为什么要学习Python呢？有了 ChatGPT 还有必要学习 Python 吗？

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原创 2023-12-05 21:29:08 212 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
为什么ChatGPT用Python实现？ 可能你不知道， ChatGPT这个网站的后端居然是用Python实现的。在一些人眼里，Python只能用来写写脚本、搞搞爬虫、做些小项目之类的，其实这是对Python的最大偏见。因为Python早就被证明可以应用在大型项目中，特别是国外很多明星产品，比如 YouTube、Instagram、Quera、Dropbox。在国内，豆瓣、知乎、早期的字节跳动Python都是第一语言，当然还有很多大厂都有Python的应用场景，我们自己的项目「次幂数据」也是用的Python。 阅读详情

为什么学习Python呢？

学习 Python 的原因有很多，以下是一些常见的原因：

  • 简单易学： Python 是一门易于学习的编程语言，语法简单、清晰明了，可以快速掌握基本的编程概念。
  • 应用广泛： Python 是一门通用的编程语言，可用于 Web 开发、数据分析、机器学习、人工智能、游戏开发等多个领域。
  • 巨大的社区和生态系统： Python 拥有庞大的社区和丰富的生态系统，包括众多的开源库和框架，可以快速实现各种功能和项目。
  • 高效的开发效率： Python 代码简洁、易读、易维护，开发效率高，可以快速迭代和实现新的功能。
  • 多种学习资源： Python 有大量的学习资源，包括教程、文档、社区和在线课程等，可以轻松入门和提升。

总之，Python 是一门功能强大、易于学习、应用广泛的编程语言，学习它可以帮助你快速掌握编程基础，拥有广泛的应用领域，提高工作效率，并且有丰富的资源和社区支持。

有了 ChatGPT 还有必要学习 python 吗？

虽然 ChatGPT 可以回答许多问题，但是它仅仅是一个自然语言处理模型，不能取代 Python 编程语言。就比如你让它给你写个爬虫程序，起码你自己要懂吧，不然这代码到底对不对，哪里会有bug产生你都不知道，那不就是降维打击嘛。所以ChatGPT定义是工具，用来提升我们开发效率，工作效率的，当然它会取代一部分岗位，但绝不是编程语言，心理学倒是有可能；

Python同时还是一门 强大的通用编程语言，可以用于数据分析、机器学习、Web 开发、自动化脚本等多个领域。使用 Python 可以更加自由地处理数据和实现自定义的逻辑，同时还可以结合 ChatGPT 等自然语言处理模型，实现更多有趣的应用。因此，如果你想要从事与编程相关的工作，学习 Python 是非常有必要的。

那么零基础该如何学习Python？

给大家一个忠告，如果你完全没有基础的话，前期最好不要盲目去找资料学习，因为大部分人把资料收集好之后，基本上都是放在收藏夹吃灰，同时资料收集的多了，学起来就会迷茫，也会让自己很有压力。

磨刀不误砍柴工，如果你是准备自学的话，要分步骤去进行：

  • 第一步：搭建学习知识框架，具体怎么搭建学习框架，在后面我会讲；
  • 第二步：按照学习框架给自己定制阶段性的学习计划和目标，最好是按周自我反馈和调整；
  • 第三步：针对每周的学习计划寻找合适的学习资源，注意，只找当前需要的，不要贪多；
  • 第四步：找几个懂得人，和他们处理好关系，后面学习过程中遇到问题还能有人给你解答；

这些都要一步一步来，不要想着一口气吃成一个大胖子。

搭建学习框架也是有诀窍的，比如我常用的三种方式：

  • 和牛人成为朋友，身边的朋友或公司的同事都可以，但要注意，记得请人家吃饭联络好感情，不然到关键时刻，很少有人会去帮你；
  • 从各个博客网站上面搜索想了解的知识点路线图，然后找高赞的博文，基本上不会差，但要注意辨别真伪；
  • 多找几个培训机构，看他们整理的课程大纲是什么样的，涉及哪些知识点，然后做归类汇总，具体的我就不说了，免得让大家认为我在给培训机构打广告；

废话不多说，先上一张图镇楼，看看Python有哪些方向，它们之间有什么关系和区别，各自需要学习哪些东西。

在这里插入图片描述

怎么入门？

我们落到具体的技术点上来，Python学习路线，整体学习正常时间大概半年左右，具体视每个人的情况而定。

如果你把每周要学的内容精细化到这种程度，你还会担心学不会，入不了门吗，其实说到底就是学了两个月，但都是东学一下，西学一下，什么内容都是浅尝辄止，没有深入进去，所以才会有学了2个月，入不了门这种感受。如果你想快速入门，可以看看下面一个月入门计划，详细到每一天要学什么？当然你也可以把每一周换成每个月。

