如何学习Python: 5步指南
Python是世界上最流行的编程语言之一。如果你对技术感兴趣，选择学习Python是一个很好的决定。但是你应该如何学习Python呢?成为一名Python程序员的最佳方法是什么?
虽然学习编程有许多方法，但我的建议是为了融合理论和实践：学习新的概念并立即练习。
对理论的关注太多可以让你瘫痪。您将用令人印象深刻的概念填补您的头，但没有练习，您将无法将该知识转化为真实的，有用的Python代码。
最后更新了4月2021年
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探索课程另一方面，过于专注于练习可能会非常痛苦和令人沮丧。你会不断地犯同样的错误，因为你不知道自己为什么会犯这些错误。即使你最终能造出有用的东西，你也会有一种奇怪的感觉，那就是你做不到真的知道如何编码;你只是在一起攻击。你甚至可能觉得有点假。
基于这两个极端的缺点，我认为学习Python最好的方法是采用一种混合的方法:学习理论，但立即将所学的一切付诸实践。
以下是在Python中学习编程的背景下的这种方法看起来像什么样的路线图：
1.掌握Python的构建块(Python语法)
你有没有听过谚语“千里之行开始用一步开始”？嗯，这也是真实的学习Python。
我们大多数人通常希望立即跳转到写作代码和建立令人惊叹的应用程序的有趣部分。
虽然这是一个令人兴奋的愿望，但我们深入了解我们首先掌握建筑物是至关重要的;首先，我们需要学习基础知识。
没有坚实的基础，你不能走得太远;但是，凭着坚实的基础，你可以去任何地方。
虽然您需要获得基础知识的坚实掌握，但您可能不想永远地陷入基础知识。那你在这个阶段应该花多长时间？
我已经写了一篇关于学习Python基础知识所需的文章在那篇文章中，我提供了一个循序渐进的计划，您可以使用它在大约六周的时间内掌握Python的基础知识。
如果您急于努力，我还在那篇文章中分享了几个提示，可以帮助您将学习时间降至大约三天。这绝对是值得一试的东西。
语法是指一种编程语言遵循的用于创建完整代码块的规则集合。
学习Python语法时，您应该关注以下8个主题：
- 变量
- 数字和算术运算
- 字符串和字符串操纵
- 逻辑和条件流动
- 数据结构(列表、元组和字典)
- 循环（'为'循环，'循环）
- 功能
- 面向对象的编程（类和对象）
如果您掌握这些主题，您可以自信地说您知道如何在Python中代码。在Python社区中使用的另一个短语是“Pythonic码”。在科技界总是有更多的学习，但这些主题将成为你想要代码的大多数事情的面包和黄油。
有关如何接近这些主题的详细细目，请查看此逐步学习Python计划。
请记住，此阶段最重要的部分是不仅要掌握概念，而且还以实用的方式应用它们。
现在，当你掌握基础知识时，你会怎么做？
2.选择一个专业
这是大多数人在开始学习后陷入困境的地方。
感谢Python的简单语法，大多数人都会获得基础知识的坚实掌握，但是他们真的不知道下一步该做什么。
在这个阶段，认识到Python只是一个高度灵活和强大的工具是很重要的。您可以以多种方式使用Python，但具体如何使用取决于您自己。
那么，Python如何用来解决问题？
Python在软件开发领域的许多行业中都非常流行，包括:betwayapp下载安装
- Web应用程序开发betwayapp下载安装
- 数据科学与分析
- 东西互联网（机器人和传感器）
- 桌面+移动应用开发betwayapp下载安装
- 机器学习和人工智能
我在这个主题上写了一个更详细的文章，您可以在那里阅读更多关于如何使用Python的内容在这些行业中。
那么，这是最好的选择？好吧，这个问题的答案完全取决于你。
当你决定自己想要追求什么时，可以考虑以下三点:
- 你最感兴趣的是什么？
- 您对这些领域的每个领域可能适合何种背景技能？
- 是你认为你能变得擅长的东西，而不是对此？
如果你觉得很难决定，请记住:这并不是说你要在这里放弃你的生活。
你可以选择一个专业，尝试它，如果它不适合你，再选一个。
那说，无论你选择哪种路线都会涉及努力工作。将有你喜欢你不喜欢的话题和事物的东西。
所有这些都没关系，因为导航这些困难是首先使掌握如此值得的东西。
无论你选择哪种专业，都要尽可能地坚持下去。
3.掌握该专业的理论和框架
你已经决定了你想要追求的专业。恭喜!
