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零基础学习Python可以学会吗?你有哪些方法?(python零基础培训)

先说结论,自学python可以学会,我就是自学的。目前从事数据分析相关工作,接触python七余年。分享一些自学python的方法和注意点:

先说说那些年,追Python走过的弯路。

弯路一:

盲目的去学。

很多人在对于Python这个行业什么都不了解的情况下就盲目学习,比如:不知道未来发展趋势,不知道学习Python应该注意哪些初始问题,不知道具体的学习规划学习路线等等,一味的买书看书,看视频,到了中期阶段萌生放弃的想法,和主要是因为觉得自己越学越迷茫,也知道自己这样学找不到工作,这是初学者最大的误区。

弯路二:

没人指点。

在之前,学习一门新的语言不是一件容易的事情,我当时从来没有想过找一个这个行业比较厉害的人去请教下,现在我终于认识到了一点什么叫\\\"方法不对,努力白费”所有的Python大神都有自己的学习方法,而学Python的学习也基本是一致,而对于一个什么都不懂的初学者根本不会知道怎么学,这也是造成失败的最直接原因。所以学Python一定要有人指点。

弯路三:

盲目看书。

对于新手来说,学习一个技能肯定是买书看书,但是后来我才实践的证明,对于一个啥都不懂的初学者来说看书基本可以成为无用的,因为这样的结果就势必会造成大多数人的情况:能看懂,但是永远不会写,这就是我最初出现的问题,非常烦人,所以建议初学者少看书,多动手,必须弄清楚Python的效率学习方法。

弯路四:

到处搜集视频。

好像大家都有一个毛病,就是到处搜集资源,云盘里有很多东西,但是基本是从来都不看,所以说视频在精不在于多,我当时自学Python的时候也搜集了各种视频,这里看看,那里看看,学的一点都不系统,而且学了之后也找不到工作,其实很多视频内容是类似的,讲的稍微有一些区别,建议大家挑一套好的视频资源学习,不要换来换去

弯路五:

代码规范。

因为最初是自己一个人,没人告诉,最初编写代码的时候不知道写代码的基本规范,所有的代码全部是顶格写,自己看的时候都费劲,后来有人告诉我写代码应该注意规范,我才明白。

学习Python确定切记三点:

1.少看书,多动手,手别懒

2.初学的问题,不要觉得自己很NB,该找人问就找人问

3. 学Python的人很多,同时放弃的占据80%

学习路线:

一部分:

  • 开发环境搭建:环境搭建 编辑器 基本调试双版本兼容
  • python基础:基本知识 面向对象编辑 面相对象设计思想
  • python高级专题

二部分:

  • linux基础:获取与安装
  • python web工具:序列化 网络资源获取
  • python部署工具:pip virtualenv fabric
  • 关系型数据库:基本理论 DB_API与sqlite3 Mysql
  • Python web框架基础原理

三部分:

python web开发:

  • web.py 基础
  • Django基础
  • Flask基础
  • Tornado基础

四部分:

项目实战

上述学习6个月时间左右,如果一天高效率用6个小时学习,学完之后至少可以找到8000+以上的工作,前提是有人指导,因为有经验的人给你指导了,你的目标才会更清晰,学习起来包袱没有那么重。

关于学历的问题:

很多人在学习的时候会担心自己的学历找不到工作,说下我对于这个事情的理解,现在这个社会好像在说学历越来越重要,我个人并不是这样认为的,如果一个人因为学历而不去学习技术,一直做又脏又累的活,那他可能就是这样的命运。人不会因为学历而不学习技术,至少学历无法改变,但是你总可以改变其他的东西。

是否应该去培训?我个人的建议不应该去培训,根据现在行情来看,模子一样的培训出来找不到工作的人很多,建议在线上学,这样可以降低很多成本,找一线工程师进行指导,这样学习到的都是最新的技术,还可以边工作边学。

关于在校的学生如何学Python:我见过很多在校学生大学四年都是混过来的,在目前来看,我们可以把他看成是正常的现象,到了大四的时候,很多人就开始恐慌找工作的事情,那个时候想学业没有学习的心,一直在纠结之中,这就是毕业学生的迷茫。所以现在大二大三的学生一定要吸取前面人的教训,不要等着大学混了四年,然后去还债。不知道要用多少的时间才能还回四年欠下的债。

