编程零基础应当如何开始学习 Python?
提前说一下,这篇福利多多,别的不说,直接让你玩回最有手感的怀旧游戏,参数贴图很方便自己可以根据喜好修改哦。
本篇通过以下四块展开,提供大量资源对应。
选一个好版本
有没有看过《在下坂本,有何贵干?》
那个坂本可以装B,Python的版本则是你的工作环境。
首先,在学习之前一定会考虑一个问题——Python版本选择
对于编程零基础的人来说,选择Python3。
1、学习基础知识
首先,Python 是一个有条理的、强大的面向对象的程序设计语言。建议从下面课程开始:
- Python 教程
- Python 标准库
- 官方文档 (非常贴心地提供中文翻译)
首先需要学习Python的基础知识,下载、安装、导入库、字符串处理、函数使用等等。
a、查看文章 BeginnersGuide/Download,按步骤下载正确的Python版本。
b、接下来,阅读教程,并尝试用你的新Python编译器做一些简单的练习。
- 如果你之前没有编程经验,读一下 [[BeginnersGuide/NonProgrammers], 里面有适合你的教程列表。
- 如果你之前有编程经验,参考 BeginnersGuide/Programmers, 里面列出了更多高级教程。
- 如果英语不是你的母语,阅读翻译好的教程更适合你。参考 python.org's 非英语资源列表.
c、当你读完教程后,可以浏览Python在线文档
d、在准备写第一个程序前,你需要一个文本编辑器 PythonEditors
ps:有一个超赞的网站,提供很多文档的中文翻译,有Python、pandas、numpy、NLTk、Django等等,值得收藏。
一译中文文档
如果你更喜欢看视频
- 零基础学Python语言 嵩天老师的课程,非常全面细致
- 零基础入门学习Python 小甲鱼的入门视频,讲课十分有趣
- Python for Everybody Course上非常经典的Python教学视频
2、确定学习方向
Python职业学习方向很多,大体上分为这四个
针对各个方向,造数君提供了需要了解的标准库:
- 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**
后端开发学习图
同时,你也可以用Python来写游戏
http://www.pygame.org/tags/all
除了文档,还有这些地方可以学习:
举个例子,以前学习Django的时候,看到全英文的文档,当时一脸懵逼。后来找到一译,看完了文档,又找到了一些博客:
- 前言_Django博客教程 学光的教程
- Django 模板自强学堂的分享
- Django从入门到实战 实验楼的路径学习
- python web 入坑指南知乎后端工程师所著
3、项目练手
只会埋头敲代码肯定不行的,需要自己动手写写具体的项目,那么去哪里找呢?
造数君以前曾经提供了一些:Python 有哪些一千行左右的经典练手项目?
Tips:如果你想寻找某个项目,可以去Github上找。
例如,我想写一个知乎爬虫,搜索“知乎”,选择Python分类
Github
新世界啊,有没有。
同时,自己的项目可以分享出来,例如最大的同性交友网站 Github 、真实的网络问答社区 知乎 、 如果觉得不爽,还可以自己搭建一个博客 教你免费搭建个人博客 。
4、商业化协作
等到了这个阶段,你已经找到了一份Python相关的工作。你需要更好的与同事配合,了解更多语言特性。
例如 有人曾经写到 :
需要扩展Python语言的理由:
- 添加/额外的(非Python)功能,提供Python核心功能中没有提供的部分,比如创建新的数据类型或者将Python嵌入到其它已经存在的应用程序中,则必须编译。
- 性能瓶颈的效率提升, 解释型语言一般比编译型语言慢,想要提高性能,全部改写成编译型语言并不划算,好的做法是,先做性能测试,找出性能瓶颈部分,然后把瓶颈部分在扩展中实现,是一个比较简单有效的做法。
- 保持专有源代码的私密,脚本语言一个共同的缺陷是,都是执行的源代码,保密性便没有了。把一部分的代码从Python转到编译语言就可以保持专有源代码私密性。不容易被反向工程,对涉及到特殊算法,加密方法,以及软件安全时,这样做就显得很重要。
这里给出一个闯关网站:The Python Challenge , 非常好玩,大家可以再评论中给出答案
最后,我们看看Python的薪资情况
Python酷不酷、你想不想学?
欢迎关注,定会有更多精彩,更多精彩内容关注造数科技
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