Python好學嗎？

不然python出現(xiàn)了這么多年了，優(yōu)點又那么多，口碑那么好，還是用的不多。要學python的學過python的不少，真正能把python玩的行云流水的不多。

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“會”這個概念太廣了，如果學過其它語言再學python，學會判斷、循環(huán)、函數(shù)、對象……這些概念可以說不費吹灰之力，只是寫法上有些不一樣而已，理論上也可以用python開發(fā)出任何需要的東西了。但這種“會”僅僅是會用python寫程序而已，還沒有把python的思想融會貫通，如果python僅僅是寫法上跟其它語言不一樣，python也失去存在的意義了。

筆者屬于剛會用別的語言的寫法寫python

python好學嗎？

路徑I

咱們先從自律能力最差的人說起。

這樣的同學，往往是三分鐘熱度。偶然受到了刺激，發(fā)奮要學習Python，以便投入數(shù)據(jù)科學的事業(yè)中。

他會立即跑到圖書館或者書店抱回來一本《X天從入門到精通Python》的書開始啃。結果X天還沒到，就順利跑完了從入門到放棄的全過程。

你沒能堅持下來，自己肯定是有責任的。但是最大的問題，在于過度高估自己的自律能力。

這樣的同學，我推薦你到Coursera平臺上，按部就班學習一門非常好的MOOC——“Programming for Everybody”。

推薦這門課，是因為課程質(zhì)量真是太好了。

首先是教材好。這本教材的來源是有故事的。

先是 Allen B. Downey 寫了一本開放書籍 “Think Python: How to Think like a Computer Scientist”。

這本書在Amazon上的評價是這樣的：

Charles Severance覺得這本書寫得太好了，想把它作為教材。于是征得作者同意，大篇幅借鑒了這本書的內(nèi)容架構，編寫了一本 “Python for Informatics”。

Charles寫作這本書的時候，同時開放推出了iBook格式。里面就包含了自己的授課視頻，供學生直接觀看學習。

后來，Charles用這本書擴展，做成了一門MOOC。2015年上線不久，硅谷資深工程師就都爭相學習。

Charles深諳課程迭代的技藝。他不斷添加內(nèi)容，完善課程體系，將一門課發(fā)展成一個專項課程(Signature Track)，并且將教材升級為 “Python for Everybody: Exploring Data In Python 3”

在目前全球MOOC口碑榜上，Charles的這門課一直名列前茅。

這個專項課程深入淺出講解Python本來就很簡單的語法，而且還用數(shù)據(jù)科學的一些基礎工作任務，帶動你去使用Python語言寫簡單項目。這種扎實的訓練過程可以增強你的信心，激發(fā)興趣。

對于自律程度低的同學來說，下面這個特性更重要——一切工作都有時限。

Coursera上的課程，每周的任務很明確。練習題正確率如果不能達到80%，就不能過關。到了截止日期，如果你不能完成全部練習和課程項目，就拿不到證書。

老師在前面引領你，助教在旁邊督促你，平臺用時間表提醒你，論壇上的同學們在用同儕壓力推擠你……

想偷懶？想三天打魚兩天曬網(wǎng)？很難。

路徑II

如果你的自律能力中等偏上，那么你可以選擇的面就寬了。

這里我給你推薦另一個MOOC平臺，叫做Datacamp。

我第一次接觸Datacamp，是在2015年初。那時我在Coursera上選修杜克大學的統(tǒng)計學課程 “Statistical Inference”，配套的練習就在Datacamp上。

當時這個平臺就給我留下了非常深刻的印象，因為代碼的運行都采用了云環(huán)境。學習者不需要在本機安裝任何環(huán)境，一個支持HTML5標準的瀏覽器就能帶給你完整的學習體驗。

對初學者來說，這種入門方式太好了。要知道，許多人的學習熱情，就是被環(huán)境配置和依賴軟件包安裝的坑埋掉的。

兩年之后，Datacamp已經(jīng)迭代得更為強大。你可以打開首頁的Data Scientist with Python這個學習路徑，查看其中已經(jīng)提供的20門課程。

這些課程涵蓋了從Python基礎，到數(shù)據(jù)處理，直至人工智能和深度神經(jīng)網(wǎng)絡的方方面面。

所有的課程設計，都是短小精悍的。一般不超過4個小時，就可以完成某一主題的學習。這樣你學起來毫不費力，可以在相當短的時間內(nèi)獲得反饋（練習題自動評分）和成就感（證書）。

