python如何程式設計 如何入門Python程式設計

2021-10-10 03:51:44 字數 2740 閱讀 7372

python目前已經成為受歡迎的程式語言之一,吸引了一大批粉絲,但是很多人在要跨入的時候猶豫了,原因竟然是覺得學習python太難了,真的是這樣嗎?入門python程式設計學習有什麼好的技巧嗎?

python因為其清晰易讀的風格,廣泛的適用性,python已經成為受歡迎的程式語言之一。在tiobe

榜中位居第四,是名副其實的人工智慧語言。風靡的另乙個原因是,python有非常多的第三方庫。比如用於web開發的django/flask,用於科學計算的

numpy/scipy,用於機器學習的 scikit-learn,用於運維的 supervisor/fabric,用於網路爬蟲的

beautifulsoup/scrapy……這些你都可以輕鬆呼叫實現,不用再造輪子。我們可以利用python進行資料分析,利用 python

爬取網頁資料,利用python寫工具指令碼,利用python寫小遊戲,話說認真進行python學習培訓,你也能在很短的時間內寫出乙個貪吃蛇遊戲來。你認為這些離你還很遠?但程式設計在你的工作、生活中的很多場景都能被利用。

比如量級稍微大些的資料,office的效能根本不能滿足需求,而用 python 可以輕鬆地處理、分析。而微軟也正在考慮將 python 作為

excel 的一種指令碼語言,由於 python 的適用性,使其不僅可以實現vba的功能,也可以代替場函式。

比如你想做一些市場調研,那麼用 python 寫乙個爬蟲,即可批量地獲取網際網路資料,這些則是很有價值的原材料。

你也可以去寫一些實用的工具指令碼,比如跳一跳的自動化刷分工具,比如自動搶票的外掛程式,檔案批量處理工具……

如果你覺得這些很難,那可能是技術限制了你的想象力。

所以無論是實用性還是易用性,python 都是學習程式設計具價效比的選擇。如果你學過其他的語言,再學 python

將會讓你的技能樹大大地拓寬,有能力涉足更多的領域。

學習程式設計從入門到放棄的人不計其數,很大程度上是因為,產出和投入的精力完全不成正比。而學習

python,幾行**就可以實現乙個爬蟲,幾個函式就可以做簡單的資料分析,寫乙個小工具、小遊戲也是分分鐘的事情……這種成就感,會激發你原始的興趣。

那如何系統學習python呢?有什麼技巧嗎?乙個良好的思路應該是好的技巧快的捷徑吧,來看看進行python培訓學習需要經歷哪幾個階段吧:

了解 python 程式設計基礎

一是變數、程式設計規範、基礎語法等,這也是能夠上手編寫 python **的前提。

二是資料結構,字串、列表、字典、元組這些需要非常熟練,資料型別將貫穿你整個程式設計的始終。

這個部分一些簡單的練,習就是,自己構造乙個資料型別,然後去實現基本的用法。比如你自己構造乙個列表,實現列表中資料的訪問、更新、刪除等基本操作,比如

函式和方法是實現資料增刪改查的基本途徑,如果你在實際操作中遇到資料操作的問題,可以在具體的資料型別下查詢相關用法。

python函式及流程控制

學習 python

的函式和控制語句,是真正去解決問題的過程。如何實現判斷和循壞,如何將固定的功能模組封裝成函式,這些不僅是寫出**的必要條件,也是訓練程式設計思維的必經之路。

函式這個部分無外乎函式的定義、函式呼叫以及引數傳遞,但是要能夠嫻熟地寫出函式實現對應的功能,需要注意的細節很多,也需要不斷地訓練。

流程控制則相對要好掌握一些,條件語句和循壞語句在不同的場景下練習幾遍,知道判斷和迴圈實現的過程,基本上就沒問題了。

其實到這個地方,基本的python知識你已經掌握了,你可以自己去做一些小專案,比如猜數字、各種轉換器、記賬工具……

利用 python 做些事情

通常在學習一段時間之後,你就會有自我懷疑的過程,貌似真的懂了,但是離做出實際的東西又很遠,這些東西是否有用?

這個時候不妨了解一些第三方庫,你可以做更多的事情。比如用pandas作資料處理,用matplotlib做資料視覺化分析,用beautifulsoup寫爬蟲,利用flask搭建**……這些別人搭好的輪子,你直接拿來用就可以了。當然像寫爬蟲和**,你還需要了解其他方面的一些知識(比如http、html、js、資料庫等)。

對於不同的庫,內部的方法、函式你還需要去熟悉,開始的時候先掌握少部分常用的方法,在遇到實際的問題的時候,再去查對應的更多的用法,這樣會更。

深入 python 程式設計

其實第三個階段反覆練習實踐,你已經基本具備一些工作的技能了,比如 python 資料分析、網路爬蟲、寫工具指令碼……

首先你要了解python的特性,如迭代器、生成器、裝飾器等,了解類和物件導向的理念。深入下去,你可以去探索python的實現原理,python的效能優化,跳出python語言本身,去了解計算機的互動原理,還有很長的路要走,但並不是每乙個人都需要這個過程。

但這些高屋建瓴的東西,又是你在這個領域立足生根的重要條件,對於堅定走技術方向的人來說,這個過程是有必要的。這個時候你再去做應用層面的一些東西,又會有更加深刻的理解。

有人說入門python會遇到這些問題:

1.很難找到合適且優質的學習資源,難以下手,或者隨便找一些材料開始學習,極其容易從入門到放棄;

2.遇到問題不知道如何尋找解決辦法,甚至連問題都描述不清楚,經常被一些細小的問題卡住,學習效率不高;

3.在理論學習中無法自拔,學習很久之後,發現還是不知道如何在實際的專案中去應用,缺乏解決問題的能力;

4.看到別人的案例覺得好像是那麼回事,但是自己去寫**的時候依然很困難,無法訓練程式設計思維。

這些問題對在甲骨文it培訓python培訓機構的學員來說根本就不是問題,來甲骨文it培訓,與python培訓學員一起學習探索,創造無限的價值吧!

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