1、关于学习。Python开发的技术,主要靠自学应该,可能有些大学开的课有相关方面的课程,但新技术还是要自己去学习。另外,知识学的好,不如东西做的好,要多练习多多练习多总结经验,做出来东西摆出来让别人看,且看着是那个样,看着舒服,才是王道,而你懂的多,但就是动手能力不行,让你做个东西,做半天做不出来,那别人会怎么想,可想而知。

2、关于代码编写:建议初学者脱离可视化编辑器,练习手写代码能力,这样看似麻烦,笨拙,但坚持下去,真正到你进行设计时就会体会到其中甜头。手写代码,对于你对代码的理解是很有帮助的,同时也会便于编写更具有语义的代码。

3、关于学习方法:自己不理解的实在想不明白,请高手帮你解决,当然尽量提些有技术含量的问题,基础知识不懂了就去翻翻书。经常逛论坛或者B站,向高手学习经验,推荐棒棒团,大家可以去看看,里面高手很多。

学习Python的三类人:

第一类人:要对Python有热情。对Python有热情的这些人,不管是自学进入Python这个行业,还是以后在Python这条路上的发展都是非常的快。

第二类人:就算没有第一类人那么对Python有热情,那么我们也要为生活考虑不是吗?做一个有目标的人也是不错的,为了更好的生活质量,为何不下功夫好好学学Python呢?

第三类人:听别人说Python的薪资比较高,对Python没有任何热情,且没有自制力,我觉得可以尽早放弃了,不是说不能入行,我身边有这样的同事,做了3年Python技术还停滞不前,经常向我这个不足1年的Python问题,可真是实打实的基础啊!

进阶阶段:入门Python高级专题可以学习的不是特别深入,当初我入门的状态熟悉了基础的环境搭建,模块,以及补了一些前端方面的知识,然后后面就开始正式的接触Python框架:Django,Tornado.以及更多的项目思想,网盘,博客,页面等}现在回过头来看,无论是学Python,还是学编程,其实最好的办法,就是类似于从前学一门手艺。

你可以自学,但是要有一个老司机当你师父,你就会进步非常快。书上和教程上的知识点并不难,难的是具体问题的处理,这时候,老司机有经验,他能指导你,让你少走弯路。

文源:小白师哥

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首先,学习从来都不是一件容易的事,但是如果说在当今众多编程语言中,最容易入门学习的,我觉得就是python了。

python创始人有一句名言,人生苦短,我用python,绝不仅仅是戏言

python入门相对容易

在众多编程语言中,python毫无疑问是比较容易入门的。python是最近几年随着大数据的火热而逐渐流行起来,我所知道的所有目前使用python工作的大都是自学的,包括我,现在主要有python做数据挖掘,当初python也是自学的,所以说如果你想自学python,这是完全可以的,just do it 。不用怀疑,如果非要怀疑,得先怀疑自己的克制力。

python语言本身

python是面向对象的编程语言,所以说在python中一切皆对象。

大体上,所有的语言基本都是想通的,如果你会其他语言,再学python简直不要太简单。

据我学习经验,python大体有以下几个要点:

数据结构

这方面主要掌握最常用的结构:列表,字典,元组,集合,还有字符串以及他们的方法,这是语言的基础,无论再高级的用法,都脱离不了这些基础结构

函数

我们经常会听过函数式编程,python也是如此,python函数中的难点在于:闭包,装饰器,yield和迭代器,这些高级的用法,在实战中实在太好用

类和对象

python无处不对象,类也是一种对象,类有属性和方法,python中的类对象就是属性和方法的封装。

类和对象算是python中最重要也是最难学的部分了,重要在于,几乎所有的外部库提供的接口都是类,难学在于python类中无处不在的魔法方法,可以给你的类增加魔力的特殊方法,如果实现了这些魔法方法,在特殊的情况下就会被自动调用。

模块,框架

模块是一段功能代码的封装,是更高级的封装,python自带有丰富的模块,比如正则的re,图形方法的Tkinter等等。

但是python之所以能够火热,还和他丰富的外部模块库有直接关系,比如:web后端开发方面,有flask,django这些强大的框架;爬虫方面,有scrapy爬虫框架,还有requests框架,beautifulsoup4框架;在机器学习方面,有numpy ,pandas,scikit-learn等主要框架;在深度学习方面有TensorFlow,Keras等框架,在分布式计算方面有spark等框架,可以说,整数因为有这些外部的库和开源框架,python才有今天的流行和火热。

多进程多线程

由于python全局锁机制,也即 GIL,只能同时仅有一个线程来执行,获得相关的锁,存取相关的资源,当然现在已经有啦cpython,jpyhton的写法。

python缩进

python拜托了像Java中烦人的花括号,直接采取缩进的方式,在编辑器和开发环境中可以自动缩进,像文章一样优美,而且更利于阅读,当然,这仅仅是对于没有任何编程经验的人来说比较友好,如果你有其他编程经验,会觉得很痛苦,我有一个做Java开发的,接触python就被他的缩进方式弄得直崩溃,哈哈!

