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如何快速學習Python？
Python是一門語法簡潔、功能強大、上手簡單的計算機編程語言，根據TIOBE最新排名，Python已超越C#，與Java，C，C++成為全球4大流行語言之一。
Python編程語言其應用廣泛，在人工智慧、雲計算開發、大數據開發、數據分析、科學運算、網站開發、爬蟲、自動化運維、自動化測試以及遊戲領域均有應用。
在各大企業，如國內的阿里、騰訊、網易、新浪、豆瓣，國外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook，Python的企業對Python開發人才均有巨大的需求，隨著人工智慧、大數據的發展和廣泛的應用，Python人才的需求量也勢必增加，而且在未來的發展前景也是不可限量的!
相比於Java、php等語言，目前，Python編程人才缺口較大，市場供不應求，就業薪資也普遍較高，因此，現在學習Python是絕佳機會。那麼，如何快速學習Python?
1.要有決心
做任何事情，首先要有足夠的決心和堅持，才能做好事情、學好Python也是如此。
2.勤於動手
對於編程語言的學習，不能眼高手低，學的過程中，想到就要寫出來，一方面能夠培養出寫代碼的感覺，另一方面可以加深知識的掌控。
3.一套完整的學習體系
Python編程語言的全面學習，需要擁有一整套系統的學習資料和學習計劃，全面掌握Python基礎知識，對以後解決Python編程過程中的問題十分有益!
4.項目實戰訓練
Python編程基礎知識的學習最終目的是應用於項目中，因此，項目實戰訓練必不可少，多做幾個項目，盡量是功能完整的項目，形成項目思路，對以後進行項目實戰是很有好處的!
自學Python迷茫了該怎麼辦?
Python是當前流行程度比較高的全場景編程語言，可以用於Web開發、大數據開發、人工智慧開發和嵌入式開發等多個場景，所以在學習Python編程時要選擇一個主攻方向，在主攻方向的選擇上要結合自身的知識結構、能力特點和興趣愛好。
從學習體驗的角度出發，初學者可以從Web開發開始學起。
對於技術和行業認知能力的不足是很多初學者產生困惑和迷茫的主要原因之一，而要想提升技術認知能力，要重視與行業專家的交流，這個過程是提升自身認知能力的重要方式，所以學習編程語言，一定要有一個交流的環境。
缺乏實踐環境也是很多初學者面臨的主要學習障礙之一，編程語言本身就是一個工具，要想儘快建立起自己的編程思想，一定要有一個較好的實踐場景，在實踐的過程中能夠推動自己不斷深入了解編程語言，再經過交流和總結之後，會逐漸形成自身的編程思想。
當前對於自學Python的初學者來說，可以藉助於互聯網來搭建自己的交流和實踐環境，隨著互聯網整合技術資源和行業資源的能力越來越強，基於互聯網來學習編程語言也會有一個比較好的學習體驗。
關於自學Python迷茫了該怎麼辦，環球青藤小編就和大家分享到這裡了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。
學Python都能做什麼？ 很迷茫，想學又不知道能幹什麼
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捉一大把，據我所知很多初學Python的人都是使用它編寫爬蟲程序，小到捉取一個小黃圖網站，大到一個互聯網公司的商業應用。通常Python入門爬蟲比較簡單學，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，而且很快就可以做出成果，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、分散式計算等很多問題，與小白的抓黃圖小程序，複雜程度差了很多倍。
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 zhihu.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。
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。
如何學好python
Python 是一門神奇的多功能編程語言，你可以用它搭建網站、開發機器學習演算法，甚至是無人機。世界上很大一部分程序員都在使用 Python，而他們這麼做是有充分理由的。Python 可以讓你做幾乎所有事。
1.找到學習的動力
在你學習 Python 之前，你很有必要先問問自己為什麼想要學 Python。這會是一段很漫長，有時候甚至痛苦的旅程，沒有足夠的動力很難堅持下來。舉例來說，初中、高中和大學的編程課我都在睡覺，因為我沒有動力去記那些語法。而另一方面，當我需要用 Python 搭建一個可以自動給文章打分的網站時，是否有激情熬夜完成自己想要做的項目。找到你的動力可以幫你找到你的目標，以及實現目標的途徑，而且期間毫不無聊。你不用想出一個很具體的項目，只要一個你感興趣的大概領域就足夠了。
2.學習python的基礎語法
在深入你所選的領域之前，你必須先學會 Python 的基礎語法。你會希望花儘可能少的時間在語法上，因為你很難有動力去學習這些。可以在網上找資料或購買相應的書籍。重點再次強調你只需要花儘可能少的時間學習基本語法。你越快開始項目，後面你就學得越快。之後你遇到障礙的時候可以隨時回頭看基礎的語法。這個階段你只應該花幾周時間，絕對不需要超過一個月。
3.建立結構化項目
一旦你學會了基本語法，你就可以開始自己做項目了。項目是一個很好的學習方法，因為你可以實踐你的知識。如果你不實踐你的知識，你很難記住它。項目可以推進你的能力，幫助你學習新事物，並幫你建立一個可以展示給潛在僱主看的作品集。然而，在這個階段形式自由的項目可能會讓你很痛苦——你會經常碰到障礙，必須看文檔。因此，在你可以完全自己做項目之前，最好先從更結構化的項目開始。很多學習資源都提供了結構化的項目，這些項目可以讓你在感興趣的領域做有意思的事情且不會碰到太多障礙。
4.著手你自己的項目
你已經完成了一些結構化項目，接下來就是你著手自己的項目的時候了。你依然需要找資料，學習概念，但你可以開始做你想做的事了。在你開始做自己的項目之前，你需要能自如的調試你項目中的錯誤和問題。
5.不斷做更難的項目
不斷提高你的項目的難度並擴大範圍。如果你對你在做的事情非常熟悉，那麼是時候嘗試一些更困難的事情了。你需要不斷的學習，做新項目。如果你做的正確的話，你會回看你六個月之前的代碼覺得怎麼這麼糟糕。這樣就說明你在正確的道路上。做你感興趣的事情意味著你永遠不會感到疲倦或無聊。
加油！學習python的路上你不會孤獨，也可以找志同道合的小夥伴共同學習進步，後續學習起來也會事半功倍。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/301029.html
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