第一周：熟悉 Python

要积极探索 Python 的使用方法，尽可能多的完成下面这些任务：

  • 第一天：基本概念（4 小时）：print，变量，输入，条件语句
  • 第二天：基本概念（5 小时）：列表，for 循环，while 循环，函数，导入模块
  • 第三天：简单编程问题（5 小时）：交换两个变量值，将摄氏度转换为华氏温度，求数字中各位数之和，判断某数是否为素数，生成随机数，删除列表中的重复项等等
  • 第四天：中级编程问题（6 小时）：反转一个字符串（回文检测），计算最大公约数，合并两个有序数组，猜数字游戏，计算年龄等等
  • 第五天：数据结构（6 小时）：栈，队列，字典，元组，树，链表。
  • 第六天：面向对象编程（OOP）（6 小时）：对象，类，方法和构造函数，面向对象编程之继承
  • 第七天：算法（6 小时）：搜索（线性和二分查找）、排序（冒泡排序、选择排序）、递归函数（阶乘、斐波那契数列）、时间复杂度（线性、二次和常量）

别急着安装 Python 环境！

这看起来很矛盾，但是你一定要相信我。我有几个朋友，他们因为语言工具包和 IDE 安装的失败而逐渐失去了学习下去的欲望。因此，我的建议是先使用一些安卓 app 来探索这门语言，比如编程英雄或者在线代码游乐场 Repl 等等。如果你是个技术小白，安装 Python 环境可不是你的首要任务。

第二周：开始软件开发（构建项目）

接下来，让我们朝着软件开发任务进军吧！不妨尝试综合你学到的知识完成一个实际的项目：

  • 第一天：熟悉一种 IDE（5 小时）: IDE 是你在编写大型项目时的操作环境，所以你需要精通一个 IDE。在软件开发的初期，我建议你在 VS code 中安装 Python 扩展或使用 Jupyter notebook。
  • 第二天：Github（6 小时）：探索 Github，并创建一个代码仓库。尝试提交（Commit）、查看变更（Diff）和上推（Push）你的代码。另外，还要学习如何利用分支工作，如何合并（merge）不同分支以及如何在一个项目中创建拉取请求（pull request）。
  • 第三天：第一个项目——简单计算器（4 小时）：熟悉 Tkinter，创建一个简单的计算器
  • 第四、五、六天：个人项目（每天 5 小时）：选定一个项目并完成它。
  • 第七天：托管项目（5 小时）：学习使用服务器和 hosting 服务来托管你的项目。创建一个 Heroku 设置并部署你构建的应用程序。

为什么要写项目？

如果仅仅按部就班地学习课堂上或视频中的内容，你无法拥有独立思考能力。所以，你必须把你的知识应用到一个项目中。当你努力寻找答案时，你也在慢慢地学会这些知识。

第三周：让自己成为一名程序员

第 3 周的目标是熟悉软件开发的整体过程。你不需要掌握所有的知识，但是你应该知道一些常识，因为它们会影响你的日常工作。

  • 第一天：数据库基础（6 小时）：基本 SQL 查询（创建表、选择、Where 查询、更新）、SQL 函数（Avg、Max、Count）、关系数据库（规范化）、内连接、外连接等
  • 第二天：使用 Python 数据库（5 小时）：利用一种数据库框架（SQLite 或 panda），连接到一个数据库，在多个表中创建并插入数据，再从表中读取数据。
  • 第三天：API（5 小时）：如何调用 API。学习 JSON、微服务（micro-service）以及表现层应用程序转换应用程序接口（Rest API）。
  • 第四天：Numpy（4 小时）：熟悉 Numpy，并练习前 30 个 Numpy 习题
  • 第五、六天：作品集网站（一天 5 小时）：学习 Django，使用 Django 构建一个作品集网站，也要了解一下 Flask 框架。
  • 第七天：单元测试、日志、调试（5 小时）：学习单元测试（PyTest），如何设置和查看日志，以及使用断点调试。

真心话时间（绝密）

如果你非常「疯狂」，并且非常专注，你可以在一个月内完成这些任务。你必须做到：

  • 把学习 Python 作为你的全职活动。你需要从早上 8 点开始学习，一直到下午 5 点。在此期间，你可以有一个午休时间和茶歇时间（共 1 小时）。
  • 8 点列出你今天要学的东西，然后花一个小时复习和练习你昨天学过的东西。
  • 从 9 点到 12 点：开始学习，并进行少量练习。在午饭后，你需要加大练习量，如果你卡在某个问题上，可以在网上搜索解决方案。
  • 严格保持每天 4-5 小时的学习时间和 2-3 小时的练习时间（每周最多可以休息一天）。
  • 你的朋友可能会认为你疯了。走自己的路，让别人去说吧！

如果你有一份全职工作，或者你是一名学生，完成这些流程可能需要更长的时间。作为一名全日制学生，我花了 8 个月的时间来完成这份清单。现在我是一名高级开发人员。我妻子在美国一家大银行工作。她花了 6 个月才完成本文中提到的任务。所以，不管花多长时间，一定要完成它们。

