如何自学Python编程?一堆的Python教程却感觉无从下手呢?我想这应该是很多Python初学者正在纠结的问题。
今天想要分享给大家的是如何自学Python编程,学习这件事 还真不是人人都擅长的,有的人拿到一堆的Python教程却感觉无从下手,有的人却靠这一堆Python教程入门,这就是差距!那么对于拿了一堆Python教程却手足无措的同鞋要怎么办呢?
我们来看看同样的问题,其他前辈是怎么解决的。
我的学习经历分享
不仅是学Python,你学任何东西都得去实践。只看书,一是记不住,二是看时间长了,没动力了,看不下去了。
分享一下我自己的经历。
接触Python是从爬虫开始(脸红,以后再也不xjb写了),那时只知道照着网上的教程写,仗着自己C/C++的基础,强行理解Python代码含义。如果是考试的话,我是连学号都要抄下来的那种。
后来发现Python和C++完全是两个东西,而且Python也并不简单,其中包含着非常有趣的语法。由于我没有系统的看过书,所以对Python的一些细节完全不了解,只能是写代码的时候现场查,东拼西凑的感觉。
后来觉的根基不稳,写不下去了,就尝试着看廖雪峰的博客还有python核心编程。廖大的看完了,部分章节跳了,很基础。核心编程那本书也没看完,因为觉得好多东西基本用不到,无非是运行下例子,很没意思,后来这书看到一半就放弃了。
此时,我的Python水平就是强行用c++的思想编程,然后用Python翻译,都是简单语句,绝对跟python不沾边。估计这时候连入门都不算。后来慢慢找一些小项目练手,逐步提升自己
必须在项目中学习
举个例子,想从一个有100个人员信息excel或者txt里找到年龄小于25岁的女生的电话号码.
先思考怎么操作,然后用python去实现,那么完成的时候,你就对用python操作文本,组装数据结构有了一定的了解。
下一步就是怎么把这些数据存储到数据库中,然后通过python去查你想要的人的信息,这时候你对python的数据库操作有了认识
再下一步,通过python怎么在数据库中加入和删除人员信息
再思考怎么加上一个UI去实现操作,用web还是python 图形库
最后考虑怎么能够将这个程序打包成可执行程序而不是脚本之行呢
通过这样一个小练习,你就能知道如何去掌握python基础了
只有在项目中学习,才能学会编程。
当然,其实对于小白来说,入门很难,因为连编程原理都没有理解,更别提跟着做项目了。如果你真得想入这行,那么,有老师带领入门+项目实战是最好的方法了。
以上是如何自学python语言的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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