200字范文,内容丰富有趣,生活中的好帮手!
200字范文 > python自学怎么学 编程语言python入门? – python – 前端 ubuntu python安装目录

python自学怎么学 编程语言python入门? – python – 前端 ubuntu python安装目录

时间:2022-04-02 06:20:05

相关推荐

python自学怎么学 编程语言python入门? – python – 前端 ubuntu python安装目录

如果您是一名在读大学生,那么计算机学院一定会有Python课程,您可以去选修,跟着老师学,一定可以入门,如果你没有这个条件,也可以自己买一本书,跟着教材自己学习,达到入门也是没有问题的。

谢邀,作为一名一线研发工程师,下面谈谈如何快速零基础入门Python:

1、Python版本选择

目前Python有很多版本,可能会让初学者眼花缭乱,这里直接推荐Python3系列,毕竟Python2已经被官方淘汰不再维护了,作为初学者,完全没有必要再去追逐过时的东西。

Windows环境下Python安装很方便,下载exe直接一键式傻瓜安装即可。

Linux环境依赖其方便的包管理工具,apt-get install 或者 yum install 一条命令即可完成安装。

2、好的入门资料

“书籍是人类进步的阶梯”,这里推荐几本个人认为质量还不错的资料(PS:各位千万不要选择一些所谓的学院派大学教授出的书籍,质量实在不敢恭维,为了评职称真的是…….)

简明 Python 教程

Python编程,从入门到实践

Python核心编程

Python官方教程文档

当然重点官方教程文档,基本上你所遇到的所有基础问题都可以在这里找到答案,最重要的是它有提供简体中文,对国内的初学者来说是相当友好了。

3、搭建Python编程环境

眼过千遍,不如手过一遍。“一万小时定律”,在编程界同样适用。多动手编码、练习,才是快速提升自偶能力的捷径。下面推荐两款Python开发过程中编程工具的选择。

VSCode

由微软出品,拥有安装包小巧、跨平台支持、颜值高、占用系统资源少、丰富的插件支持等优点。

Python开发过程中,大家可直接在VSCode的应用市场中搜索「Python插件」一键安装即可。

PyCharm

如果对VSCode的配置过程感到繁琐,那么建议直接使用Pycharm这款IDE,开箱即用,实在是Python开发的首选IDE。

4、遇到问题如何解决?

授人以鱼不如授人以渔!那么在编程道路上遇到问题怎么办呢?

真正的勇士敢于直面惨淡的 BUG。下面谈谈自己的两点解决方案:

善用搜索引擎,善用Google,原理百度,是每一个IT人士必备的技能;

善用GitHub、StackOverflow,搜索自己想要的问题解决方案,当然这里的资料可能都是纯英文的,不过不影响,你完全可以借助翻译软件帮你搞定。

最后,希望题主可以早入踏入Python的征途。

本文为作者“一个程序员的奋斗史”悟空问答原创文章,未经允许转载、抄袭必究!

学python最重要是有自制力。有自制力的人发展不会很差。

至于入门,网上有很多相应的教程,偶当初自学是看哔哩哔哩上python入门教程,600多集的,自己感觉有一点弹幕学真的会更认真。可以先往下看了解到底要往哪方面发展,定了这个后才能说怎么入门。最后面也有资源可以领取哦。

自学python首先要找到自己的学习目的

偶的学习目的特明确,SEO相关的有用的偶都学。题主并没有提到以后要涉及的职业发展,那就先介绍一下。大家都是为了学完Python找到工作,但实际上领域不一样,如今学习Python的重点不一样。题主想要知道重点学什么,那要看的是你以后做什么。

看图:

从上图可知python找工作有很多的路径。实际上把这样的路径简化一下可以得到下图。这里有一个重点在于,下图当中的每个发展方向下面有一个对应路线图的一二三四这样的数字。

重点学习内容标注并合适的方法

然后按照下面流程来,找到网络上相应资源就好了,最好找到一家比较全的资源然后跟着学。

Web基础开发

解决的现实问题:

