是否非常想学好 Python,一方面被琐事纠缠,一直没能动手,另一方面,担心学习成本太高,心里默默敲着退堂鼓?
幸运的是,Python 是一门初学者友好的编程语言,想要完全掌握它,你不必花上太多的时间和精力。
Python 的设计哲学之一就是简单易学,体现在两个方面:
语法简洁明了:相对 Ruby 和 Perl,它的语法特性不多不少,大多数都很简单直接,不玩儿玄学。
切入点很多:Python 可以让你可以做很多事情,科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等,总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。
废话不多说,学会一门语言的捷径只有一个: Getting Started
¶ 起步阶段
任何一种编程语言都包含两个部分:硬知识和软知识,起步阶段的主要任务是掌握硬知识。
°1 硬知识
“硬
知识”指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等,例如:变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的,看上去是掌握了一
种语法,实际是建立了一种思维。例如:让一个 Java 程序员去学习 Python,他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到
Python 中来,因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。
如果你是刚开始学习编程的新手,一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味,但对于建立稳固的编程思维是必不可少。
下面列出了一些适合初学者入门的教学材料:
❖「笨方法学 Python」:http://learnpythonthehardway.org/book/
这本书在讲解 Python 的语法成分时,还附带大量可实践的例子,非常适合快速起步。
❖「廖雪峰的 Python 2.7 教程」:Home - 廖雪峰的官方网站
Python 中文教程的翘楚,专为刚刚步入程序世界的小白打造。
❖「The Hitchhiker’s Guide to Python!」:The Hitchhiker’s Guide to Python!
这本指南着重于 Python 的最佳实践,不管你是 Python 专家还是新手,都能获得极大的帮助。
❖「Python 官方文档」:Our Documentation
实践中大部分问题,都可以在官方文档中找到答案。
❖ 辅助工具:Python Tutor
一个 Python 对象可视化的项目,用图形辅助你理解 Python 中的各种概念。
Python 的哲学:
用一种方法,最好是只有一种方法来做一件事。
学习也是一样,虽然推荐了多种学习资料,但实际学习的时候,最好只选择其中的一个,坚持看完。
必要的时候,可能需要阅读讲解数据结构和算法的书,这些知识对于理解和使用 Python 中的对象模型有着很大的帮助。
°2 软知识
“软知识”则是特定语言环境下的语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分,即使完全不了解不会使用,也不会妨碍你去编程,只不过写出的程序,看上去显得“傻”了些。
对
这些知识的学习,取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言,起步阶段极易走火,或者在选择 Python 版本时徘徊不决,一会儿看 2.7
一会儿又转到 3.0,或者徜徉在类库的大海中无法自拔,Scrapy,Numpy,Django
什么都要试试,或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动,或者整天跪舔语法糖,老想着怎么一行代码把所有的事情做完,或者去构想
圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。
很多“大牛”都会告诫初学者,用这个用那个,少走弯路,这样反而把初学者推向了真正的弯路。
还不如告诉初学者,学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug,只能脚踏实地,没有奇迹只有狗屎的过程。
选择一个方向先走下去,哪怕脏丑差,走不动了再看看有没有更好的解决途径。
自己走了弯路,你才知道这么做的好处,才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式,为什么面向过程可以解决却偏要面向对象,为什么我可以操纵每一根指针却偏要自动管理内存,为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise...
更重要的时,你会明白,高层次的解决方法都是对低层次的封装,并不是任何情况下都是最有效最合适的。
技术涌进就像波浪一样,那些陈旧的封存已久的技术,消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、手游和 HTML5 的火热,某些方面不正在重演过去 PC 的那些历史么?
