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學完python基礎怎麼

發布時間: 2022-03-01 11:27:31

『壹』 學Python應該怎麼學

相信大家想學python的小夥伴,在學python的過程中很難,我這里給大家分享一下 python到底該怎麼學習:

1.首先我們要了解python是什麼:

Python是一種計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態類型語言,最初被設計用於編寫自動化腳本(shell),隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加,越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。也可以說python是一門膠水語言,也就是我們打LOL里的輔助。


『貳』 初學者如何學習python

Python相對比較簡單,零基礎也能學,但新手不建議自學。

python是一門語法優美的編程語言,不僅可以作為小工具使用提升我們日常工作效率,也可以單獨作為一項高新就業技能!所以學完Python編程之後,只要真的掌握了相關技術,想要找到好的工作還是比較容易的。

建議大家可以從以下三方面來入手:

①先自學一些python書籍

大家可以從書中了解一些基礎知識,建立一些編程認知。

但是這樣的方式,還是難免會因為沒什麼基礎很快就覺得枯燥了,所以在書籍方面還是建議大家結合視頻課程一起來學習,才能更高效一點。

②網上找相關課程

在mooc網學習的是北京理工大學的一門python公開課,整個流程學習下來能夠了解一些基礎相關,但課程比較淺顯,還是感覺有些不系統,也很難靠自學迅速入門。

③報班學習

很多人對網上報班有些排斥,因為難免會覺得會被割韭菜。但是對於零基礎的小白學習python編程而言,跟著專業系統化一點的團隊一起學習,勢必會更省時省力一點的。

畢竟我們沒有基礎,靠自學又沒啥時間去堅持,能有合適的【線上陪伴式】的課程,還是挺值得一試的。建議大家可以先從體驗課開始,了解清楚課程含金量,看看往期學員的體驗回饋後再報班學習。

Python的學習學習順序如下:

①Python軟體開發基礎

②Python軟體開發進階

③Python全棧式WEB工程師

④Python多領域開發

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一,學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的,發展前景非常好,普通人也可以學習。

想要系統學習,你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校,好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力,能夠在校期間取得大專或本科學歷,中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的,建議實地考察對比一下。

祝你學有所成,望採納。

『叄』 python學完之後主要是做什麼

Python是一門簡單、易學並且很有前途的編程語言,很多人都對Python感興趣,但是當學完Python基礎用法之後,又會產生迷茫,尤其是自學的人員,不知道接下來的Python學習方向,以及學完之後能幹些什麼?以下是Python十大應用領域!

1. WEB開發

Python擁有很多免費數據函數庫、免費web網頁模板系統、以及與web伺服器進行交互的庫,可以實現web開發,搭建web框架,目前比較有名氣的Python web框架為Django。從事該領域應從數據、組件、安全等多領域進行學習,從底層了解其工作原理並可駕馭任何業內主流的Web框架。

2. 網路編程

網路編程是Python學習的另一方向,網路編程在生活和開發中無處不在,哪裡有通訊就有網路,它可以稱為是一切開發的「基石」。對於所有編程開發人員必須要知其然並知其所以然,所以網路部分將從協議、封包、解包等底層進行深入剖析。

3. 爬蟲開發

在爬蟲領域,Python幾乎是霸主地位,將網路一切數據作為資源,通過自動化程序進行有針對性的數據採集以及處理。從事該領域應學習爬蟲策略、高性能非同步IO、分布式爬蟲等,並針對Scrapy框架源碼進行深入剖析,從而理解其原理並實現自定義爬蟲框架。

4. 雲計算開發

Python是從事雲計算工作需要掌握的一門編程語言,目前很火的雲計算框架OpenStack就是由Python開發的,如果想要深入學習並進行二次開發,就需要具備Python的技能。

5. 人工智慧

MASA和Google早期大量使用Python,為Python積累了豐富的科學運算庫,當AI時代來臨後,Python從眾多編程語言中脫穎而出,各種人工智慧演算法都基於Python編寫,尤其PyTorch之後,Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確定。

6. 自動化運維

Python是一門綜合性的語言,能滿足絕大部分自動化運維需求,前端和後端都可以做,從事該領域,應從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等層面進行學習。

7. 金融分析

金融分析包含金融知識和Python相關模塊的學習,學習內容囊括Numpy\Pandas\Scipy數據分析模塊等,以及常見金融分析策略如「雙均線」、「周規則交易」、「羊駝策略」、「Dual Thrust 交易策略」等。

8. 科學運算

Python是一門很適合做科學計算的編程語言,97年開始,NASA就大量使用Python進行各種復雜的科學運算,隨著NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等眾多程序庫的開發,使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。

9. 游戲開發

在網路游戲開發中,Python也有很多應用,相比於Lua or C++,Python比Lua有更高階的抽象能力,可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯,Python非常適合編寫1萬行以上的項目,而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。

10. 桌面軟體

Python在圖形界面開發上很強大,可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體!