能够使用面向对象的程序设计方法, 基于Linux操作系统开发多任务的网络程序开发。

掌握的核心能力:

1、能够熟练使用Linux操作系统;

2、掌握网络编程相关技术,能够实现网络间数据通信;

3、掌握程序设计开发中多任务实现方式;

4、能够熟练掌握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;

5、掌握Python中的re模块的使用,能够实现对字符串进行复杂模式匹配;

6、掌握Web服务器的工作流程,以及Web框架的实现原理。

要点:

Linux命令、网络编程、多任务编程、正则表达式、html与css、JavaScript、jQuery、数据库编程、Python语法进阶、静态Web服务器、mini-Web框架。

Web-Django框架

解决的现实问题:

更上一级能够开发主流Web网站,并掌握常见的技术要点;根据实际问题设计出相应数据库表。

掌握的核心能力:

1、掌握Python Web主流框架-Django的使用;

2、可根据Web框架设计,开发对应的数据库;

3、可根据业务流程图,开发Web网站的前后台业务。

要点:

Django框架、前后端分离模式、VUE进阶-组件式开发、Django REST framwork、统计、权限管理、商品数据管理、日志管理、用户管理、前后端不分离模式、数据库-读写分离、Django高级第三方模块、FastDFS分布式文件系统、Celery异步操作、Vue双向绑定、Docker 入门、Crontab定时任务、页面静态化、在线支付、Nginx+uWSGI部署。

Web-Flask框架

解决的现实问题:

高并发全功能的Web网站开发;提升数据处理响应速度,灵活运用缓存。

掌握的核心能力:

1、掌握Python Web主流框架-Flask的使用;

2、掌握常见的性能优化技术;

3、缓存服务器的操作和设计;

4、异步任务的实现。

要点:

Docker 进阶、uWSGI、Nginx进阶、性能优化、Flask框架、路由定义及视图函数、蓝图、SQLAlchemy、Flask-RESTful、手机 APP + PC Web前端、MySQL业务数据存储、Redis缓存层、第三方对象存储、RabbitMQ + Celery 异步任务、APSchedule定时任务、http://socket.io及时通讯、Elasticsearch 5.6 搜索+自动补全、RPC+kafka对接推荐系统与AI系统、supervisor进程管理。

人工智能机器学习编程

解决的现实问题:

利用学习到的科学计算库对收集到的数据进行数据基本处理,使其符合机器学习算法模型;利用学习到的机器学习算法解决部分实际问题。

掌握的核心能力:

1、掌握数据挖掘基础工具使用;

2、掌握机器学习中处理数据方法;

3、理解常见机器学习算法原理。

要点:

人工智能概述、数据可视化matplotlib、科学计算库numpy、科学计算库pandas、Scikit-learn使用、特征工程、k-近邻算法、线性回归、岭回归、逻辑回归、决策树、集成学习(Bagging, Boosting)、k-means、不同模型评估方法介绍、模型选择与调优、模型保存和加载、聚类、分类。

人工智能基于大数据的推荐系统

解决的现实问题:

能够实现推荐系统的算法不同场景应用;能够根据推荐场景业务流完成推荐业务开发。

掌握的核心能力:

1、掌握推荐系统的工作原理和实现流程;

2、掌握推荐系统的算法实现原理以及应用场景;

3、掌握Lambda大数据相关基础;

4、可实现基于大数据框架的推荐系统搭建;

5、能够基于推荐业务流完成系统搭建。

要点:

分布式存储计算案例、数据仓库工具hive、spark-sql、spark sql与hive离线分析、ABTest实验中心、埋点参数设置、推荐服务、缓存服务、实时日志分析、实时召回集、热门与新文章、文章画像构建、用户画像构建、文章用户画像业务实现、离线召回集介绍、排序模型选择介绍、spark mllib讲解、离线模型评价、评估场景需求。

后面更多是实战了,更多偏向于数据分析:

