分享Python编程自学的一些学习心得和避坑经验

      首先,对于python初学者最大的困难是什么?就是不自信,否定自己,在心理上设障碍,觉得一个个编程代码看不懂学不会。这种思想就是阻止自己去掌握一门语言最大的障碍,就像婴儿学走路,如果怕摔怕疼就不学,那这辈子就永远无法正常行走,虽然比喻不恰当,但想表达的就是要先去尝试,在学习的过程中找到乐趣再掌握它,总能学会。比如先学基础命令,比如打印出一句话都能有满满的成就感,从小小的成就感中一点点的体会编程的乐趣,久而久之就会去研究python 的语法去掌握它。

      零基础小白不知如何体会这种成就感?这里我分享下自己心得感受。对于小白来说,最好是找人带,刚开始起步难,到处找视频找资料最后还是无法形成一条体系的学习路径,有人带的话就会比自学高效的多。推荐一个非常好的课程,比较适合0基础小白入门,每天都会分享直播课程,专业老师带你入门,能少走很多弯路。每天晚上下班后听2个小时,比你自己去摸索要高效快捷的多。一些学习用的软件和资料他们都会免费分享的。跟着学,有套系统的学习路径,不自觉的就入门了,成就感自然有了。下方就是添加链接,可加入免费听直播课领取资料!

python 学习路线--教程

     python 本身语法学习中还会在面向对象这个概念中卡住,因为之前的语法都是面向过程,写个函数封装起来就完事了,后来遇到面向对象,思路就要转变一下了,三大特性,类的概念,继承,对象,多态,封装,以及各种魔法函数,需要大量练习和理解。

      这些还是python 语法本身,后面的python 爬虫就要学习除了网络协议,抓包,以及各种requests 库,还要学习提高速度多线程,多进程,分布式的抓取,另外还会需要代理ip,伪登录,等难题。

      在抓数据上已经费了老劲了,接下来就要存数据,数据库得学习一下mysql sql 语句 mongodb ,redis 都得学习下。

      好不容易存好了数据,就要去分析了,numpy pandas 就又要学习各种函数去学习,于是又开始找关于python数据的相关资料。

      使劲学习完之后,分析数据也差不多了,就要考虑数据展示了,matplotlib seaborn echart 就要学习了js语言也要学习了,于是折腾一波,就可以做出基本的数据图表了。

      然后又希望展示到网站,让同事看,于是就又要学习django flask 这样的网络框架,一顿猛学之后基本就可以展示了。

      后来发现自己需要优化一下网站,性能更高,耦合度更小一些,要做成前后端分离的形式,于是又去学了restful 的开发方式和vue 框架,实现前后端分离。

      后面发现自己的数据分析深度不太够,于是又恶补了一些统计学的知识,于是又进了统计学到机器学习到深度学习的深坑,于是自然语言处理,计算机视觉,这些依靠神经网络的技术也入门了,当然这些需要一点点的死磕,从线性代数到手写神经网络,到应用框架一步步理解其原理,是最有乐趣的。

      总之,自学的经历是痛苦的同时也能体会到成就感的,每次多学到点东西,内心就多满足一点。

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