三个月死磕Python是种什么样的体验？

3个月的死磕Python后，参加「 楼+ Python实战 · 第4期 」的学员们感想如何？下面带来他们的真实评价。

作为实验楼的网红课程——「 楼+ Python实战 」已经走过了第四期，经过了三个月的学习，大家感想如何？以下是学员们的真实反馈。

学习收获

服务反馈

给老师和助教的评价

emiyasyrou：

真的非常感谢实验楼的大神搞了这么一个学习项目，实验的方案设计得非常清晰，一步步照着教程码下来基本上可以把各个知识点领会的七八成。有些特别难懂的概念，特别难表述的操作，也有老师的视频的示范，所以前5周的实验基本上没有遇到特别困难的地方。只是有几个挑战比较让人困惑，PASS的基准太过苛刻，建议把可能的采分点提示得更明确一些，让进行挑战时不至于迷失得太远。

毕业寄语：

人生苦短，我用PYTHON，虽然还剩大项目没有clear，但通过实验楼课程系统地学习，为自己的PYTHON技术打下了坚实的基础。这两天还活学活用，帮闺蜜（可爱型的）处理了她的2G的大数据，成功地邀请她吃了一次大餐，嘻嘻。

（这位同学你真的很适合当程序员诶，帮妹子干活换来请她吃饭，一听就是程序员日常 ：）也祝你在成为程序员之前早日收获爱情，因为当了程序员之后就不会再有女朋友了哈哈哈……）

Michael999：

报名的初衷是自学效果太慢，想找一个前辈或者团队来指引，毕竟对工作人士来说 时间是最宝贵的。从结果来看，也基本上达到了预期。虽然我中间因为结婚和换工作等没有参加大作业和很多实验，但从整个的教程中学到了很多，在换工作时起了很大作用，成功的转行了。对运维人员来说，学习python从事运维自动化开发是一条捷径。感谢楼+。

（也感谢每一位努力的同学，能成功转行就是努力的最好证明。）

koplee：

实验楼内容系统很新很实用，非常感谢实验楼提供这样高质量的课程。实验楼的学习量比较大，如果按照12-16个小时的学习时间还是可以掌握的，因为每周周末都有种入门的感觉，学起来也爽，时间的投入最终实现了质变。实验楼挑战有激励作用，助教的帮助很突出，特别是一对一远程帮助，可以让你看到助教是怎么找问题的，帮你学习到一些很难学到的技巧和知识，很感谢助教安西教练和包里恩的帮助，特别是助教安西教练，从他那里学到的最多了，还有强大的导师团队，找问题一针见血。还是希望以后导师的直播还是多讲一些知识点的使用经验，特别是第一周的直播让我有种原来python还可以这么写的感觉。总之，实验楼这个课程还是很结合实际应用的好课程。

毕业寄语：

很遗憾没有始终如一的学完课程。后面慢慢补一补。加油吧。

（同样感谢各位助教们～经常晚上十二点或者公司旅游的途中还在坚持答疑，比心）

Fire_atom：

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session(www.365soke.cn)
print(sess.run(hello))

Console 会输出

C:\Users\jgu\Anaconda3\python.exe C:www.255055.cn /Users/sandman/PycharmProjects/untitled/tf_helloworld.py
2017-10-27 13:42:20.005261: W C:\work\tensorflow-1.3.1\tensorflow\core\platform\cpu_ www.chuangyed.com feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-10-27 13:42:20 dasheng178.com/.005475: W C:\work\tensorflow-1.3.1\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
b'Hello, www.caibaoyule.cn  TensorFlow!'

