如何系统的自学Python?看完你也可以!

我不喜欢一上来就推荐一堆参考资料的东西,那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿,你告诉他学会走路的方法有100种,他只会变的对走路毫无兴趣,他要的只是一种最有效的学会走路的办法,而不是100种。 同样的,下面介绍的是我之前刚开始自己学习python的1种方法,只需要1种就可以了。 第1步,基础入门 很多人喜欢搞一本厚厚的书来看,虽然看完了但是还不会用Python,这是最大的悲哀。

如果你是刚开始学习编程的新手,没看懂,多看几次就会了。虽然这个过程会很乏味,但是对于你建立牢固的编程思维是必须的。

如果不想看文字教程的,可以看这个视频教程,非常的通俗易懂:

小白救星:【学习资料】

如果你不知道代码在内存中是如何运行的,不妨把它拷贝到Tutor里可视化执行一遍,加深理解。 举个栗子 ,比如你在学习Ptyhon中的字典数据结构,但是不太理解这个概念,那么你就可以将书中代码输入,然后点击下面红框汇中的按钮。

就会运行处以下的图形结果,对着图形理解概念,不要太爽哦。

第2步:数据分析进阶 上面第1步已经打好了Python编程的基础,现在进入数据分析的学习阶段。推荐一本书《利用Python进行数据分析》就够了,这本书在豆瓣评分是8.5分。

看到书里涉及到到当统计概率知识看不懂的时候,这时候反过来再学习统计概率的知识。 很多人错误的学习方式是,先学习统计概率,再去学习数据分析编程工具(Excel,Python,R)。最后抱怨太难了,学不会。

这其实学习方法是错误的。这是为什么呢?

有两个原因: 1)因为很多统计概率讲的都是复杂的数学公式,却不讲统计概率在生活中如何应用的。这样造成的结果就是你学习了很多,但是也忘记了很多。 2)统计概率知识大多数时候是理论基础,如果不结合数据分析工具(Excel,Python,R)来使用,你肯定学不会。 比如你学习了四分位数的理论,但是如何在实际中使用的,你不会数据分析的工具,你当然不会用了。 但是如果你会数据分析的工具,实际操作就一行代码,四分位就计算出来了。你当然兴奋了,一高兴学习兴趣也就上来了。

所以,我的建议,也是正确的学习方式是:先学习基础的数据分析工具用法,当遇到统计概率知识的时候,再来补这个知识,边学习边用数据分析工具实现一遍。 如果不想看文字教程的,可以看这个视频教程,非常的通俗易懂:

小白救星:原来Python如此简单

3. 数据分析高级-统计概率知识 统计概率知识学习其实很简单,只是很多老师和书把这个东东讲复杂了。学会下面图中的知识,你就可以学会统计概率了:

简单解释下,上面的图。 如果你的学习目的是:提高认知,将统计概率应用在生活中,用于指导你面对重大决策时做出最好的选择,你的应该看《赤裸裸的统计学》这本书就够了。

如果你的学习目的是:学习大数据的基础知识:统计概率,希望成为数据分析师,实现升职加薪的目的,那你的学习参考书是《深入浅出统计学》或者《商务与经济统计》。

《深入浅出统计学》适合没有任何统计概率基础的人学习,这本书足够有趣和简单。

如果你之前上学学习过一些统计概率的课,但是最后还是把课堂学的内容还给了老师,你应该选择看《商务与经济统计》这本书来重新巩固你的基础知识。

学会高级知识,你就不再是一个苦逼的搬砖了,而且会帮助你实现年薪增幅的目标。

如果不想看文字教程的,可以看这个视频教程,里面讲的统计知识非常的通俗易懂:

小白救星:这样学统计真简单 

最后这里给大家免费分享一份Python学习资料,包含了视频、源码、课件,希望能够帮助到那些不满现状,想提示自己却又没用方向的朋友,也可以和我一起来交流呀!

编辑资料、学习路线图、源代码、软件安装包等!

