Python — это простой, интерпретируемый, интерактивный, переносимый, объектно-ориентированный язык сверхвысокого уровня.
Python широко известен как мощный и универсальный язык программирования.Он имеет очень четкие синтаксические характеристики и подходит для различных операционных систем.В настоящее время он очень популярен во всем мире и используется все больше и больше.
Таким образом, Python также стал очень важным навыком в модели способностей программиста, что показывает его важность для профессионального развития программистов.
Когда многие новички сталкиваются с вопросом «как спланировать план обучения Python», выбор, который они должны сделать, также очень важен.
На самом деле, большинство новичков сталкивались с этой проблемой. В том числе, каково будущее направление изучения Python? По моему опыту, подобные проблемы планирования будущего требуют от вас изучения и проб, прежде чем вы поймете, какой из них подходит именно вам.
1. Понять направление и путь изучения Python
Если вы хотите освоить навык, вам сначала нужно понять направление и путь обучения этому навыку.
2. Базовое обучение
Независимо от того, какое направление вы выберете для обучения, базовые знания необходимы. Основой является не только практика базовых знаний и умений, но и развитие практического стиля. Заложите хороший фундамент, будущее направление развития, будь то анализ данных или веб-разработка, будет вашей благоприятной поддержкой.
Во многих обучающих видео будут рассмотрены основные команды Linux, которые вы изучаете, когда начинаете изучать Python. Изучив основные операции Linux, файлы и каталоги, команды изменения атрибутов файлов, команды поиска и извлечения, а также использование vim, вы можете официально приступить к изучению Python.
Этот базовый входной путь является пошаговым, что может помочь нам сформировать правильное мышление в области программирования и освоить основные навыки программирования и методы мышления.
Только овладев базовыми знаниями, вы сможете более плавно приступить к последующему обучению.Конкретное содержание учебного материала по основам Python см. в простой дорожной карте, которую я составил:
3. Базовые упражнения и предметные упражнения
Независимо от того, чему учиться, практика необходима, и ее наличие может дать нам более глубокое понимание мышления и логики программирования.
С другой стороны, в предметной практике вы можете практиковать то, что вам интересно, так что движущая сила будет сильнее.
В процессе практики мы можем находить проблемы, улучшать проблемы, лучше понимать и анализировать проблемы программирования, чтобы улучшить свои способности программирования.
Если вы хотите работать на крупном заводе первого эшелона, 99% компаний оценят реальный боевой опыт проекта, так что реальный бой тем более необходим.
Вы можете выбрать обучающие видеоролики или примеры с веб-сайта самообучения для имитационных упражнений.
Три веб-сайта: краткий учебник по Python3, учебник для новичков и W3school — неплохие.
В-четвертых, выберите маршрут, расширьте возможности
Выше я также упомянул об обучении Python, так что же выбрать?
Во-первых, узнайте себя, в чем вы хороши и что вам нравится.
Полная разработка стека
Веб-фреймворк Python Django обладает отличной производительностью и очень подходит для сценариев приложений домашних веб-сайтов. Douban, Zhihu и другие веб-сайты — это веб-серверы, предоставляемые Python.Вообще говоря, развитие веб-разработки в Китае очень хорошее.
Если вы хотите заниматься в этой области, вы можете сосредоточиться на изучении соответствующих знаний о данных, компонентах и т. д., а также понять и освоить принципы программы с самых низов.
рептилия
Python может использовать данные в сети в качестве ресурсов и полагаться на программы для сбора и обработки данных.
Google использовал Python в качестве основы для своего поискового робота в первые дни.
Если вы хотите работать в этой области в будущем, вы можете изучить высокопроизводительный асинхронный IQ, а также освоить принцип работы краулера, самостоятельно разработать фреймворк краулера, навыки анти-сканирования и т. д.
машинное обучение
Python должен быть сейчас самым популярным языком машинного обучения.С наступлением эпохи ИИ Python успешно выделился среди языков программирования, таких как Java и Matlab, а его производительность реализовала структуру ИИ.
Те, кто выбирает это поле, могут выбрать обработку естественного языка, машинное обучение и другие направления.
анализ данных
В этом отношении у Python есть полная экосистема, и сейчас эра больших данных, визуализации данных, распределенных вычислений и т. д., у Python есть шаблоны, которые можно легко сделать.
С другой стороны, Python использует математические модели для достижения прибыльности за счет анализа данных, что очень важно в финансовой сфере.
Узнайте больше о визуализации Seaborn, интерактивной библиотеке визуализации Bokeh.
Пять, расширенное программирование Python
Это требует изучения более сложного синтаксиса, параллелизма и многопоточности, разработки сетевого программирования I0 и многого другого.
На этот раз вы действительно добились входа в профессионалы!
Вышеизложенное является лишь моим личным опытом, поправьте меня, если я ошибаюсь.
Наконец, чтобы подвести итог, план обучения должен быть в основном для себя.То, что я перечислил, должно быть относительно систематическим, и я надеюсь, что это может быть полезно для товарищей с нулевой базой.