零基础转行学习python是否还在纠结?这里告诉你答案!

Python编程语言由于自身具有的“清晰”、“简略”等特点而受到众多使用Python编程语言的IT从业者喜爱。而且,对于初学者来说,比起其他编程语言,Python 更容易上手。加上很多企业都使用Python编程语言,促进了Python程序员的市场需求量增加。

转行零基础学Python编程开发难度大吗?从哪学起?近期很多小伙伴问我,如果自己转行学习Python,完全0基础能否学会呢?Python的难度到底有多大?今天,小编就来为大家详细解读一下这个问题。

初学者有什么不懂的可以私信我——我刚整理了一套2021最新的0基础入门教程,无私分享,获取方法:关注小编,发私信:【学习资料】 即可获取,内附:开发工具和安装包,以及系统学习路线图。
在这里插入图片描述
学习Python难吗?

首先,我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序,都是为了让计算机干活,比如下载一个MP3,编写一个文档等,而计算机干活的CPU只认识机器指令,所以,尽管不同的编程语言差异极大,最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言,干同一个活,编写的代码量,差距也很大。

比如,完成同一个任务,C语言要写1000行代码,Java只需要写100行,而Python可能只要20行。所以想学的同学,有必要听一下这位老师的课、领取python福利奥,想学的同学可以到梦雅老师的围鑫(同音):前排的是:762,中间一排是:459,后排的一组是:510 ,把以上三组字母按照顺序组合起来即可,她会安排学习的。

所以Python是一种相当高级的语言。

是不是越低级的程序越难学,越高级的程序越简单?

表面上来说,是的。

但是,在非常高的抽象计算中,高级的Python程序设计也是非常难学的,所以,高级程序语言不等于简单。

但是,对于初学者和完成普通任务,Python语言是非常简单易用的。在这里插入图片描述
我0基础学Python可以吗?

我赞成把Python作为入门语言:

1、语法简单明了。第一门语言,其实就是语法+Flow control(控制),而Python的语法简单,代码可读性高,容易入门。

2、Python的哲学是「做一件事情应该只有一种最好的方法」,对于初学者规范自己的学习有很大的帮助,同时也帮助初学者能够读懂其他人的代码。

3、养成良好的习惯。Python对于代码的要求严谨,特别是缩进(Indentation),对于初学者养成良好的代码习惯很有帮助。

4、Python的语法设计非常优秀,思想也比较现代,可以更快的理解现代编程语言的一些思想。所以想学的同学,有必要听一下这位老师的课、领取python福利奥,想学的同学可以到梦雅老师的围鑫(同音):前排的是:762,中间一排是:459,后排的一组是:510 ,把以上三组字母按照顺序组合起来即可,她会安排学习的。

5、Python仍然是传统基于Class的OO,和Java、C#、Ruby一样,比较大众。从Python去学Design Pattern也是比较合适的。

6、Python的内置数据结构清晰好用,优秀的代码很多。

7、Python免费的书很多(英文),可以找到许多资料啃。同时(国外)社区比较集中,有问题可以向高手问。

8、Python在其他领域,比如科学计算等等有广泛的运用,对于学一门语言作为工具来说,Python很合适。在这里插入图片描述
如何学Python?

1、选择好方向

我要学习Python的目的不是为了解这门语言,而是为了要学会运用这门语言来解决问题。

但Python的应用方向,实在太广了。在Python基础知识学完之后,如果应用方向不同,要学习的东西也会大不同。

我不能说我要做web开发,学完Python基础知识,跑去学numpy、pandas等知识;也不能说我要用Python做数据分析,学完Python基础知识,然后就跑去学django、flask框架。所以想学的同学,有必要听一下这位老师的课、领取python福利奥,想学的同学可以到梦雅老师的围鑫(同音):前排的是:762,中间一排是:459,后排的一组是:510 ,把以上三组字母按照顺序组合起来即可,她会安排学习的。在这里插入图片描述
这个道理,就跟我们想要去泰国旅行,肯定不会买去日本的机票一样,很简单。但是我们不得不承认,还是会有人犯迷糊,上来就开干。

我学习Python,是因为在工作中慢慢了解到Python在数据分析方面,基本涵盖了“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个流程中每个环节,是数据分析的利器,话说这风骚的操作,也是没谁了。所以想学的同学,有必要听一下这位老师的课、领取python福利奥,想学的同学可以到梦雅老师的围鑫(同音):前排的是:762,中间一排是:459,后排的一组是:510 ,把以上三组字母按照顺序组合起来即可,她会安排学习的。