结语:

python入门比较简单,但是能学的精通就很有难度了,比较python中的难点还是很多的。

但是,如果很容易学的精通的话,那你再去学就失去了意义了。

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什么是Python?

在过去的2017年里,Python开发者在全球快速增长,国内小伙伴学习 Python 的热情一路高涨。同时,PYPL发布7月编程语言指数榜,Python 在今年5月首次超越 Java 拿下榜首位。此外,作为人工智能的主要编程语言,在人工智能风口已经到来的 2018 年以及未来的几年,Python势必继续高歌。据统计,现在初级python工程师的起薪一般在10-15K。

Python语言的优势是什么?

  1. Python编程简单直接,更适合初学编程者,让初学者专注于编程逻辑,而不是困惑于晦涩的语法细节上。
  2. 易学,Python入手非常快,学习曲线非常低,可以直接通过命令行交互环境来学习Python编程。
  3. 免费/开源 Python的所有内容都是免费开源的,这意味着你不需要花一分钱就可以免费使用Python,并且你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。
  4. 面向对象 Python既支持面向过程,又支持面向对象,这样编程就更加灵活。
  5. 教育部考试中心于2017年10月发布通知,决定自 2018年3月起,在计算机二级考试加入了“Python 语言程序设计”科目,Python越来越流行。

以下是学习Python的线路图及各阶段需要掌握的知识内容。希望能帮到小伙伴们。

第一阶段:Python核心编程

学习目标

  1. 掌握Python基础语法, 具备基础的编程能力;
  2. 建立起编程思维以及面向对象程序设计思想;

主要内容

  • 计算机组成原理
  • Python开发环境
  • Python基础语法
  • 高级变量类型
  • 给程序添加逻辑
  • 面向过程编程思想
  • 面向对象编程思想
  • 常规算法实现
  • 模块和包

第二阶段:Python高级编程

学习目标

  1. 掌握Python多平台的迁移;
  2. 掌握程序设计中处理并发相关技术, 并能够编写支持高并发量的网络程序;
  3. 掌握正则表达式语法规则以及Python处理正则表达式的re模块, 能够实现对字符串进行复杂模式匹配;
  4. 掌握Python常用第三方库的使用;

主要内容

  • Python多平台迁移
  • Python常用第三方库
  • 文件处理与持久化
  • 网络编程
  • 聊天服务器开发
  • 线性代数基础

第三阶段:数据库SQL

学习目标

  1. 掌握关系型数据库表的设计;
  2. 掌握数据的增删改查;
  3. 掌握Python数据库操作的库;
  4. 掌握MySQL操作相关技术, 熟练编写各种数据库操作SQL语句, 并能够进行Python与MySQL之间的数据交互;

主要内容

  • 数据原理
  • 数据持久化方案
  • Mysql 数据库
  • MongoDB 数据库
  • Redis 数据库

第四阶段:前端开发

学习目标

  1. 可根据UI设计提供的设计图,独立开发Web网站的前端页面;
  2. PC端和移动端页面交互和特效;
  3. 前端页面性能优化;

主要内容

  • PC端开发实战流程
  • Html5和CSS3
  • JavaScript编程
  • DOM操作
  • JQuery插件使用

第五阶段:Web全栈开发

学习目标

  1. 根据产品原型图,独立开发Web网站的前端界面;
  2. 根据业务流程图,开发Web网站的后台业务;
  3. 根据Web框架的设计,开发出对应的数据库;
  4. 缓存服务器的操作和设计;
  5. 异步任务的实现;

主要内容

  • Linux 服务器配置
  • Python Flask 开发
  • Python Django 开发
  • RESTful 接口开发
  • 数据化项目开发
  • 中间件开发
  • 测试驱动开发
  • 网站部署与管理
  • 异步任务的实现

第六阶段:网络爬虫与搜索引擎

学习目标

  1. 实现定向抓取互联网上的海量信息;
  2. 掌握爬虫的工作原理和设计思想;
  3. 掌握反爬虫机制;
  4. 掌握反反爬虫的机制;
  5. 掌握运用爬虫框架实现分布式爬虫;
  6. 掌握主流的爬虫框架实现数据采集;