以上是Python十大應用領域和就業方向,對於學習Python不知道能幹什麼,很迷茫的同學可以作為一個學習指導!

『肆』 學完python都能做什麼

Python可以做什麼開發?從業方向有哪些?
·1、軟體開發:Python語言支持多函數編程,可以擔任任何軟體的開發工作,是它的標配能力。
2、科學計算:Python是一門通用的程序設計語言,比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛,有更多的程序庫的支持,做科學計算是非常合適的選擇。
3、自動化運維:Python是作為運維工程師的首選編程語言,有諸多優勢所在,是非常受喜歡的編程語言。
4、雲計算:開源雲計算解決方案OpenStack就是基於Python開發的。
5、web開發:基於Python的Web開發框架不要太多,比如耳熟能詳的Django,還有Tornado,Flask。
6、網路爬蟲:也稱網路蜘蛛,是大數據行業獲取數據的核心工具。能夠編寫網路爬蟲的編程語言有不少,但Python絕對是其中的主流之一。
7、數據分析:結合科學計算、機器學習等技術,對數據進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大數據行業的基石,Python是數據分析領域首選的編程語言。
8、人工智慧:對於人工智慧我想不用多介紹,是現在非常流行的一個行業,而人工智慧也是未來的發展,Python是人工智慧的首選編程語言。

『伍』 看過了Python基礎教程,接下來應該怎麼做

看完基礎教程代表你已經入門了,接下來就需要你做一下項目,把書本上的知識轉化為自己的,活學活用,之後再進行中高級的學習!

『陸』 學完Python都可以做什麼

從入門級選手到專業級選手都在做的——爬蟲
用 Python 寫爬蟲的教程網上一抓一大把,據我所知很多初學 Python 的人都是使用它編寫爬蟲程序。小到抓取一個小黃圖網站,大到一個互聯網公司的商業應用。通過 Python 入門爬蟲比較簡單易學,不需要在一開始掌握太多太基礎太底層的知識就可以很快上手,而且很快可以做出成果,非常適合小白一開始想做出點看得見的東西的成就感。
除了入門,爬蟲也被廣泛應用到一些需要數據的公司、平台和組織,通過抓取互聯網上的公開數據,來實現一些商業價值是非常常見的做法。當然這些選手的爬蟲就要厲害的多了,需要處理包括路由、存儲、分布式計算等很多問題,與小白的抓黃圖小程序,復雜度差了很多倍。
Web 程序
除了爬蟲,Python 也廣泛應用到了 Web 端程序,比如你現在正在使用的知乎,主站後台就是基於 Python 的 tornado 框架,豆瓣的後台也是基於 Python。除了 tornado (Tornado Web Server),Python 常用的 Web 框架還有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework)),Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通過上述框架,你可以很方便實現一個 Web 程序,比如我認識的一些朋友,就通過 Python 自己編寫了自己的博客程序,包括之前的 hu.photo,我就是通過 Flask 實現的後台(出於版權等原因,我已經停掉了這個網站)。除了上述框架,你也可以嘗試自己實現一個 Web 框架。
桌面程序
Python 也有很多 UI 庫,你可以很方便地完成一個 GUI 程序(話說我最開始接觸編程的時候,就覺得寫 GUI 好炫酷,不過搞了好久才在 VC6 搞出一個小程序,後來又輾轉 Delphi、Java等,最後接觸到 Python 的時候,我對 GUI 已經不感興趣了)。Python 實現 GUI 的實例也不少,包括大名鼎鼎的 Dropbox,就是 Python 實現的伺服器端和客戶端程序。
人工智慧(AI)與機器學習
人工智慧是現在非常火的一個方向,AI熱潮讓Python語言的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架,大多是Python的實現,為什麼呢?因為Python足夠動態、具有足夠性能,這是AI技術所需要的技術特點。比如基於Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是通過Python來實現的。
機器學習,尤其是現在火爆的深度學習,其工具框架大都提供了Python介面。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽,其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具,深受此領域開發者喜愛。
早在深度學習以及Tensorflow等框架流行之前,Python中即有scikit-learn,能夠很方便地完成幾乎所有機器學習模型,從經典數據集下載到構建模型只需要簡單的幾行代碼。配合Pandas、matplotlib等工具,能很簡單地進行調整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用Keras編寫一個手寫數字識別的深度學習網路僅僅需要寥寥數十行代碼,即可藉助底層實現,方便地調用包括GPU在內的大量資源完成工作。
值得一提的是,無論什麼框架,Python只是作為前端描述用的語言,實際計算則是通過底層的C/C++實現。由於Python能很方便地引入和使用C/C++項目和庫,從而實現功能和性能上的擴展,這樣的大規模計算中,讓開發者更關注邏輯於數據本身,而從內存分配等繁雜工作中解放出來,是Python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。
科學計算
Python 的開發效率很高,性能要求較高的模塊可以用 C 改寫,Python 調用。同時,Python 可以更高層次的抽象問題,所以在科學計算領域也非常熱門。包括 scipy、numpy 等用於科學計算的第三方庫的出現,更是方便了又一定數學基礎,但是計算機基礎一般的朋友。