Process finished with exit code 0

表示此 Tensorflow 版本只用到了 CPU SSE 指令集优化，可以运行在很多老架构的 CPU 指令集上。
为了充分利用 AVX/AVX2 来加速 Tensorflow 的 CPU 版本的计算速度，需要自己下载 Tensorflow 的源码，在编译时使用这些指令集。
以下教程基于最新的Tensorflow 1.3.1源码，利用用Visual Studio 2015/Visual Studio 2017来编译一个基于 AVX/AVX2 的 CPU 版本的 Tensorflow Python 安装包。

原本以为课程会比较轻松，实际学习发现课程量很大，对我来说，内容难度上设置比较合理，不能很容易看明白，但是不断反复的去看去理解收获蛮大，特别是回过头来重新看了一遍发现之前有一些点被想当然的默认接受了，从这些细节延伸寻找资料对理解程序很有帮助。还有些内容没来得及完成，要加油搞完，然后就是自己学学算法吧，这个课程很大程度上是教程序框架逻辑，两手都要抓都要硬。

（楼+ 三个月的学习量确实很大，把教学内容完整地学一遍，一定会达到你预期的目标！）

shasha223：

在这期间，虽然有的地方没有跟上，但是让我在学习上更主动了，以前学习一门语言时，总是喜欢看别人的讲解，自己动手的时间很少。在Python的学习中，各位老师安排的课程非常系统化，每天的日报、周报能督促我们去学习，也喜欢上了自己实现某个功能的感觉。非常感谢各位老师，使我对学习一种新语言充满了热情，以后会继续关注实验楼的课程，也希望实验楼能多上线一些计算机视觉、机器学习相关的课程。

毕业寄语：

在以后学习新的知识的时候，没有人总会给总结好应该做什么，学什么，自己应找到学习新东西的能力。

（学习编程最重要的就是实践，希望同学坚持下去，实验不息，编程不止～）

墨北之南：

因为要考研，不得不中止了当时下定决心走到最后的心。只跟到了五周，不过收获已经不小了。逼着自己每天花大量时间来学习，来写代码，逼着自己进步。如果有机会，等考研结束，我说不定还会再报名吧，毕竟没完成，是个遗憾。同时，也觉得实验楼的楼+课程能再详细一点，挑战和课程难度差距稍微有点大，这也是咬着牙最后也没走下来的原因吧。希望楼+越来越好，有机会会回来的。

毕业寄语：

别配不上自己的野心，又辜负了所有的努力。

（感谢每一份坚持和努力，课程没学完可以继续学习，或者和班主任申请延期。还可以和班主任预约，免费参加下一期的大项目协作。）

stenphen：

实验楼的模式还是非常好的，边做边实践确实是入门的最有效方式。

如果要我提什么建议的话，我觉得有些章节跨度比较大，实验楼确实没必要每章讲得太细，但是如果章节末或者开始的时候给出点参考资料或者链接，让我们能够自己比较有方向的去查阅章节内没细说的细节会让学员不需要浪费太多的查询时间。哪怕是书籍也可以列出来，我们花了几千块报的班，不会几十，几百块的还要计较。

此外，04期主要还是偏web编程，这个可能和实验楼师资搭配有关，下次希望有更多的内容，如果可能，可以对不同的方向设定不同的课程，给学员更多人性化选择。

再次感谢实验楼领我入门，也祝实验楼越办越好！

毕业寄语：

希望自己能从Python出发切入研发的领域找到未来职业发展的新方向！

---

「楼+ Python实战」第 7 期正在报名中，将于5月17日开课。

第 7 期中，除了对原有课程进行了优化，导师团队也有所升级。曾任职于腾讯、盛大的天火老师也加入了教学团队，与Intel、IBM出身的实验楼CEO、CTO、高级工程师一起，组成空前强大的教学团队，给大家带来更多一线开发的经验。

为了鼓励大家学习，我们还准备了以下福利：

• 奖学金：当期楼+中，有效学习时间排前三名者，可获得500元奖学金。

• 高级会员：开课即送3个月高级会员，可使用高级功能。

• 毕业礼物：优秀学员还有毕业奖励，礼物为会员、训练营、实体礼品等奖励。