主要内容

  • 爬虫工作原理
  • 反爬虫机制
  • 北京房价数据爬取
  • 分布式数据采集
  • 定向抓取互联网信息
  • 制定爬虫采集系统

第七阶段:数据分析

学习目标

  1. 掌握数据挖掘基础工具使用;
  2. 掌握数据挖掘处理数据方法;
  3. 深入分布式文件系统HDFS
  4. 理解分布式资源管理框架Yarn
  5. 掌握分布式计算框架Spark

主要内容

  • 数据探索
  • 数据处理
  • 数据可视化
  • 数据统计方法
  • 数据挖掘与建模
  • 模型评价与分析
  • Hadoop-Spark
  • 金融数据量化分析
  • 北京房价预测
  • 水色图像水质评价

第八阶段:人工智能

学习目标

  1. 掌握机器学习的基本算法原理;
  2. 掌握常见流派及几大要素介绍;
  3. 掌握分类、聚类、回归、神经网络;
  4. 掌握常用库scikit-learn;
  5. 掌握图像识别、检测的实现;

主要内容

  • 机器学习sklearn
  • 逻辑回归
  • TensorFlow 框架
  • 朴素贝叶斯
  • 支持向量机
  • K-means算法
  • 决策树
  • CNN-人脸识别
  • RNN-语言建模

以上就是目前比较好的几个Python的发展规划和前景,让你学习Python有个流程,不在会晕头转向。

为了帮助小伙伴们更好的学习Python,技术学派整理了Python的相关学习视频及学习路线图。

关注“技术学派”后,评论转发文章,私信回复:Python学习

希望我的回答对您能有帮助,另外,如果在学习过程中有技术问题可以和我交流交流。

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我推荐一个叫codecademy的网站。

它很适合零基础且学一点就想要得到鼓励的朋友。

Python | Codecademy左边栏有相应的教程和题目。

直接在右边练习。save&submit之后又是下一题。是不是有点像打游戏过关斩将?

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谢谢邀请

python是一门入门相对比较简单的语言

集成度极高的一门编程语言,很多语法细节已经被封装起来了

为什么易学?

1. 通过不多的代码能直接展示功能,很容易让初学者建立自豪感

2.python属于解释性语言不需要中间的编译过程,简单概述一条龙服务

为什么值得学习?

1. 编写桌面图形用户界面程序

2. 可以进行图像处理,3D游戏开发

3、网络爬虫技术

4. Python Web开发

5、大数据分析与挖掘

6、Linux系统运维

对于零基础的学习python建议先恶补下计算机基础

然后学习编程要准备好两样东西

1.持之以恒的耐心

2.保持学习激情

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作为一枚从业多年的Python运维开发,答案是肯定可以学会的,因为我就是自学的。

我从而大二开始学习,大二暑假就找到了一份实习工作。

学习方法:练习,练习,练习

不管你是看书,还是看视频,或者培训机构,你最重要的是要动手「练习」。

编程是一门技能,不是知识,你需要不断把这些知识内化,这个过程就是反复练习。

在看书和视频,培训结构之间,我觉得最环保就是买两本靠谱的书,买一点市面上付费的视频(付费视频自己搜索,我就不推荐了,避免广告嫌疑),培训机构就不推荐了。

好的书籍循循善诱让你入门起来更为容易,付费视频保证质量,让你接触实际工作中工程化实践。

千万不要随便看那些免费视频,免费视频大多质量不高,浪费时间还可能引导你错误方向。

我公众号和头条号很早分享过一篇文章「Python Web开发入门从到放弃」你可以去看一下,里面推荐几本书。

https://mp.weixin.qq.com/s/BSIzsczdyjd7PV1DaFkU5g

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零基础学习Python,我可以很负责的告诉你,完全可以学会!

国内编程入门语言是C语言,国外的编程入门语言是Python,所以Python入门,零基础学习完全没问题。

这里介绍一下学习途径,国内的学习途径有慕课网,网易课堂,腾讯课堂等,这些有基础到高深的视频教程。文字教程直接搜索Python 看3.*版本的文档,如果英文水平不好,可以使用中文文档,也可以去看其他的文档教程!

Python的应用范围很广,科学计算领域,Web服务,大数据,分布式计算,图像处理,人工智能等等,只要专注钻研一方面,必定学有所获!