『柒』 剛剛學完Python的基礎知識,接下來該往哪個方向走或者該怎麼學習

或看好Python的廣闊前景,或看中Python的語法簡潔,越來越多零基礎的人選擇學Python。但是Python基礎知識有哪些呢?Python部分基礎知識點匯總
數據類型:編程中操作的每一個數據都是有其類型的,比如我們的程序需要進行數學計算,那麼進行計算的參數和結果就都是數值,我們需要輸入、輸出一段話,那麼這段話就是一個字元串。

變數和常量:變數有什麼用?怎麼使用?常量又是做什麼的?

控制流語句:控制流語句讓程序變得更加靈活,稍微復雜一些的程序都需要用到控制流語句中的判斷和循環,那麼如何在Python中高效應用控制流語句就顯得非常重要。

函數:當程序開始復雜起來,某些功能可能需要多次使用的時候,我們就可以把這個功能封裝成「函數」,函數就像是工具箱里一件件的工具,在需要的時候打開工具箱拿出即可使用。

數據結構:Python怎麼處理數據?列表、元組、集合、字典分別有什麼特性都需要詳細了解。

異常處理:當你的程序開始復雜起來,可能會遇到某些不確定是否會出現錯誤的情況,這個時候怎樣自定義異常、處理異常就十分重要。

注釋:不寫注釋的程序員不是好程序員。

面向對象:面向對象是一種編程思想,可以讓程序變得更可復用,同時邏輯更清晰,效率最高。

文件操作:很多時候我們需要對本地文件進行一些增刪改查的操作。

模塊和包:Python之所以如此受歡迎,很大程度上得益於它有非常豐富模塊和包,這些東西可以讓你少造輪子。

Python與網路:python獲取網頁信息、與其他計算機通信、訪問資料庫等。

以上大部分其實是編程基礎,但是只學這些還是不夠的,很多企業招聘的Python崗位均需要和其他方向內容相結合,比如大數據、運維、Web等等。因此零基礎快速入門進階Python技能還需要進行系統的學習。

『捌』 學Python入門應該先學什麼

零基礎情況下,想學一門語言。其實python非常適合初學者入門。相比較其他不少主流編程語言,有更好的可讀性,因此上手相對容易。那麼如何快速掌握python?
設定目標:做 Python 開發除了熟悉語言本身之外,還需要掌握很多相關聯的技能,好比打NBA,你不光要學如何投籃,還要練習力量、技戰術等一整套東西。所以,一個普通Python Web開發工程師需要掌握的技能包括至少一個Web框架,比如:Django、Flask、Tornado,做業務系統必須熟知一種資料庫,還需要對Linux系統的基本操作和常用命令有所了解,因為以後你寫到程序基本上都會運行在Linux平台上。
開發工具:工欲善其事必先利其器,Python IDE層出不窮,推薦Pycharm 和Sublime兩個工具都是免費的,而且它們的學習成本非常低,網上找一篇教程看了基本就能上手,Vim、Emacs這樣的遠古神器還是放以後再去了解吧。
Python3:新手開始總糾結學 Python2 還是 Python3,這種糾結完全就是給自己徒增煩惱,因為它們是同一種語言,只有少部分地方語法不兼容,盡管目前大部分公司還在用Python2,但是Python3逐漸成為主流已是不爭事實,畢竟後者性能方面更佔有優勢。
學習框架:對於剛入門的人,最重要的是培養Ta的學習興趣和信心。有的會擔心自己的基礎知識都那麼薄弱,如何能學好框架呢?其實這個擔心倒是不必,大多數大型的框架都把功能封裝得很完整,定義了一套在自己的框架下做事的「規則」,學習框架更多的是學習這些「規則」,入門倒不需要很深的理論基礎。

『玖』 Python基礎學完以後還是不會編程,要如何進階

繼續深入學習,多做項目

『拾』 如何一天學完python(三)之基礎篇

一般linux自帶python編輯環境
在終端輸入python命令即可進入python編輯環境
退出python模式:exit()

編寫python用vim