這個平臺的課程，進度完全由學習者自己掌控。所以我把它歸納為適合有一定自律能力的學習者。

它既可以給你即時的回饋，讓你時刻了解自己所處的位置進度，不會迷失方向，又能充分體驗自主學習的樂趣。

Datacamp的課程，一般都是第一部分免費開放。后面部分購買后才能解鎖學習。如果你對自己的學習能力和毅力有信心，可以購買一個完整時間段（例如一年）的課程。在此期間，所有平臺上的課程，你都可以學習，并且可以在通過后獲取證書。這樣的購買方案本身已經(jīng)有優(yōu)惠，而且每年都會有特定時段的大幅打折促銷，非常劃算。建議放到購物車里面多關注。

python好學嗎

相對說是比較容易上手的，具體要看個人的情況。

Python是一種適合初學者學習的語言。 至于Python好不好學，我覺得還是看個人情況吧。 每個人接受的時間都不一樣。 自然，學習的效率也是不同的。 然而，Python 是相對于其他的。 在編程語言方面，語法簡單易學，功能強大。

python的優(yōu)勢

1、兼容性：Python兼容很多平臺，所以開發(fā)者不會遇到使用其他語言時經(jīng)常遇到的麻煩。

2、面向?qū)ο螅篜ython 支持面向過程和面向?qū)ο蟮木幊獭?在面向過程的編程中，程序員重用代碼，而在面向?qū)ο蟮木幊讨?，使用基于?shù)據(jù)和函數(shù)的對象。

3、標準代碼：Python使用強制縮進，使代碼可讀性極強。

python好學嗎？0基礎可以學會嗎？

如果你有Java或者C語言的基礎，甚至是R語言的基礎，入手Python基礎只需要自學一個周末的時間。熟悉一下基本數(shù)據(jù)類型；復合數(shù)據(jù)類型：列表和元組，字典，字符串；條件、循環(huán)語句；函數(shù)；面向?qū)ο缶幊痰染涂梢灾謪⒄崭鞣N例子開始編程了。如果你是零基礎，那你要從編程語言，計算思維學起，那怎么也得學上1個月~2個月的Python基礎學習。

總體來說，python是一門簡單的程序語言，是比較好學的。

python容易學么？

Python相比于其他編程語言更容易學習，但是想學精通還是需要選擇好的教程和好的師傅的，給你個課程大綱，你對比一下，很全面的！

階段一：Python開發(fā)基礎

Python全棧開發(fā)與人工智能之Python開發(fā)基礎知識學習內(nèi)容包括：Python基礎語法、數(shù)據(jù)類型、字符編碼、文件操作、函數(shù)、裝飾器、迭代器、內(nèi)置方法、常用模塊等。

階段二：Python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之Python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)知識學習內(nèi)容包括：面向?qū)ο箝_發(fā)、Socket網(wǎng)絡編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql數(shù)據(jù)庫開發(fā)等。

階段三：前端開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之前端開發(fā)知識學習內(nèi)容包括：Html、CSS、JavaScript開發(fā)、Jquerybootstrap開發(fā)、前端框架VUE開發(fā)等。

階段四：WEB框架開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之WEB框架開發(fā)學習內(nèi)容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰(zhàn)項目開發(fā)、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

階段五：爬蟲開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之爬蟲開發(fā)學習內(nèi)容包括：爬蟲開發(fā)實戰(zhàn)。

階段六：全棧項目實戰(zhàn)

Python全棧開發(fā)與人工智能之全棧項目實戰(zhàn)學習內(nèi)容包括：企業(yè)應用工具學習、CRM客戶關系管理系統(tǒng)開發(fā)、路飛學城在線教育平臺開發(fā)等。

階段七：數(shù)據(jù)分析

Python全棧開發(fā)與人工智能之數(shù)據(jù)分析學習內(nèi)容包括：金融量化分析。

階段八：人工智能

Python全棧開發(fā)與人工智能之人工智能學習內(nèi)容包括：機器學習、數(shù)據(jù)分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。

階段九：自動化運維開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之自動化運維開發(fā)學習內(nèi)容包括：CMDB資產(chǎn)管理系統(tǒng)開發(fā)、IT審計+主機管理系統(tǒng)開發(fā)、分布式主機監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)等。

階段十：高并發(fā)語言GO開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之高并發(fā)語言GO開發(fā)學習內(nèi)容包括：GO語言基礎、數(shù)據(jù)類型與文件IO操作、函數(shù)和面向?qū)ο?、并發(fā)編程等。

分享題目：函數(shù)不好學Python,為什么學不好函數(shù)
本文URL：http://jinyejixie.com/article6/hsieog.html

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