<think>嗯,用户问的是如何检查代码是否有错误。首先,我需要确定用户的使用场景。他们可能是在编程过程中遇到了问题,或者刚刚写完代码想进行测试。可能是新手开发者,也可能是有些经验但想了解更全面的检查方法。接下来得考虑用户的身份,可能是个学生、自学编程的人,或者职业开发者,不同的身份可能需要不同的检查方法。 然后,用户的需求是了解如何检查代码错误,但可能他们真正需要的是系统性的方法,而不仅仅是运行一下看结果。可能他们遇到了难以解决的bug,或者想预防错误的发生。深层需求可能包括提高代码质量、学习调试技巧,或者优化开发流程。 接下来要组织回答的结构。首先介绍常见的错误类型,比如语法错误、逻辑错误、运行时错误,然后是具体的检查方法,比如手动检查、工具使用、测试方法等。需要分步骤说明,让用户能一步步操作。同时要给出示例,比如Python中的错误例子,这样用户能更直观地理解。 还要考虑用户可能的疑惑点,比如静态检查工具是什么,单元测试怎么进行,或者如何利用IDE的调试功能。可能需要解释一些术语,但不要过于技术化,保持易懂。另外,针对不同的编程语言,可能有不同的工具,比如Python的pylint,JavaScript的ESLint,需要提到这些差异,但用户的问题没有指定语言,所以可以举几个常见例子。 还要注意提醒用户检查环境配置和依赖,因为有时候错误不是因为代码本身,而是环境问题,比如路径错误、版本不匹配等。这部分容易被忽视,但很重要。 最后,总结一下步骤,帮助用户形成系统化的检查流程。可能用户需要的是一个清晰的清单,按照步骤操作就能有效检查代码错误。确保回答全面,覆盖各种可能性,同时保持简洁明了,避免信息过载。检查</think>代码是否有错误是编程中非常重要的环节,以下是一些常用的方法和步骤,帮助你高效发现和修复代码问题: --- ### **1. 常见错误类型** - **语法错误**:不符合编程语言规则(如缺少括号、拼写错误)。 - **逻辑错误**:代码能运行但结果错误(如循环条件错误、变量赋值错误)。 - **运行时错误**:执行时崩溃(如空指针、数组越界、除零错误)。 - **资源错误**:内存泄漏、文件未关闭等。 --- ### **2. 手动检查方法** - **逐行阅读**:仔细检查关键逻辑部分。 - **代码逻辑验证**:用简单输入模拟代码执行流程(如表格或流程图)。 - **代码风格检查**:确保缩进、命名规范统一(例如 Python 的 PEP8)。 --- ### **3. 工具辅助检查** - **静态代码分析工具**(无需运行代码): - **Python**: `pylint`, `flake8`, `mypy`(类型检查) - **JavaScript**: `ESLint` - **Java**: `Checkstyle`, `SpotBugs` - **IDE 内置检查**: - VS Code、PyCharm、IntelliJ 等会实时标记语法错误和代码警告。 --- ### **4. 运行与调试** - **打印调试**:在关键位置输出变量值(如 `print()` 或 `console.log()`)。 - **断点调试**:使用 IDE 调试器逐行执行,观察变量变化。 - **单元测试**:编写测试用例验证函数功能(如 Python 的 `unittest`、`pytest`)。 --- ### **5. 示例:Python 错误检查** ```python # 语法错误示例(缺少冒号) def add(a, b) return a + b # ❌ 报错:SyntaxError # 逻辑错误示例(错误的条件判断) if x > 5 and x < 3: # ❌ 永远为 False print("Impossible!") # 运行时错误示例(除零错误) result = 10 / 0 # ❌ ZeroDivisionError ``` --- ### **6. 其他注意事项** - **依赖和环境**:检查第三方库版本、环境变量、文件路径是否正确。 - **代码审查**:邀请他人复查代码,可能发现被忽视的问题。 - **日志分析**:记录运行日志,定位异常发生的位置。 --- ### **总结步骤** 1. **静态检查** → 2. **运行测试** → 3. **调试修复** → 4. **代码优化** 通过结合工具和人工检查,可以大幅提升代码质量。遇到具体问题,可以提供代码片段和报错信息,我会进一步帮你分析!
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