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从正式开始学习Python到现在也差不多很长一段时间了!多少也算有些体会,现在想把把这几年的学习情况简单梳理一下,既是给自己做个总结,也希望能给予情况类似的朋友们一点帮助。本篇帖子有几千字,是我辛苦写了几天的总结,也许对初学者有用,建议大家耐心看完。
要想入门一门语言,有两个要素无法回避的,一是学习资料,二是开发工具。
1:学习资料网上的视频、书籍、博文等学习资料可谓铺天盖地,但毕竟我们的学习时间是有限的,不可能去一一尝试,选好适合自己的学习方式和资料对入门者来说是很关键的一步。
我的选择是阅读纸质书籍,选几本适合自己的书静下心来认真阅读,书中的代码一定要仔细琢磨(有条件的可以自己把代码写一遍,加深理解),实在看不懂的地方可以暂时跳过,但一定要坚持读下去,说白了就是“硬啃”。
学习Python以来,陆续接触过IDLE、pycharm、sublime text、spyder、Ipython五个编辑器对开发工具进行了推荐,这里我简单阐述一下对上述五种工具的使用感受:
IDLE: Python安装自带工具,被很多人诟病,但我觉得它安装简单,反而很适合初学者。如果实在不喜欢,可以在学习一段时间后改选其他的工具。
pycharm:专业级神器,缺点是比较笨重,平时写小程序的话一般不用。
sublime text:轻量级神器,我的最爱,非常喜欢它的界面。
Anaconda:集成了大量数据分析相关库,安装方便,另外它的调试功能据说也比较强大。缺点是界面比较难 看,代码补全功能也不完善。
Ipython:又称jupyter,Anaconda自带,我最近才开始使用,能够实时查看代码输出(这一点也很适 合初学者)
这里所谓的“进阶”并不是说已经度过了入门阶段,而是指在学习Python基本语法的基础上做一些扩展,向着实际应用迈出第一步。
目前来看学习Python主要有三个方向:web开发、数据分析、机器学习。个人觉得Python在web开发领域没有太大的优势,而机器学习需要大量的理论和技能基础、入门门槛较高,所以我最终的选择是从数据分析入手。
这一阶段的学习方法除了自己阅读资料外,最好能找一些外部的支持,对口专业的在校生和在职人员或者是身边的老手请教。如果都没有可以从网络上寻求帮助,这方面我
1).结合自身情况购买一门在线课程买在线课程的最大作用不是它提供的视频和资料,而是给你一个与其他人共同学习交流的氛围和机会,有的课程会设置进度或者时间限制,这些都可以对自学起到督促作用。
2).寻找并加入适合自己的网络群体一个人自学很有可能因为动力不足而中途放弃,可以尝试加入一个或几个适合自己的网络群体(博客、知乎、社区等),寻找志同道合的学习伙伴,相互交流、相互促进.
1.坚持学习
坚持是一个老生常谈的话题对于这一点我们要正确看待,“三天打鱼两天晒网”的状态是很正常的,学习中断了等有时间后继续就可以,要学会调整心态,不必因学习受阻而气馁、放弃,要接受这种并不顺利的学习状态,这才是我们业余学习者应有的坚持。
2.细化目标
在学习过程中,最好能够制定比较细小的目标,然后不断更新,像做一个web网站、开发一个小游戏之类的中期目标,个人认为并不适合每一个初学者。我们需要根据自身的学习程度和技能水平不断细化、调整当前的目标制定适合自己的目标可以让学习更有动力,反之则会增强挫败感。
3.多练多看
“练”是指在学习过程中要勤于动手写代码,在学习初期,哪怕是照抄书本上的代码也可以加深对程序的理解“看”是指要善于阅读和学习其他人优秀的代码,这样才有可能慢慢体会到Python真正的精髓所在。