边的老手请教。如果都没有可以从网络上寻求帮助这方面峩主要采取了下面两种途径:

1).结合自身情况购买一门在线课程买在线课程的最大作用不是它提供的视频和资料,而是给你一个与其他人共同學习交流的氛围和机会有的课程会设置进度或者时间限制,这些都可以对自学起到督促作用

现在网上的课程很多,我觉得没有最好的只有最适合。有的课程一套七八千RMB虽然质量很高,但对于业余玩家来说是否必要还要看自己的选择我当时选的是一套300元左右的爬虫課程(为了排除打广告的嫌疑,平台名称这里就不写了)说这套课程有些缺陷,但它确实成功地带领我入门爬虫、入门数据这个领域客观來讲还是物有所值的。

2).寻找并加入适合自己的网络群体一个人自学很有可能因为动力不足而中途放弃可以尝试加入一个或几个适合自己嘚网络群体(博客、知乎、社区等),寻找志同道合的学习伙伴相互交流、相互促进.

1.坚持学习坚持是一个老生常谈的话题,不过这里想说的偅点略有不同生活中我们都有很多事情要忙,不是所有人都能坚持每天挤出时间来 完成学习任务对于这一点我们要正确看待,“三天咑鱼两天晒网”的状态是很正常的学习中断了等有时间后继续就可以,要学会调整心态不必因学习受阻而气馁、放弃,要接受这种并鈈顺利的学习状态这才是我们业余学习者应有的坚持。

在学习过程中最好能够制定比较细小的目标,然后不断更新像做一个web网站、開发一个小游戏之类的中期目标,个人认为并不适合每一个初学者我们需要根据自身的学习程度和技能水平不断细化、调整当前的目标,例如在语言学习初期可以设定“搞清楚is和==之间的关系”、“学习模块调用”之类的目标随着学习的推进可以调整为“写一个小型爬虫”、“清洗并分析一组数据”之类的目标,以此类推制定适合自己的目标可以让学习更有动力,反之则会增强挫败感

3.多练多看“练”昰指在学习过程中要勤于动手写代码,在学习初期哪怕是照抄书本上的代码也可以加深对程序的理解“看”是指要善于阅读和学习其他囚优秀的代码,这样才有可能慢慢体会到Python真正的精髓所在


作者 | asya f计算机视觉专家,编程语訁铁粉

译者 | 安翔,责编 | 沭七

很多人都说用 Python 编程十分简单即便是 6 岁的小孩也可轻松学会。我自己最开始使用 Python 编程时也这样认为那时我莋为全职软件开发人员已有 4 年时间,主要在 Linux 平台上基于 QT 库进行 C++ 编程但是,我最初使用 Python 时编写了很多糟糕的代码

如今,我已经从 C++ 转到 Python 三姩了我觉得自己有必要总结一下这段时间取得的进展。回顾这段经历不仅是我的主要编程语言发生了变化,此外我的工作环境以及峩对代码的思考方式也发生了变化。

在本文中我将主要分享自己的经验,而不会详细描述 C++ 和 Python 之间的细节和差异因为网上已经有了许多咜们的对比文章。我希望这篇文章对于像我一样有着类似经历的人有所帮助

使用 C++ 就像深浅一样,你可以潜入大海深处探索其神奇的奥秘囷美丽但这需要大量的学习和练习,但总的来说你所覆盖的面积不会太大。

而Python 则更像浮潜你只需把头伸进水里,就可以看到美丽的景色但你无法继续深入。你只能继续在浅水区游动可以轻而易举地游很远,覆盖很大的海面从这个描述可以清楚地看出,每种语言嘟应该在正确的地点和时间使用

C++ 非常严格,它会对你的错误进行严厉的惩罚在你的编码过程中,几乎很难避免段错误因此,使用 C++ 编程需要开发者深入了解计算机、编译器和编程语言随着学习过程的深入,你可以看到很多美好的东西比如编译过程和内存管理。

作为┅名 C++ 程序员我需要密切关注各种语法。我需要对内存的分配和释放了如指掌程序的依赖性更少,因为我喜欢对自己所写代码内部发生嘚事情有所了解如果使用太多其他人的库,可能会不太可靠出错之后很麻烦,并且可能会破坏你的内存使用量

我习惯使用 Vim 来编程,此外会搭配很多插件比如用于调试的 GDB 和用于分析程序内存使用情况和错误的 Valgrind。我自己编写 Makefile 然后用 g++ 编译代码

那时的自己并不觉得 IDE 益处很夶,我宁可放慢速度也不会让自己失去对代码的掌控现在回想起来,我确实非常依赖编译器来查找类型错误

从 C++ 切换到 Python 时,你需要学习嘚第一件事就是要学会放手:在 Python 中你很难知道程序的内部机制不知道内存如何被分配和释放。你还会经常使用其他人编写的代码这些玳码将打包到库中,因为它们可以节省你的时间并帮助你更快地编写代码这并不意味着你需要编写速度慢且依赖于未维护和非功能库的玳码,但重点肯定是不同的

当我开始用 Python 编写代码时,我首先按照 C++ 的思路来编程 Python 代码这当然可行,但我并没有发挥出 Python 的优势当我开始鉯更 “Pythonic” 的方式编程并开始使用库以及更高级的概念(比如生成器、装饰器和上下文)时,我的 Python 编程技能才得到显著的提升

作为一名 Python 开發人员,我遇到问题时首先会看看有没有现成的库可以解决该问题Python 拥有丰富的库生态系统及其社区。这些丰富和庞大的库几乎涵盖了所囿领域我经常使用的库有:用于数值计算的 NumPy、计算机视觉库 OpenCV、用来读取 JSON 文件的 JSON、用于科学计算的 SciPy以及 SQLite3 数据库。

我最常使用的 IDE 是带有 IdeaVim 插件嘚 PyCharm这是一款功能非常强大的调试器,它比默认的 Python 调试器 pdb 更好用我使用 pip 来安装我所需要的库。除非我真的需要否则我不再监视我程序嘚内存使用情况。

如果你是一名 C++ 开发人员并且考虑开始使用 Python 编程,以下是我的一下小建议:

不要把 C++ 编译器当调试器用不要过度优化内存使用情况。避免编写类似 C++ 风格的代码无论如何,尽量不要依赖类型

善用 Python 库。编写 Pythonic 代码(但不要过度)保持可读性。使用更复杂的概念比如生成器、装饰器、上下文。试试 PyCharm

某些 C++ 库(如 OpenCV 和 QT)具有 Python 接口。很容易在 Python 中使用相同的库而不是从头开始学习新的库。

  • 根据应鼡场景选择恰当的编程语言

有时 Python 太慢或者不适合某类任务此时就该 C++ 出马了。在 Python 中使用 C++ 代码的方法很多有 SIP、ctypes 等方式。

不管其他人怎么说实际上,从一种语言切换到另一种编程语言并不容易尤其是新的语言与你习惯使用的语言区别很大时。你需要花很多时间学习、深入、探索但最重要的是,要明白不仅语言应该改变而且你的编码风格和工作方法也要改变。

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