给想要通过学习Python转行的朋友分享一下我的学习之路

28岁转行之路:破局35岁魔咒,转行Python程序员,是这辈子最成功的一件事 前言 生活就像是一场戏,人在其中扮演的不过是一个个角色,打工人也好,丈夫也罢,儿子也好,父亲也罢。每个人涂上或淡或浓的脂粉,带着千疮百孔的面具,披挂着久经沙场的盔甲,在舞台上挪移踱步,念词唱戏,时而顺遂,时而踉跄。 当我明白这些道理,我知道这一切还不晚。我告诉自己,热爱生活便是认识到生活的不顺之后依然满怀希望,所以,虽然两肩压着那太行山,我依然能够步履蹒跚。 从大学到毕业 其实我一开始不是个程序员,但是我一直对编程感兴趣。 上大学的时候,我的成绩几乎满分,闲暇之余还能卖弄下——辅导同学(是的,女同学)。喜欢 阅读详情

学python,我们要首先问自己,是为了转行?提升自己?还是什么,有了明确的目标,才会沉下心来学习。我学习python的目标是想要转行,可以跟大家分享一下我的学习之路。

在明确了学习目的、学习方向(转行方向)我们就可以学习具体的基础知识,刷一遍基础知识就可以使用第三方库,做一些、数据分析等项目,下面我具体说一下,列一点书单,那我就写一下从我开始学习python到拿到offer这段时间的学习路线吧。

首先在明确了学习方向之后,比如是写爬虫还是做数据分析抑或后端,这时候就要开始着手学习基础知识了。我个人比较推荐《python学习手册》这本书,当当上有卖,这本书讲的比较详实,通俗易懂,我就是刷这本书来过基础知识的,那时候我白天上班,所以只能晚上抽时间看,大概花了一个半月吧,基础知识算是一点一点啃完,因为我在大学有一些C语言的基础,所以这本书看起来还是蛮轻松的。

基础知识学过之后,先别着急做项目,写爬虫啊用第三方库啊,这时候不着急,先抽出大概十天左右刷刷题,刷刷练习题,像是循环啊、函数啊做做题,题目可以再网上找,我记得我当时是在菜鸟教程上找的题来做的。

当然这点练习题肯定不够,这个就要自己多找找,巩固一下基础知识。

当你基础知识啃了一遍,练习题也做了,这时候就可以上手爬虫、web和数据分析了,到这其实也没有多难,下面我分开说。(因为这三个方向对新手来说转行相对最容易,工作也相对好找,其他方向不多说,等你成为大神可以研究一下。)

1、首先是,我是看书来学的,这里我列几本书供大家选择:

《python爬虫开发与项目实战》《精通python爬虫框架scrapy》《python3网络爬虫开发实战》等等,过多我就不列了,大同小异,选适合自己的,但记住千万别买那种学起来特别吃力的,初学者成就感最重要,我当初学完基础知识后到写下第一个爬某东的图片大概花了一周,时间不多,但是当你看着自己的程序运行起来的时候成就感还是很大的。

有鹿不闻:用Python写过哪些「脑洞大开」的小工具?

基本的HTTP知识、隐藏IP、多之类的学过之后,,可以跟着书做一些项目。然后就是学习爬虫最厉害的最知名的scrapy框架了,这个学爬虫必学的,这个也不会太难,半个月足够。然后就是你会在学爬虫的时候发现在用正则表达式提取图片、文本之类的话会有些html之类的知识不懂,这时候你就可以开始补充一些html和css的知识,当然不用看的太深入,了解大概就好。

除了以上,还要学会mysql数据库、了解MongoDB、布隆过滤器等等,这些都学会之后,基本的爬虫即就已经掌握了,差不多就可以海投简历。

书单的话推荐这两本《head first html 与css 中文版》和《mysql入门很简单》这两本,这个大家根据自己情况选择。

注意:爬虫 是数据分析和web的基础,无论你想转行哪个方向,这个必须都要学的。

2.学习了爬虫之后,如果想更进一步深入学习,就可以学习数据分析了。当然这个对初学者略有难度,首先肯定要补一些统计学的知识,不需要太深入,贝叶斯公式总要知道吧,简单的补一些统计学的知识便可以跟书或者视频做项目了。这里我推荐两本我认为还不错的书:

《利用python进行数据分析》《python数据分析与挖掘实战》《从excel到python——数据分析进阶指南》

其实python的数据分析无外乎那几个库,做数据分析,和numpy库一定要掌握、mysql等数据库也不必说,都要学习,跟着书或者视频做几个项目,啊、清洗数据建立模型啊都会学到,就可以尝试海投一下简历了。

注意:转行数据分析,python很重要无需多说,excel一定要精通,不会excel基本不用转这个方向,因为很多时候只需要excel就能满足简单的需求了。

3.web开发。这个也一样,跟着书或者视频做项目,遇到不会的知识要及时补充,Django库和flask库必须会吧,这里也推荐几本书:

《python高效开发实战——Django、tornado、flask、twisted》《轻量级Django》《flask web开发实战:入门、进阶与原理分析》

跟着书做一些项目,试着做一个自己的网站,像mysql、nosql、bootsrap等等肯定都是要学的,独立的做几个项目,遇到不会的 多补充知识,就可以投简历啦。

以上便是python的三个转行方向,自认为我的经历具有可复制性,所以在这里分享给大家,我的经历只是参考,还是要看大家个人的努力。

 最后

为了帮助大家更好的学习Python,小编给大家准备了一份Python学习资料,里面的内容都是适合零基础小白的笔记和资料,不懂编程也能听懂、看懂,需要获取方式:扫描下方即可获取。

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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。

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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。

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夕阳西下,行业内卷,土木转行Python到底可行吗 导语 普通本科,学的土木工程,转行之前完全没怎么接触过计算机编程,纯纯力工。工作一年差不多也就几万存款,感觉生活看不到希望,目前无论从哪方面来看,转行后的工作都比从事本专业的工作要好。转行算是一次比较大的抉择,记录一下自己的历程,也为广大处在天坑专业的朋友的就业方向提供一个参考。 背景 说实在的,之前每个月的工资才4000,转行就是奔着挣钱去的。最开始想到的是金融,入坑后,发现二成人暴富,八成人shishi……万念俱灰。后来,觉得自己好歹过了计算机二级,,然后听说IT工资高,就直接放弃金融,转行IT。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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