Python老司机:给入门Python的小白支几招,简单粗暴

简介: 短时间掌握一门技能是现在社会的需求。节奏越来越快,现在不是大鱼吃小鱼,而是快鱼吃慢鱼的时代。人的时间比机器的时间值钱,而机器可以堆!那么Python作为最简单高效的语言,我们就必须掌握它, 那么今天就给小白一份Python入门教程!Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升,现在它已经成为了第一名。

短时间掌握一门技能是现在社会的需求。节奏越来越快,现在不是大鱼吃小鱼,而是快鱼吃慢鱼的时代。人的时间比机器的时间值钱,而机器可以堆!那么Python作为最简单高效的语言,我们就必须掌握它, 那么今天就给小白一份Python入门教程!

Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升,现在它已经成为了第一名。但排在前四名的语言 Python、C、Java 和 C++都拥有广大的用户群体,并且他们的用户总量也十分相近。实际上,Diakopoulos 在对公司招聘所要求的基本语言分析中,C 语言的需求甚至还要在 Python 之前。

Python老司机:给入门Python的小白支几招,简单粗暴
Python的火热度持续不断。。。。。。

你觉得Python真的好吗?或许你在漫天的宣传中看到了这些:

接近英语的简单语法;

开发环境简单,能打字就能写代码;

众多的第三方库;

解释执行,不需要编译;

跨平台,方便移植;

那么,言归正传,我们今天就来给小白分享一下Python入门教程!

Python 语言应该如何入门,如果你在网上随便搜了一下饥不择食的找了一些书开始啃起来,结果发现很疑惑,感觉吃力!学Python和学其他的语言其实是相同的,入门大致这样几步:

找本靠谱的书,
找个靠谱的师傅,
找一个地方开始练习。
学语言也是的:选一本通俗易懂的书,找一个好的视频资料,然后自己装一个IDE工具开始边学变写。

1.找一本靠谱的书,难度一定要是入门级别,千万不能太复杂,不要一下子陷进去,会打乱节奏,学东西要循序渐进,不能一口吃个胖子,对初学者来说,一定要找一个通熟易懂的,简单的书。入门的书非常关键。

入门的书很多,但是我个人强烈推荐"A Byte of Python",这本书我读了2遍,作者写的思路非常清晰,对每一个知识点讲解的很到位,不多不少,刚刚好,对初学者来说,力道刚刚好。而且是全英文,对提高自己的英语水平,很有帮助。

2.找一个好的视频资源,当然若你周围有python 高手就更好了,可以多交流多请教。 我建议初学者还是选择Python入门级教程,可以看看马哥教育的视频, 马哥教育在腾讯课堂上有公开课,马哥Python课程全部以手把手式带领大家学习,项目是从0开始,一步步跟着做,同时还准备了大量一线生产环境最实用的案例如:大众点评、饿了么、腾讯等真实目课程分为四个阶段,初级基础、中级提升、高级进阶和全新实战。 对于新时代Linux运维人员来说,python是能完成自动化、高级运维工具的必备技能,他家的python 讲解真的是很仔细~~

3.多编写程序,这似乎是废话,但是确实是一句实话。学编程一定要亲身去编写,没有什么捷径.一开始哪怕你把书里面的例子一字不落敲一遍,也好过你只是去看书,而不动手。

每天抽小半个小时,学一些知识点,不断的坚持.大概快的话几个星期基本就能入门了。

想要入门Python并不难,难的是一直坚持学习下去!

相关文章
|
2天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
Python遗传算法GA对长短期记忆LSTM深度学习模型超参数调优分析司机数据|附数据代码
Python遗传算法GA对长短期记忆LSTM深度学习模型超参数调优分析司机数据|附数据代码
|
3天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
利用Python进行历史数据预测:从入门到实践的两个案例分析
利用Python进行历史数据预测:从入门到实践的两个案例分析
16 1
|
9天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 语音技术
【Python 机器学习专栏】Python 深度学习入门:神经网络基础
【4月更文挑战第30天】本文介绍了Python在深度学习中应用于神经网络的基础知识,包括神经网络概念、基本结构、训练过程,以及Python中的深度学习库TensorFlow和PyTorch。通过示例展示了如何使用Python实现神经网络,并提及优化技巧如正则化和Dropout。最后,概述了神经网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的应用,并强调掌握这些知识对深度学习的重要性。随着技术进步,神经网络的应用将持续扩展,期待更多创新。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【Python 机器学习专栏】Python 机器学习入门:基础概念与流程
【4月更文挑战第30天】本文介绍了Python在机器学习中的重要性,机器学习的基础概念和分类,包括监督学习、非监督学习和强化学习。Python因其丰富的库(如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch)、简单易学的语法和跨平台性在机器学习领域广泛应用。文章还概述了机器学习的基本流程,包括数据收集、预处理、特征工程、模型训练与评估等,并列举了常用的Python机器学习算法,如线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机。最后,讨论了Python机器学习在金融、医疗、工业和商业等领域的应用,鼓励读者深入学习并实践这一技术。
|
11天前
|
Python
【Python21天学习挑战赛】-入门必备
【Python21天学习挑战赛】-入门必备
|
14天前
|
存储 Python
python入门指南
python入门指南
20 0
|
15天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
利用Python进行情感分析:从入门到实践
【4月更文挑战第24天】 在数字化时代,文本数据无处不在。理解这些文本背后的情绪倾向对于品牌管理、市场研究乃至政治分析都至关重要。本文将引导读者通过Python编程语言实现基本的情感分析任务,涵盖从预处理步骤到模型训练和结果解释的全过程。我们将使用流行的自然语言处理库NLTK和机器学习框架scikit-learn来构建一个简单的情感分析模型,并探索如何将其应用于实际场景中。
|
15天前
|
Python
Python从入门到精通:深入学习面向对象编程——2.1.2继承、封装和多态的概念
Python从入门到精通:深入学习面向对象编程——2.1.2继承、封装和多态的概念
|
15天前
|
存储 索引 Python
Python从入门到精通——1.3.1练习编写简单程序
Python从入门到精通——1.3.1练习编写简单程序
|
15天前
|
Python
Python从入门到精通——1.2.2学习基础语法和数据类型之控制结构
Python从入门到精通——1.2.2学习基础语法和数据类型之控制结构