Red de conocimiento informático - Problemas con los teléfonos móviles - ¿Es fácil aprender a desarrollar software Python?

¿Es fácil aprender a desarrollar software Python?

Hoy me gustaría recomendarles un artículo resumido sobre Python enseñado por personas mayores. Espero que hayas aprendido algo de esto.

No soy un empleado técnico, estoy completamente ajeno a mi puesto. Debido a que he estado involucrado en trabajos no técnicos durante mucho tiempo, carezco de conocimientos relevantes tanto en desarrollo web como en análisis de datos.

Además, debido al intenso trabajo, no puedo garantizar que tendré la oportunidad de navegar por Internet todos los días. Lo que veo es que muchos amigos que aprenden python tienen ventaja sobre mí.

Esto es lo que sucedió cuando comencé a aprender Python.

Se recomienda estudiar el tutorial de Python.

1. El período de deambulación

La primera vez que aprendí Python fue probablemente en 2016. En ese momento, quería cambiar a un trabajo con un salario más alto y se me ocurrió la idea de aprender Python. Pero por diversos motivos laborales, éste quedó en suspenso indefinidamente.

Me enteré de que renuncié a mi trabajo hace más de medio año y pensé en Python cuando tenía algo de tiempo libre. Así que lo retomé de nuevo. Al principio, seguí muchas cuentas oficiales de WeChat y probablemente entendía varias aplicaciones de Python. Entonces, comencé mi viaje de aprendizaje de Python.

En segundo lugar, cómo empezar

Así que comencé a buscar información diversa relacionada con Python, a buscar vídeos en línea y a unirme a la comunidad. Y aprenda sobre varias herramientas de desarrollo.

Visité todas las plataformas Python, como Zhihu, Liao Xuefeng, Tencent Classroom, NetEase Cloud Classroom, etc. Hay una abrumadora cantidad de materiales de aprendizaje, como vídeos, libros y publicaciones de blogs, en Internet, pero después de todo, nuestro tiempo de aprendizaje es limitado y es imposible probarlos todos. En los últimos meses he recopilado miles de gigabytes, pero no muchos vídeos.

También intenté comprar libros para aprender, Python de principiante a maestro, Manual de aprendizaje de Python, Python de principiante a abandono, etc.

Luego descubrí que este enfoque realmente no era adecuado para mí. Después de todo, el autoestudio es realmente difícil para personas como yo, que nunca han estado expuestas a la programación de computadoras y nunca han estudiado programación de computadoras en la universidad.

Así que navegué por los foros mientras leía libros y compré un curso de Python basado en mi propia situación.

El mayor beneficio de comprar un curso en línea no son los videos y materiales que proporciona, sino los servicios y recursos posteriores detrás de él. Esto no sólo será útil para futuros avances en Python, sino que a veces también podrás obtener notas de los maestros. Si tiene suerte, es posible que incluso obtenga una mejor recomendación laboral.

Actualmente, existen cuatro direcciones principales para aprender Python: desarrollo web, rastreadores, desarrollo de programas pequeños y desarrollo de programas de escritorio. Personalmente prefiero los programas de rastreo, pero después de escuchar las discusiones de todos, Python todavía tiene ventajas en el campo del desarrollo web, mientras que los programas pequeños, los programas de escritorio y el ahora popular aprendizaje automático requieren muchos fundamentos teóricos y de habilidades, y la barrera de entrada. es muy alto.

Así que elegí rastreadores y Python Web, que son mejores para el empleo.

De hecho, Python tiene una amplia gama de aplicaciones, que incluyen inteligencia artificial, operación y mantenimiento, pruebas, desarrollo backend, análisis de big data, etc. Debido a que este mayor aprendió por sí mismo y no tenía a nadie que lo guiara, solo pudo elegir la web Python más simple.

Tercero, experiencia de aprendizaje

Finalmente, comparte tu propia experiencia y experiencia de aprendizaje.

Este es mi propio resumen del proceso de aprendizaje.

1. Mentalidad y aprendizaje planificado

Debemos estar ocupados con varias cosas en la vida. No podemos dedicar tiempo a estudiar todos los días, pero definitivamente no podemos pescar durante tres días y secar la red durante dos días.

Si encuentras algo que interrumpe tu aprendizaje, intenta retomar tu estado de aprendizaje y no te rindas fácilmente. Definitivamente verás mi crecimiento en el futuro.

Metas refinadas

En el proceso de aprendizaje, es mejor establecer metas relativamente pequeñas y luego actualizarlas constantemente. Personalmente, creo que los objetivos a mediano plazo, como crear un sitio web o desarrollar un juego pequeño, no son adecuados para todos los principiantes.

Ajuste continuamente de acuerdo con su propio nivel de aprendizaje y nivel de habilidad. Por ejemplo, en la etapa inicial, establece el objetivo de "aclarar la relación entre is y ==" y "llamada al módulo de aprendizaje", y Luego se ajustó para "escribir un pequeño rastreador" y "Limpiar y analizar un conjunto de datos".

Practica más, lee más

"Practicar" significa escribir código a mano con diligencia durante el proceso de aprendizaje. En las primeras etapas del aprendizaje, incluso copiar el código de un libro puede profundizar su comprensión del programa.

"Mirar" significa ser bueno leyendo y aprendiendo el excelente código de otras personas, para que poco a poco puedas darte cuenta de la verdadera esencia de Python.

La conveniencia que estas funciones comunes brindan a los programadores no puede ser reemplazada por otros marcos.

Cuarto, herramientas de desarrollo

Finalmente, comparta las herramientas de desarrollo que he acumulado:

Inactivo: muchas personas critican a Python por instalar herramientas por sí mismo, pero Creo que la instalación es simple pero excelente para los principiantes. Si realmente no te gusta, puedes elegir otras herramientas después de aprender por un tiempo.

Pycharm: un artefacto profesional. La desventaja es que es relativamente voluminoso y generalmente no es necesario escribir programas pequeños.

Texto Sutil: Un artefacto liviano, mi favorito, me gusta mucho su interfaz.

Anaconda: integra una gran cantidad de bibliotecas relacionadas con el análisis de datos, es fácil de instalar y se dice que la función de depuración es relativamente poderosa. La desventaja es que la interfaz es fea y la función de finalización del código es imperfecta.

Ipython: También conocido como jupyter, Anaconda viene con él. Comencé a usarlo recientemente y puedo ver el resultado del código en tiempo real (también adecuado para principiantes).