因此,不要担心自己走错路误了终身,坚持并保持进步才是正道。
起步阶段的核心任务是掌握硬知识,软知识做适当了解,有了稳固的根,粗壮的枝干,才能长出浓密的叶子,结出甜美的果实。
¶ 发展阶段
完成了基础知识的学习,必定会感到一阵空虚,怀疑这些语法知识是不是真的有用。
没错,你的怀疑是非常正确的。要让 Python 发挥出它的价值,当然不能停留在语法层面。
发展阶段的核心任务,就是“跳出 Python,拥抱世界”。
在你面前会有多个分支:科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等,这些都不是仅仅知道 Python 语法就能解决的问题。
拿
爬虫举例,如果你对计算机网络,HTTP协议,HTML,文本编码,JSON一无所知,你能做好这部分的工作么?而你在起步阶段的基础知识也同样重要,如
果你连循环递归怎么写都还要查文档,连 BFS 都不知道怎么实现,这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样,非常低效。
在这个阶段,不可避免要接触大量类库,阅读大量书籍的。
°1 类库方面
「Awesome Python 项目」:vinta/awesome-python · GitHub
这里列出了你在尝试解决各种实际问题时,Python 社区已有的工具型类库,如下图所示:
你可以按照实际需求,寻找你需要的类库。
至于相关类库如何使用,必须掌握的技能便是阅读文档。由于开源社区大多数文档都是英文写成的,所以,英语不好的同学,需要恶补下。
°2 书籍方面:
这里我只列出一些我觉得比较有一些帮助的书籍,详细的请看豆瓣的书评:
科学和数据分析:
❖「集体智慧编程」:集体智慧编程 (豆瓣)
❖「数学之美」:数学之美 (豆瓣)
❖「统计学习方法」:统计学习方法 (豆瓣)
❖「Pattern Recognition And Machine Learning」:Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖「数据科学实战」:数据科学实战 (豆瓣)
❖「数据检索导论」:信息检索导论 (豆瓣)
爬虫:
❖「HTTP 权威指南」:HTTP权威指南 (豆瓣)
Web 网站:
❖「HTML & CSS 设计与构建网站」:HTML & CSS设计与构建网站 (豆瓣)
...
列到这里已经不需要继续了。
聪明的你一定会发现上面的大部分书籍,并不是讲 Python 的书,而更多的是专业知识。
事实上,这里所谓“跳出 Python,拥抱世界”,其实是发现 Python 和专业知识相结合,能够解决很多实际问题。这个阶段能走到什么程度,更多的取决于自己的专业知识。
¶ 深入阶段
这个阶段的你,对 Python 几乎了如指掌,那么你一定知道 Python 是用 C 语言实现的。
可是 Python 对象的“动态特征”是怎么用相对底层,连自动内存管理都没有的C语言实现的呢?这时候就不能停留在表面了,勇敢的拆开 Python 的黑盒子,深入到语言的内部,去看它的历史,读它的源码,才能真正理解它的设计思路。
这里推荐一本书:
「Python 源码剖析」:Python源码剖析 (豆瓣)
这本书把 Python 源码中最核心的部分,给出了详细的阐释,不过阅读此书需要对 C 语言内存模型和指针有着很好的理解。
另
外,Python 本身是一门杂糅多种范式的动态语言,也就是说,相对于 C 的过程式、 Haskell 等的函数式、Java
基于类的面向对象而言,它都不够纯粹。换而言之,编程语言的“道学”,在 Python
中只能有限的体悟。学习某种编程范式时,从那些面向这种范式更加纯粹的语言出发,才能有更深刻的理解,也能了解到 Python 语言的根源。
这里推荐一门公开课
「编程范式」:斯坦福大学公开课:编程范式
讲师高屋建瓴,从各种编程范式的代表语言出发,给出了每种编程范式最核心的思想。
值得一提的是,这门课程对C语言有非常深入的讲解,例如C语言的范型和内存管理。这些知识,对阅读 Python 源码也有大有帮助。
Python 的许多最佳实践都隐藏在那些众所周知的框架和类库中,例如 Django、Tornado 等等。在它们的源代码中淘金,也是个不错的选择。
¶ 最后的话
每个人学编程的道路都是不一样的,其实大都殊途同归,没有迷路的人只有不能坚持的人。虽然听上去有点鸡汤,但是这是事实。
最后:
自己多问下为什么学python
如果一门语言没有改变你的编程思维,那么它不值得你去学习”。如果这么说,我们大学的时候,学习了c,c++,java,C#,算是值得学习么?很多时候是不值得,我觉得我们大学的课程就是用java,c#,c++把"C程序设计"又上了一遍.