对企业异常数据进行深入分析,对业务风险指标进行跟踪分析及优化;搭建业务监控体系,及时发现、排查业务问题,并能提出有效的解决策略或方案;配合项目计划,负责建模驻场项目,完成数据分析需求及任务;通过大数据算法对数据进行模型的构建、维护、和评估。

掌握的核心能力:

1、熟悉常用数据挖掘算法与模型,熟悉逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等建模方法;

2、熟悉Python、Tableau、SPSS、SAS等多种数据分析工具;

3、熟练使用时间序列、聚类分析、逻辑回归、因果分析等统计方法。

要点:

统计学基础、Python编程数据分析、SPSS数据分析、数据化运营,网络游戏市场分析,及电商数据分析,问卷数据分析、CRM、BI理论、数据可视化分析

最后python拓展就是爬虫和自动化测试运维了,

属于拓展项目。也是很重要的接近工作的。

更多是做各种项目进行熟悉和自己优化方法。

解决的现实问题:

自动化爬取浏览器网站数据或App应用数据,对爬取中遇到的反爬措施应用相应的反反爬方案解决处理。

能够针对企业中开发的项目进行自动化测试。

能够搭建部署运行维护Linux环境。

掌握的核心能力:

爬虫:

1. 网页数据爬取;

2. App数据爬取;

3. 反反爬解决方案;

4. MongoDB数据存储。

测试开发:

1. 项目开发流程与测试方法;

2. 自动化测试工具的使用;

3. 接口测试;

4. 性能测试。

运维开发:

1. Linux系统安装使用(CentOS系统);

2. Linux系统管理与维护;

3. Shell编程;

4. 自动化运维与监控。

要点:

爬虫基础、requests模块、数据提取、Selenium、抓包反爬与反反爬方案、MongoDB数据库、Scrapy爬虫框架、Appium的使用、测试理论基础、项目开发流程、禅道工具使用、Jira工具使用、Web自动化测试(Selenium、Appium、Unittest等使用)、JMeter接口测试、性能测试、CentOS系统安装、Linux系统优化、常用工具使用、Linux文件管理、软件管理、权限管理、日志管理、进程管理、Apache服务器使用、防火墙管理、LVS集群、keepalived使用、Shell编程、Ansible、Nagios监控。

一大堆看着可能前期学都不是很懂,所以去b站上搜吧,小破站是学习的网站,当然黑马程序员官网上也都规划好了,看他们视频一个一个学更好。

关注偶回复“python很火”,就可以领取上面的入门资源啦。

0基础开始学习python的话,可以先买一本书。偶之前学习时候买的一本 python从入门到实践,看着书上的代码,一点点进行复现,学编程最重要的就是要动手,还有就是做笔记(这里强调一下最好用网络笔记,有道云或为知笔记都行),将自己不熟悉的地方多敲几遍。

基础语法熟练掌握以后最好开始直接在github上面找实战项目进行学习,在进行项目的过程中肯定会发现某些基础语法掌握的不熟练,这时候回去翻看笔记,会有不一样的收获。不懂的地方尽量去谷歌或者百度自行解决,培养独立解决问题的能力,技术性的问题前人一般都遇到过,很多大佬们都会将自己遇到的坑以及解决方法发布出来,前人栽树后人乘凉!

可以加一些学习python的群,关注一些公众号,将他们发布的文章,进行代码复现,这也是一个很好的学习过程。

另外也可以结合视频来学习,百度上直接搜有很多相关的免费视频,偶不太推荐全靠视频来学习,很多培训机构做的视频战线拉的太长,虽然视频内容很全面,但当你看到内容那么多的时候可能就有抵触心理。

暂时就这些吧。有什么问题再联系。

总结,以上就是关于python自学怎么学以及编程语言python入门的经验分享,卡友有疑问可以加wx或扫码加群!

本内容不代表本网观点和政治立场,如有侵犯你的权益请联系我们处理。
网友评论
网友评论仅供其表达个人看法,并不表明网站立场。