然而，这只是战斗的一半。现在，你必须把它做好!
为了获得更多在所选择的专业经验，我们再次使用我们的混合理论和实践方法。
不过，这里的理论方面有所改变。
让我们说你选择了数据科学作为你的专业。这是我如何建议您的方法掌握它：
- 理论
- 以数据科学理论为主题
- Python框架和图书馆的理论为数据科学
- 实践
- 实际上实际使用Python库和数据科学框架来执行数据科学任务
请注意，事物的理论方现在有两个组件。
这就是数据科学理论作为一个主题:
- 关键理论和概念是什么？
- 数据科学的主要应用是什么？
- 主题如何放在一起？
- 这个领域的历史是怎样的，它的发展方向是什么?
- 它的主要挑战领域是什么?
请记住，Python只是一个工具，它将帮助您执行应用该理论所涉及的机械任务。除非您了解该领域，否则您会发现很难在该领域中使用您的Python技能。
与此同时，了解数据科学领域并不意味着您知道如何使用Python进行数据科学。这需要更具体地关注Python在字段中使用的不同方式。
再次使用我们的数据科学榜样，这里有一些问题您可以在此阶段提出：
- 有哪些Python框架用于数据科学?
- 它们之间有何不同?
- 它们的预期用例是什么?他们试图解决什么问题?
- 如何建立这些框架，以及它们如何工作？
最后，您可以集中精力获得将这些Python库和框架应用于所选领域内常见和基本问题的实践经验。到目前为止，您应该已经很好地了解了这些是什么，并且应该能够进行试验。你可以找到在线Python教程来指导你的实验。
我在这里介绍了流量作为线性三步过程，但真的是一个迭代和互联的一个。有一天，你将学习这个领域，另一天你将学习相关的Python框架，另一天你将用代码进行修补;也许你甚至会立刻做三个。
这里的关键是平衡。一方面，你不希望过于死板和线性，以至于要等上几个月才能开始练习。另一方面，你也不希望自己太不稳定，以至于永远学不到什么深刻的东西。在这种情况下，你是平衡对你来说意味着什么的最佳判断者。
4.学会与其他开发人员一起工作
所以，到目前为止，你已经:
- 掌握了Python的基本构建块
- 弄清楚你想要专注的应用领域
- 利用适合该区域的核心概念和Python框架获得了一些实践经验。
下一步是什么？
这让我想起了一个很酷的非洲谚语：
“如果你想走得快，一个人走。”如果你想走得远，那就一起走。”
最好的软件很少独自构建。可能会有较少的行政行李与“独奏”，但要产生重大而有影响力的工作，你需要一个团队。
在大多数情况下，“独狼”在大学宿舍里发明改变世界的软件的想法是一个都市神话。
马克扎克伯格有一位计算机科学家父亲;史蒂夫乔布斯有史蒂夫沃兹尼亚克，比尔盖茨有保罗艾伦。
没有人在一切方面，没有人是自给自足的。我们需要别人，当我们一起工作时，我们都会更明亮。
在成为Python开发人员的道路上，学习与他人合作是你能做的最伟大的事情之一。
与他人一起工作将为您提供环境和曝光，您需要茁壮成长并成为经验丰富的程序员，以及您所形成的关系将激励您并帮助您在艰难时保持动力。
好吧，那你怎么找到一个团队?
有很多方法可以与其他开发人员合作，特别是在开源社区中。
试试：
- 继续哪些，注册在线Hackathon，并加入一个具有很酷的团队
- 找一个有趣的项目GitHub.并为之做出贡献(即使这意味着仅仅编写文档)
- 和朋友一起集思广益
- 找到一个社区reddit.，结交朋友，并询问人们是否希望与您合作/提供有关您建造的项目的反馈。
要把你在这个阶段学到的东西都用语言表达出来是不可能的。
简单地说:每件事对你来说都有意义，每件事都将成为现实。
哦，如果你正在努力提出项目的想法，看看这个列表来寻找灵感吧。
5.继续学习和练习
像大多数技术的技术一样，掌握Python涉及持续学习。
关于技术的最令人兴奋的部分之一是它的发展和变化的迅速。总有一些新的学习，每个伟大的开发人员都采用终身学习，练习和实验的态度。
所以，最后的提示是保持一致！只要继续向新事物敞开心扉，并继续尝试学习和练习新的主题，生活将照顾其余的。
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无论如何，我希望本文对您有用，并祝您Pythoning愉快!
