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3个月从0基础到数据分析项目,我是这样学Python的!_成都python学习

发布者: 达内杨老师     浏览次数:     发布时间:2018-09-11 11:18:19

这个部分一些简单的练习就是,自己构造一个数据类型,然后去实现基本的用法。比如你自己构造一个列表,实现列表中数据的访问、更新、删除等基本操作,比如 len()、max()、min() 函数...

Python 是一个有条理的和强大的面向对象的程序设计语言,类似于Perl, Ruby, Scheme, 或 Java。Python在设计上坚持了清晰划一的风格,这使得Python成为一门易读、易维护,并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。


在学习Python的路上,有哪些事半功倍的方法?今天我们来看看一位科班出身的小伙伴,Python是如何为他打开新世界大门的。


我这个半路入坑Python的来强答一波把。专业是软件工程,也就是所谓的科班出身,大三上之前都没有接触过Python,偶然听过一次,却还不知道是什么单词。


直到大三下学校开了Python这门课。


因为当时一直在写Java,并且较开始一直定的目标就是Java后端,所以直到学Python之前都是在用Java写网站,训练算法。


刚开始学Python没觉得有什么的。觉得就那样,自己Java基础还不错,所以上手很快。


直到后面我们老师让我们用Python写爬虫,我的个乖乖。简直就是打开了新世界。之前用Java写过,但是都是爬文档(笑哭)。


对Python的感觉来了也就是这个时候。于是自己就开始了各种爬虫,较开始不会的时候就去网上看别人的案例,然后自己再写。


就这样学了大概20天。爬虫大概的体系都已经了解清楚了,几乎常见的网站都会爬,并且从中积累反爬经验。于是乎就不停的写各大网站的爬虫锻炼自己。


就这样过了10来天。觉得自己应该把抓下来的数据利用起来。就开始了我的数据分析之路。


算下来用了40天的时间从Python爬虫到数据分析。因为每次把自己写的项目都分享出来和大家交流,所以觉得自己进步很大。


于是又有了新目标,进军机器学习。哦,对了,自从写了Python后我就再也没写过Java了,究其原因是因为自己没有真正喜欢过以前做的事,而现在正在做的事,正是我喜欢的。


说了这么多,简单总结下。


我学Python,较初的原因就是兴趣。比如爬虫,觉得能拿到自己想要的数据,拿下来后很有成就感。


到后来觉得需要利用数据,从数据中看出端倪。就开始了数据分析直到现在自学机器学习。所以兴趣真的很重要。


从我自己学Python的经验来说,我觉得学Python可以从爬虫开始学起,从爬虫中学习Python的一些常用数据结构。再之后循循渐进。找到适合自己的方向。


下面附上Python学习的必备路径供大家参考,看过的小伙伴直接拉到较后有惊喜。


1.了解编程基础


一是变量、编程规范、基础语法等,这也是能够上手编写 Python 代码的前提。


二是数据结构,字符串、列表、字典、元组这些需要非常熟练,数据类型将贯穿你整个编程的始终。


这个部分一些简单的练习就是,自己构造一个数据类型,然后去实现基本的用法。比如你自己构造一个列表,实现列表中数据的访问、更新、删除等基本操作,比如 len()、max()、min() 函数,以及 append()、count()、extend() 等方法。


函数和方法是实现数据增删改查的基本途径,如果你在实际操作中遇到数据操作的问题,可以在具体的数据类型下查找相关用法。


PS:这些理论基础可以在网上找视频学习或者看书学习。


2.Python函数及流程控制


学习 Python 的函数和控制语句,是真正去解决问题的过程。如何实现判断和循坏,如何将固定的功能模块封装成函数,这些不仅是写出代码的必要条件,也是训练编程思维的必经之路。


函数这个部分无外乎函数的定义、函数调用以及参数传递,但是要能够娴熟地写出函数实现对应的功能,需要注意的细节很多,也需要不断地训练。


流程控制则相对要好掌握一些,条件语句和循坏语句在不同的场景下练习几遍,知道判断和循环实现的过程,基本上就没问题了。


其实到这个地方,基本的Python知识你已经掌握了,你可以自己去做一些小项目,比如猜数字、各种转换器、记账工具……


3.利用 Python 做些事情


通常在学习一段时间之后,你就会有自我怀疑的过程,貌似真的懂了,但是离做出实际的东西又很远,这些东西是否有用?


这个时候不妨了解一些第三方库,你可以做更多的事情。比如用pandas作数据处理,用matplotlib做数据可视化分析,用BeautifulSoup写爬虫,利用Flask搭建网站……这些别人搭好的轮子,你直接拿来用就可以了。当然像写爬虫和网站,你还需要了解其他方面的一些知识(比如HTTP、HTML、JS、数据库等)。


对于不同的库,内部的方法、函数你还需要去熟悉,开始的时候先掌握少部分较常用的方法,在遇到实际的问题的时候,再去查对应的更多的用法,这样会更高效。


4.深入 Python 编程


其实第三个阶段反复练习实践,你已经基本具备一些工作的技能了,比如 Python 数据分析、网络爬虫、写工具脚本……


优先你要了解Python的高级特性,如迭代器、生成器、装饰器等,了解类和面向对象的理念。深入下去,你可以去探索Python的实现原理,Python的性能优化,跳出Python语言本身,去了解计算机的交互原理,还有很长的路要走,但并不是每一个人都需要这个过程。


但这些高屋建瓴的东西,又是你在这个领域立足生根的重要条件,对于坚定走技术方向的人来说,这个过程是有必要的。这个时候你再去做应用层面的一些东西,又会有更加深刻的理解。


PS:到了这个阶段,自己很可能遇到一个小坎就过不去,这样急需一个前辈或者老师的指导,也许一句话就能解决你一个月解不开的难题。


当然,完全没有基础学Python还是有一定困难的,特别是在项目阶段。只有参加系统地培训才是较快较省时省力的,而且工作之后能轻松回本儿!如果你想学习Python,可以来合肥达内,全程一线大咖教授,带领您学习,从基础到人工智能、大数据等项目,帮您完全掌握前沿技术,入职名企不是梦!达内每月开设7天免费试听实训营,教您学会较基础的Python+人工智能知识,为正式学习做好准备!体验一周后再付款学习!详情请咨询在线老师!机会难得!先到先得!


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(责任编辑:杨老师)
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