如何系统地自学 Python?近5000人赞同了这个回答!

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是否非常想学好Python,一方面被琐事纠缠,一直没能动手,另一方面,担心学习成本太高,心里默默敲着退堂鼓?

幸运的是,Python 是一门初学者友好的编程语言,想要完全掌握它,你不必花上太多的时间和精力。

Python的设计哲学之一就是简单易学,体现在两个方面:

1)语法简洁明了:相比于其它语言,它的语法特性不多不少,大多数都很简单直接,不玩儿玄学。

2)切入点很多:Python可以让你可以做很多事情,科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等,总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。

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虽说python上手容易,但说到自学python必须有这么些前提:

1)知道程序设计语言是什么,本身有其他语言的基础,或者曾经自学成功过其他语言;

2)逻辑思维能力还是比较重要的,毕竟程序设计,重在设计,而非一群代码的堆砌;

3)能够坚持每天写上几十行代码甚至更多,不间断,不放弃,学习学习,自觉学成后需要的是大量的练习,练习可以是自己网上找的,也可以是自己跟着书本/课程视频模仿,思考,分析后的成果物。

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基本能够做到以上3点中的2点,那么自学python应该问题不大,但是至于是否能够系统的自学python,还是需要根据python职业发展路径来看,下面就简单梳理下python入门到应用的路线:

1、python入门

这部分主要包含python基础的语法,数据类型,数据结构,面向对象的python程序设计; 这部分对于学习能力好的人士来说,问题不大,因为都是单一的技术点,跟着一些网上现成的资源,加上自己的每日代码演练,学会应该问题不大,当然如果要深入理解核心技术点的原理,机制等,需要查阅python官方文档及技术站点,甚至查看python源码,这就需要深入学习的能力了;所以在这一层面上,学会和学好,直接影响到下一步的学习情况。

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2、确认方向

在python语言入门到熟悉之后,你就可以开始确定自己的方向,学python是为了做python开发,还是做python自动化测试。

开发有开发的路线:Python web开发,需要掌握各类python WEB 框架的使用,能够独立搭建一个小型站点是你学习到这一步的目标;

对于python测试方向主要包括:基于python的 UI WEB 测试,移动端测试,接口测试,性能测试,这里同样涉及到每个领域中的python 自动化框架,开源第三方库selenium , appium, locust等。

3、Python的科学计算库

到了这一步,我们还能基于以上的基础,进行拓展,对于学习能力突出的,编码能力,逻辑思维,设计能力出色的人士,完全可以考虑学习python的科学计算库,这是通往大数据,数据挖掘,数据分析的必经之路,当然也是能够让你薪水翻番的资本,这个阶段对于自身的能力要求很强,要学好着实不易。

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4、Python AI方面的应用

再往后就是python AI 方面的应用了,机器学习,深度学习等人工智能相关的技术领域,这个领域涉及面很广,学有余力的人士可以先选择一个AI路线,比如图像识别,动作识别等带有目的性的去摸索学习。

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5、深入阶段

这个阶段的你,对Python基础几乎了如指掌,可是Python对象的算法设计、爬虫工具设计以及上面说的Python应用的理解都相对底层。这时候你就不能停留在表面了,勇敢的拆开Python的黑盒子,深入到语言的内部,才能真正理解它的设计思路。

总结:

以上简单讲述了下python“系统”学习的路线,能不能自学还是凭借自身的能力,第一阶段,能力强的人自学应该问题不大,从第二阶段开始,就要看各自能力了,因为这个时候已经不是单一的东西,而是多元化技术的融合应用。

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