自学 Python 为何会看不进去?

学不进去很正常,更何况你还是自学。自学不仅仅需要很强的自学能力,还需要很强的自控能力。对于我们普通人来,学习是枯燥的,总会有一些其他事情吸引你的注意力,比如玩游戏、刷视频、看电视等等。我也一样!

你想想,为什么玩游戏不会觉得无聊,玩不下去呢?刷视频一刷就是好几个小时呢?因为这些娱乐性的东西可以让你愉悦。那同样,如果学习Python可以让你开心的话,你自然就不会学不下了!

那怎样让枯燥的Python学习变得有趣呢?说一说我学Python的经验吧。

我从想要学Python开始,断断续续学了一年左右,因为平时要上班,时间少,而且刚开始学的时候很难把一整套视频看完,每次都是看了前面几集就放弃了,过了一段时间又重新看,反反复复。

后来,我玩了一款游戏(dhy),每天都要上线做日常,非常耗费时间。我就一直在网上找有没有可以自动化刷日常的办法,结果发现Python可以做自动化。当时特别后悔为什么之前没有坚持把Python学下去!

我实在是太想玩这款游戏了。于是又重新捡起了Python开始学习,不过这一次我没有从看视频学语法开始。太费时间了,我想快点把游戏自动化脚本做好。就直接在网上找了一段类似游戏脚本的代码复制粘贴,跟着它改。有不懂的地方我就百度,语法不懂的就看菜鸟教程,只花一个周末的时间,这个自动化脚本我就肝出来了(可能也有之前学Python的基础在)特别开心!!!

有可成功的例子,后来,我又继续这种操作。我想学习用Python在网上爬取表情包。也是直接复制粘贴网上的代码,然后分析,修改。就这样学了一段时间。我的Python突飞猛进。像办公自动化、爬取网站、爬取视频等等,我现在都可以自己搞出来~

所以你可以试试。如果看书、看视频学不下去的话,那就不要看了。直接从结果出发,你想用Python做什么。就直接在网上搜现成的代码就行。(实际上就是跳过基础学习,直接做小项目练习)不懂就百度。(如果你语法基础都不懂的话,建议先看看菜鸟教程,不用背,需要的时候查就行)

哈哈,如果你觉得自己找项目代码麻烦的话,我这里有现成的。

这里给大家分享一份Python全套学习资料,包括学习路线、软件、源码、视频、面试题等等,都是我自己学习时整理的,希望可以对正在学习或者想要学习Python的朋友有帮助!

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1️⃣零基础入门

① 学习路线

对于从来没有接触过Python的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,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。
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② 路线对应学习视频

还有很多适合0基础入门的学习视频,有了这些视频,轻轻松松上手Python~在这里插入图片描述

③练习题

每节视频课后,都有对应的练习题哦,可以检验学习成果哈哈!
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因篇幅有限,仅展示部分资料

2️⃣国内外Python书籍、文档

① 文档和书籍资料

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3️⃣Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

学习Python常用的开发软件都在这里了!每个都有详细的安装教程,保证你可以安装成功哦!
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②Python实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲代码,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。100+实战案例源码等你来拿!
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③Python小游戏源码

如果觉得上面的实战案例有点枯燥,可以试试自己用Python编写小游戏,让你的学习过程中增添一点趣味!
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4️⃣Python面试题

我们学会了Python之后,有了技能就可以出去找工作啦!下面这些面试题是都来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂,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。
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5️⃣Python兼职渠道