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第四周：认真考虑工作（实习）问题

第 4 周的目标是认真思考如何才能被录用。即使你现在不想找工作，你也可以在探索这条道路的过程中学到很多东西。

  • 第一天：准备简历（5 小时）：制作一份一页的简历。把你的技能总结放在最上面，必须在写项目的同时附上 Github 链接。
  • 第二天：作品集网站（6 小时）：写几个博客，将它们添加到你之前开发的作品集网站中。
  • 第三天：LinkedIn 简介（4 小时）：创建一个 LinkedIn 个人简介，把简历上的所有内容都放到 LinkedIn 上。
  • 第四天：面试准备（7 小时）：准备一些谷歌常见的面试问题，练习白皮书中的 10 个面试编程问题。在 Glassdoor、Careercup 等网站中查看前人遇到的面试问题。
  • 第五天：社交（~小时）：走出房门，开始参加聚会、招聘会，与其他开发人员和招聘人员见面。
  • 第六天：工作申请（~小时）：搜索「Python Job」，查看 LinkedIn Job 和本地求职网站。选择 3 个工作岗位并发送工作申请。为每个工作定制你的简历。在每个工作要求中找出 2 到 3 件你不知道的事情，并在接下来的 3-4 天里学会它们。
  • 第七天：在拒绝中学习（~小时）：每次你被拒绝的时候，找出两件为了获得这份工作你应该知道的事情，然后花 4-5 天 的时间来掌握它们。这样，每次拒绝都会让你成为更好的开发人员。

为工作做准备

现实情况是，你永远不可能百分之百地为工作做好准备。你所要做的就是精通一两件事，并且熟悉其它的事情，最终通过面试。一旦你开始工作了，你会在工作过程中学到很多。

享受学习的过程

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的开发人员。

如果你能在 28 天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名程序员的正确特征了。

最后祝大家都能如愿以偿，学会Python，毕竟现在Python确实非常火爆，各个行业或多或少都会与Python有一定的关联。

当然，当然如果你还是对Python不是特别了解，可以来听下我的直播公开课，在直播中我会分析Python的各个行业前景，以及学习的一些经验，还有学习方法。并且还会给你一些Python的系统学习资料，游戏项目源码等。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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")

当 Python 遇到 ChatGPT —— 自动化办公落地

多年来，以Excel、Word和PPT为核心的微软Office软件一直是办公应用的主要软件，当工作要求不断提高及用户需要更高的效率时，内置于Office中的VBA一直是普通办公人员的第一选择。同时，也注意到原本主要用于科研领域的新兴编程语言Python，因为最近几年增加了一些面向办公应用的模块，可以在许多办公场景中大显身手，处理Office文件也越来越得心应手。

程序边界 1万+

学习如何使用 ChatGPT 来学习 Python（或其他任何东西）(翻译)

学习是一项伟大的成就，花时间扩展你的知识是值得称道的。了解 ChatGPT 是我们可以使用的工具，让我们看看它如何帮助我们学习 Python。我们也让它成为一个小元：我们将让 ChatGPT 为我们提供一系列提示，我们随后可以使用这些提示与 ChatGPT 交互以学习 Python。这不仅是学习 Python 的有效方法，您还可以利用 ChatGPT 的优势以相同的方式帮助您学习任何主题。结论是：ChatGPT 不仅仅是炒作，它是一个有用的工具，每个人都可以以某种方式利用它。好的，这是很好的高级概述。

zg_hover的专栏 906

如何使用 ChatGPT4 学习 Python？

虽然 ChatGPT-4 可以提供支持和指导，但需要注意的是它是一种 AI 语言模型，而不是专门的 Python 学习平台。请记住，ChatGPT-4 是一种补充学习工具。要全面学习 Python，您还应该使用在线课程、教科书、教程和论坛等其他资源来全面了解这门语言。Python 基本概念venv随着您在 Python 学习之旅中取得进展，您还需要探索更高级的主题，例如装饰器、生成器、上下文管理器和并发性。请记住定期练习并参与项目以巩固您对这些概念的理解。如何精通Python编程？

xiangxueerfei的博客 1105

Python实现ChatGPT

例如，对于政治、宗教、种族等敏感话题，我们需要谨慎地处理用户的输入和模型的输出。要优化ChatGPT模型的性能，我们可以采取一些措施，例如调整模型配置、使用更大的模型或更多的训练数据。此外，我们还可以使用一些技巧来提高模型的性能，例如使用更长的上下文、避免使用过于复杂的语言或避免提出重复的问题。通过理解模型的工作原理、处理不同类型的问题、优化模型性能和处理敏感话题等技巧，我们可以有效地使用ChatGPT模型来为用户提供更好的交互体验。最后，我们可以将答案整合为用户可以理解的格式，并将其返回给用户。

weixin_46121540的博客 2034
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