这些都不懂?你还想转Python?

本文分享了Python学习的有效途径,包括寻找导师、制定学习计划、遵循学习路线图等内容,帮助初学者系统地掌握Python技能。

前言

很多想转行做Python的,只是看重了我们这行工资高,但是对于行业知识什么都不懂,行情也不懂,无头苍蝇似的,漫无目的去看些免费的死视频,但是有什么意义呢?


接触互联网很多年,现在Python技术是越来越受到关注,如今转行做Python的非常多,但是具体应该拥有什么条件,什么技能才能胜任前端,其实很多人脑海中式不清晰的,今天给大家说下,现在如今想做Python开发应该具备什么条件和应该注意的问题。

怎样学习Python


第一:必须有一个明白人给你讲解,带你学Python,少走弯路就是学习Python的捷径,而不是一个小问题困扰你半天的时间,可能明白人的一句话你就明白,但是自己想可能需要一天的时间,或许最后还是搞不懂。


第二:需要有一个明确而且系统的学习规划,比如你今天学习什么内容,而且今天学习的内容跟着什么案例练习,如果你学习Python只是看看免费的视频,那我劝你还是不要浪费时间,必须跟着大量的案例,反正练习,对于一个知识点才可以真正的掌握。


第三:一个明确的学习路线图,这个我给大家参考一下下面的图片,分为三个大阶段,每一个阶段有相应的学习时间,我给大家的建议是学习半年的时间,根据我将近十年对于这样行业的了解来看,半年的学习时间恰到好处,不多不少。对于Python的每一个阶段的知识点都可以掌握的不错。


现在互联网发展的越来越是迅速,在之前的几年一度超越了挣钱最多的金融行业,因为如果说在中国所有行业中,给人打工的话,做软件开发这块应该是工资提升的最显著最快的,而且门槛比较低,什么人都可以。

无论是什么学历的人,只要这个人具有一定的【学习能力】就可以,而目前IT行业的发展中,Python现在成了最火的职业,Python跟之前比发生了非常不同的变化,而且在未来发展中,需求的人才也是越来越多,但是伴随着一点就是要求也在提高。


目标不只是脑力锻炼这么简单。事实上,没有行动的意图,目标只不过是一个谎言。要让你的决定变成事实而且呈现在你的生活中;要花适当的时间和精力去实现它们。


我是做Python几年了,学习路线、行业前景以及目前的企业需求等等可以随时问我,希望新人少走弯路。

 最后

如果对Python感兴趣的话,可以试试我的学习方法以及相关的学习资料

对于0基础小白入门:

如果你是零基础小白,想快速入门Python是可以考虑培训的。

一方面是学习时间相对较短,学习内容更全面更集中。

 Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具
 

三、精品Python学习书籍

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。

四、Python视频合集

观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

五、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

六、Python练习题

检查学习结果。

七、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

大家拿到脑图后,根据脑图对应的学习路线,做好学习计划制定。根据学习计划的路线来逐步学习,正常情况下2个月以内,再结合文章中资料,就能够很好地掌握Python并实现一些实践功能。

<think>好的,用户现在的问题是如何更好地理解用户的需求,而且用户之前的回复“你在说什么”可能表达了对之前回复的不满,但并没有明确的技术问题。我需要先分析用户的潜在意图,可能他们觉得之前的回答没有准确理解他们的需求,或者沟通中有误解。接下来,我需要按照用户的要求进行网络搜索,整合信息,生成详细且清晰的回答,并符合格式要求。首先,确定搜索关键词。用户的问题是关于如何更好地理解用户需求,可能的搜索词包括“理解用户需求的方法”、“有效沟通技巧”、“需求分析策略”等。需要确保搜索结果覆盖沟通技巧、确认方法、观察非语言信号、用户画像、反馈机制等方面。然后,调用网络搜索工具进行检索。根据之前的经验,有效的方法可能包括主动倾听、提问技巧、确认理解、观察用户行为、建立用户画像、设置反馈机制等。需要整合这些信息,分步骤呈现,每个步骤要有逻辑分析和实用建议,避免使用第一人称和步骤词汇。接下来,检查每个步骤是否符合格式要求。例如,是否需要数学公式或代码,但根据问题内容,可能不需要代码,但如果有相关模型或公式,比如需求优先级评估公式,可以加入。例如,使用Kano模型或MoSCoW方法,可以数学化表达需求分类。然后,生成相关问题部分。需要基于回答内容提出相关问题,比如如何应对模糊需求、提升倾听能力的方法、需求分析工具比较等,确保至少三个问题,并正确使用标题和格式。 最后,检查整个回答是否符合用户的所有格式要求,包括引用分散、不使用第一人称、换行分隔方法、代码和公式正确标注,以及相关问题部分正确放置和格式。确保没有遗漏任何要求,避免触发格式错误。</think>通过整合网络搜索信息,结合用户需求理解的关键方法,提供以下可操作性解决方案: --- ### **需求理解优化方法** **主动倾听与澄清确认** 在对话中采用反射式倾听技术,将用户表述换为结构化语言:"您提到X问题,是否涉及Y场景?" 建立确认闭环公式:$C = \{ (u_i, c_i) | c_i=verify(u_i) \}$,其中$u_i$为用户原始输入,$c_i$为确认后的需求 **多维度需求解析框架** 构建需求分析矩阵: $$D = \begin{bmatrix} \text{显性需求} & \text{隐性需求} \\ \text{功能需求} & \text{情感需求} \\ \text{即时需求} & \text{长期目标} \end{bmatrix}$$ 通过对话内容映射到对应象限 **上下文回溯机制** 建立对话链追踪模型: ```python class ContextTracker: def __init__(self): self.history = [] def add_interaction(self, utterance, intent): self.history.append({ 'text': utterance, 'timestamp': time.time(), 'confidence': intent['score'] }) ``` --- ### **需求验证技术** 采用需求优先级评估公式: $$Priority = \frac{Urgency \times Impact}{Complexity}$$ 当$Priority > 0.7$时触发深度确认流程 **非语言信号分析** 对文本输入进行情感倾向检测: ```text 用户输入: "这个功能根本不好用" 情感分析结果: { "sentiment": "负面", "intensity": 0.88, "triggers": ["根本", "不好用"] } ``` ---
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