而且学会Python以后,还可以在各大兼职平台接单赚钱,各种兼职渠道+兼职注意事项+如何和客户沟通,我都整理成文档了。
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<think>好的,用户想要获取Python数据科学方向的学习路线和自学教程。我需要根据提供的引用内容来整理出一个结构清晰的回答。首先,用户提到了三个引用,其中引用[1]列举了几本相关的书籍,引用[2]和[3]提到了视频教程和其他资源。需要把这些资源整合到学习路线中。 首先,确定学习路径的几个阶段:基础语法、数据处理与分析、机器学习、深度学习、项目实践。每个阶段需要推荐相应的书籍、视频和实战练习。例如,基础部分可以推荐《Automate the Boring Stuff with Python》和小甲鱼的视频。数据处理方面,引用[1]中的《Python for Data Analysis》是关键,同时引用[3]提到的图文教程和库资料也需要包含进去。机器学习和深度学习部分则引用[1]中的相关书籍,如《Hands-On Machine Learning》和Chollet的深度学习书。 另外,用户需要自学教程,所以视频资源如网易云课堂、Bilibili的小甲鱼课程应该被提及。引用[3]中的Python中文库资料和MySQL等补充材料也要加入。最后,项目实战部分需要结合真实数据集,比如Kaggle,并推荐参与社区,保持持续学习。 需要注意回答的结构要清晰,分阶段说明,每个阶段包含书籍、视频、实战练习,并正确标注引用来源。同时,按照系统指令,数学公式用$...$,但在这个问题中可能涉及较少,但如果有的话要正确应用。最后生成相关问题,比如学习资源、数学基础、时间规划等。</think>### Python数据科学学习路线(分阶段详解) #### 一、基础语法阶段(1-2个月) 1. **核心教材** - 《Automate the Boring Stuff with Python》[^1]:通过实际案例快速掌握基础语法 - 学习重点:变量/循环/函数/文件操作/正则表达式 2. **视频辅助** - 小甲鱼《零基础入门学习Python》[^2]:B站播放量超千万的互动式课程 - 配套练习:建议每章完成10个以上代码练习 3. **实战验证** - 完成豆瓣电影爬虫、Excel数据清洗等小型项目[^3] - 推荐平台:Codecademy/Python官方Tutorial #### 二、数据处理与分析阶段(2-3个月) 1. **Numpy/Pandas核心** - 《Python for Data Analysis》:O'Reilly经典教材,重点掌握: $$ \text{DataFrame操作} = \sum_{i=1}^n \text{apply}(f(x_i)) $$ - 关键技巧:数据透视表/时间序列/缺失值处理 2. **可视化工具链** - Matplotlib/Seaborn:绘制直方图、热力图等 - 案例:用$y=sin(x)+ε$生成模拟数据并可视化 3. **数据库交互** - SQL基础+Python操作MySQL[^3] - 练习:从数据库提取数据生成分析报告 #### 三、机器学习阶段(3-4个月) 1. **算法基础** - 《Hands-On Machine Learning》:涵盖监督/非监督学习 - 重点推导:线性回归的$θ=(X^TX)^{-1}X^Ty$闭式解 2. **Scikit-learn实战** - 完成鸢尾花分类、房价预测等经典案例 - 掌握交叉验证、网格搜索等技巧 3. **特征工程** - 标准化处理:$x' = \frac{x-μ}{σ}$ - 实践:Kaggle泰坦尼克生存预测项目 #### 四、深度学习阶段(2-3个月) 1. **TensorFlow/Keras** - 《Deep Learning with Python》[^1]:François Chollet原著 - 实现MNIST手写识别:准确率可达99%+ 2. **神经网络基础** - 理解反向传播:$\frac{∂L}{∂W} = δ \cdot a^{T}$ - 可视化工具:TensorBoard 3. **实战项目** - 使用预训练模型(如ResNet)进行迁移学习 - 部署模型到Flask/Django Web应用 #### 五、持续提升路径 1. **大数据扩展** - 学习PySpark处理分布式计算[^3] - 掌握Dask并行处理技术 2. **社区参与** - 贡献开源项目(如Pandas/Numpy) - 定期参加Kaggle竞赛 3. **知识管理** - 使用Jupyter Notebook建立代码库 - 编写技术博客记录学习心得 ```python # 示例:Pandas数据清洗模板 import pandas as pd def clean_data(df): df = df.dropna() # 处理缺失值 df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s') # 时间转换 df = df[df['value'] < df['value'].quantile(0.95)] # 剔除异常值 return df ```
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