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一:明确自己的学习目标。

二:基础的Python学习。(基本数据类型,结构)

三、掌握Python的条件、循环和相关的执行语句。

四、面向对象知识。

五、项目实践。

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其他的回答都是在解释Python的难易程度和介绍,本回答直接会告诉大家怎么学会容易。

如何学习Python:

1.找到未来的职业发展

在回答本篇问题之前,我结合自己带学生的经验想了一下。很多人学生冲着互联网热潮,大数据和人工智能的火爆准备入门Python。实际上不知道python学习之后可以做什么。在学了很多基础知识以后,在小项目上都不知道如何下手。所以,一定在学之前,充分了解Python是什么,并且未来可发展的职业方向。首先我们看一个职业发展的图:

上面这个图片关于python的发展路径一共有六条,但是我们下边给这个图简化一下,并且加上对应学习的重点,我们根据自己未来想做的领域来规划如今重点学习什么知识:

我们看到上图每一条对应的路线下面都有一排数字,我们也根据这样的路径涉及了如下阶段的学习重点。

2.找到学习重点

第一阶段、Python基础

  • 计算机组成原理:计算机组成部分、操作系统分类、B/S和C/S架构、理解软件与硬件的区别
  • Python变量以及开发环境:字符串、数字、字典、列表、元祖等
  • 流程控制语句:程序的执行顺序,顺序执行、循环执行、选择执行
  • 函数:定义函数、调用函数、函数的嵌套、递归函数
  • 文件的基本操作:文件的打开、编辑、关闭
  • 面向对象编程:类对象、实例对象、定义类、实例化对象
  • 异常处理:学会捕捉异常、自定义异常
  • 模块和包:理解模块和包的概念并学会使用
  • 飞机大战游戏制作:自己独立完成飞机大战游戏

第二阶段、Python和Linux高级

  • Linux系统应用:Linux发行版系统的使用、基本的操作语句

  • 网络编程:TCP/IP协议、服务器工作过程

  • 并发编程:线程、进程、协程

  • 函数高级应用:熟练使用函数的调用等

  • 正则表达式:熟练舒勇re模块的各种方法

  • 数据库:关系型数据库、非关系型数据库、MySQL

  • Python语法进阶:闭包、装饰器、生成器、迭代器

  • mini-web服务器:根据网络服务的过程写出简易的web服务器

  • mini-web框架:可以编写简易的web服务器框架

第三阶段:前端开发

  • HTML的学习:HTML的文档结构、快速创建HTML方法
  • CSS:CSS的使用
  • PS的简单应用:Photoshop的基本使用、取色、图层
  • JavaScript的学习:JavaScript的基本语法
  • jQuery的学习:jQuery的使用
  • Vue框架:框架的使用以及注意点

第四阶段:Web开发

  • Flask web框架的使用:模板与表单、数据库的使用、单元测试、第三方扩展与部署、Redis缓存使用、GIT版本控制、云服务器的使用、验证码的收发、网站项目开发实战
  • Django web框架的使用:框架的使用方法、模型介绍、ORM以及数据库操作、视图以及模板、Django中间件、Django REST Framework、网站项目开发实战

第五阶段:爬虫开发

  • 爬虫开发的知识体系与相关工具:网络爬虫的原理以及相关爬虫工具
  • MongoDB数据库:数据库的增删改查
  • Scrapy框架:框架的原理以及使用
  • 定制化爬虫采集系统:数据的采集、分析
  • 爬虫实战项目:实用型综合爬虫应用

按照上述学习路线图的重点学习路径,分块来学习。用大小型项目检验自己的学习成果。如果有需要书籍或者是配套视频和课件源码的,关注+私信

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问这个问题就像问“某种食物好吃吗?”或者“某部电影好看吗”“某个游戏好玩吗?”一样,没什么意义。

这种问题,基本上相当于废话。对一个人来说容易的东西,对另一个人可能难于登天。对于编程语言这种东西,只有自己扎进去学一段时间,才能知道是否容易——不过如果真学了一段时间的话,应该也不会来问这种问题了。

买几本书,上搜索引擎上多搜一搜“python入门”,耐心配置编程环境,开始按照案例敲几段代码,比跑来问这种问题有意义得多。

一般公认,python是一种容易上手的编程语言。它语法简单,比较符合直觉,又有许多前人已经开发好的包可以有效提高效率。它最近几年也非常流行,关于python编程与实现上的问题和答案可以轻松找到。

可以说,python是目前资源最丰富的编程语言,只要想学,总是能找到许多有价值的帮助。

但是不开始学,就什么都没有。无论问这个问题是求安慰求鼓励还是求骂醒,都没什么意义。

要是想学,就去按部就班一点点开始。

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