这是因为,学校的老师会C和java之类的,所以要跟着规矩开这门课,(这也就是为什么,许多学校还在教vb,),这也就是为什么,你所以为的一样就是大家都有For都有while,都有switch..都有Class...都有int 都有float,所谓的不一样就是用C有指针,java没有,这就是为什么教育是失败的,这也就是为什么,我目前认识的几个编程大牛
python的优点:简单 我所说的简单,是相比于象C和C++这样的语言,你为了编程,要学习许多偏底层的东西.在比如,你在学习一个新的编程范式,或者想要马上做个例子看看,试验某个API,如果你是写java的,你不得不去写一个main,写一些构造,即使有IDE这样的东西,能够为你带来代码生成器,而我做得就是写一段“脚本”,或者打开python交互式解释器就行了。
自己认识的python朋友出去工作,工资比较高,然后自己又刚刚好是会python所以选择学习python,这样的人比较危险但是也比较有激励,还有就是觉得python比其他开发语言好用。
学完python前景会咋样
其实我个人是很看好python未来的就业前景的,因为我认识太多的工程师都已经在学python,很多都是月收入大几万的
我个人也并非一直用python。前些年主要用c/c++以及java开发一些通信,移动系统,互联网通信。近3年开始才转向python。坦白的说,这可能与你相处的公司以及环境不大一样。随便举个例子,google的protocol buffer协议一出来就具有c++/python/java三种语言支持。google的广告系统早在03,04年左右就一并对python进行了webservice支持,大部分涉及基础核心系统的公司,都开始对python进行了扩展支持。甚至开源社区的postgresql数据库,除了自身的ansi SQL,pgsql,pg/TCL,PG/PERL之外对python进行了内嵌支持,唯独却没有呼声很高的java。在FREEBSD(MIT)/LINUX(GPL)平台上,对java可能排斥性比较大,但综合而言,目前python发展还没有java那种普及,主要是python大部分工作仍然是在较为深入地系统层和框架层做设计开发,例如django,SQLAlchemy,fail2ban,mail邮件系统,twisted等等。这部分对于那种习惯应用前辈们框架的编码人员而言,缺乏创造力的他们根本无法适用这种开发。尤其在python涉及一些系统层面需要有较强的c/c++能力,这部分人在国内要么就累得要死没时间,要么就啥都不会就会拷贝代码,而国内公司也鲜有主动去做这部分基础劳动的,大多都是等别人做好了在直接拿来用,所以造就了任何技术性的东西出来,国内都是先等等看,然后抄袭应用。
大环境如此,但千万误认为先等等看吧。对于一个技术人员而言,缺乏对新技术的渴望与热情,这是一种非常危险的事情。我工作8年了,按照国内很多的人的说法早已不做代码了,但又一次在听一个老外的演讲,他说他50多岁仍然每天坚持写代码,了解最新的动态,所以他才能做到他们公司的首席科学家,因此它才能时刻指导项目团队前进并保证项目的质量。他坦言对于一个不写代码并且不了解最新的技术动态的技术人员或者技术团队的负责人而言,这种团队也就足够做作小项目,一旦压力和项目过大,就会有很多问题漏出来。
对于新人而言,无论学习什么技术,都要以鼓励的姿态出现。太多用薪水和你个人所看到的现状去衡量一门技术,那绝对是欠缺眼光的。任何一门技术,一旦有人学习,他有可能逐渐成为这个领域的专家,即便再滥再没有人用的开发语言技术,他也有可能就是明日的奠基者或者大师。
自己如何确定目标
在生活中学会不断挖掘自己的潜力。我们都是一个普通人,可能并不清楚自己到底在哪方面占有优势。所以,学着在生活中找到自己的优势,并根据优势选择一定的就业方向。
不随波逐流。不要看周围的人做什么,自己就做什么,也许别人做的并不适合你。别人的优势很可能会成为你的劣势。所以,坚定自己的想法,让自己知道那些方面适合自己,自己可以胜任。
不断尝试可能成为自己的优势。你不知道什么适合自己,所以才要大胆、勇敢地尝试。找到一种可以属于你的独特的优势。
坚定信念。一旦你坚定了自己的信念,就不要被别人的意见或是讽刺或是嘲笑所干扰。别人不是你,不懂的你在想什么,不清楚你开始这件事的源头。你的事情,不了解你的人,没有资格轻易评说。
不茫然,不多想。别让太多的事干扰到你奋斗下去的信念。梦想不容许太多的杂念。那些杂念只会让你的心愈来愈脆弱,多为一个人考虑,到头来,伤害的还是自己。
选择自己学习方法
每个人都有适合自己的方法,有的人去选择自学,有的人选择看视频学习,有的人选择报名培训班,那在这个时候,你就要自己考虑清楚,到底那样对的帮助是最大的,个人觉得是跟着培训班最好的,毕竟人家的实战项目多,我们学软件开发的都知道实战项目对于学好一门语言是 很重要的。
学习python有那些误区
具体里面的误区非常的多,那些就不需要我去写出来,我给你说的一般都是心态的问题,首先一个觉得自己会java和c++,然后我学习python就很牛,但是你要知道语言是有很多相同的地方,但是不是通用,一定要自己学习的仔细。还有一种就是觉得我不会英语,我要先去把英语学习好在来学python。因为自己想还坏主意然后学习,这样的都是容易找进误区的。
怎么样才能学好python
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