2、规划好路径

当我确定好方向后,下一步骤就是顺着这个方向,建立好我自己的学习路径地图。

这个路径是一个系统性的逻辑主线,这个主线会让我知道每个部分需要完成的目标是什么,需要学习哪些知识点,哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分,我就能够有一些实际的成果输出,利用成果产出来形成正向刺激,激励后续的学习。

而且,如果我们身在职场,大多时候我们是没有很大块的时间来集中学习的。我们的学习时间被分割在了一些碎片化的时间里。在碎片化的时间里,系统性的学习一门知识,更需要有一个贯穿前后,系统的逻辑主线,来串联所有相关碎片化的时间的学习。

当我确定好学习Python的数据分析知识,就按照数据分析的流程“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个路径,给自己建立了学习地图:

A、Python基础知识

B、爬虫基本知识+sql

C、。。。(按自己需求选择)

3、对基本概念建立认知

Python是我学习的第一门编程语言,我在开始学习Python的时候,是一个连什么是字符串都不知道小白。所以对我来说,最重要的开始是,首先对这一领域的基本概念建立认知!所以想学的同学,有必要听一下这位老师的课、领取python福利奥,想学的同学可以到梦雅老师的围鑫(同音):前排的是:762,中间一排是:459,后排的一组是:510 ,把以上三组字母按照顺序组合起来即可,她会安排学习的。

事实上,对一门领域完全零基础的人,想要开始学习它的话,真正重要的工作是先对这门领域的基本概念建立认知。

比如我在看到教程中有句话是“为变量赋值”,那我至少得知道,什么是变量?赋值是什么意思?

不知道为什么这么重要的一个开始,很多人都不在意,不知道是大家都天赋异禀,觉得不屑于提起这基础的步骤,还是很多人已经忘记了从小白一路走过来的痛苦和挣扎。人是会篡改记忆的,会认为现在拥有的都是轻松获得的,但真实的经历永远都是坎坷曲折的。

所以网上一些教程典型的通病就是,教学者用一个我们不懂的概念去解释另一个我们不懂的概念,然后我们还是不懂。因为教学者提前预设了作为0基础的我们的立场:已经有其他编程语言基础,只是没有接触Python。

但其实,对真正如我一样的0基础的小白来说,大多时候,Python是我们学习的第一门编程语言。所以这个时候,对我们来说,学习Python,不仅是学习这门语言本身,还是在借着这门语言,帮我们建立对编程世界的一些基本概念的认知。

当我入了门之后,就是顺着在第二步建立的学习路径,一路升级打怪,毕竟,我的征途是星辰大海!

4、最后学习中需要注意的问题

⑴、一开始绝不陷入底层原理和细枝末节的纠缠

这个坑,是把我坑的最深的坑。

举个例子,我学到函数的时候,我在开始的时候只需要学会怎么定义函数,怎么调用函数这些基础知识,完全不需要一开始就深入到研究函数参数的传递规则,到底是值传递,还是引用传递。

不是说这底层知识不重要,至少在入门的时候,我们不用一上来就深入这个层面。因为知识的学习,是一个线性的,从潜入深的顺序。如果一开始,就眉毛胡子一把抓,不分主次,可能我们很快就会体会到“从入门到放弃”是一种什么样的感觉。所以想学的同学,有必要听一下这位老师的课、领取python福利奥,想学的同学可以到梦雅老师的围鑫(同音):前排的是:762,中间一排是:459,后排的一组是:510 ,把以上三组字母按照顺序组合起来即可,她会安排学习的。

而且我们在后续的学习过程中,其本身就是在“运用中深入理解,在深入理解中优化应用”。相互印证理解,是一种自然而然的深入学习过程。

⑵、最好是按照系统性的课程或书本来学习

既然在这个领域是新手,先接受一个已经存在的系统,再在上面修修改改,是最适合的方案。作为新手,根据我的经验,我认为最好的老师,是一套成体系的课程或书本。

网上的文章或帖子,其实非常不适合充当我们系统性的学习一门知识的教材,因为它是非常碎片化的知识,东一榔头西一棒子,不成体系。不要指望自己能把散落的信息整合成系统的,那是高手要做的事情。不过这些东西,可以作为我们对某些细节的查漏补缺的参考。

⑶、以能用起来,解决问题为指导原则

在工作中,需要的更多的是一种解决问题的工程性思维,所以很多时候,我们能掉包解决问题,就没必要自己造轮子。

举个例子,boss要去机场,那我只要会开车,驱车把boss送到目的地就行,而不需要我去研究怎么怎么造车轮,怎么造发动机,怎么造电瓶。。。。。。

当然,如果我们学有余力,能深入,肯定是只好不坏。但还是那句话,开始的时候,不眉毛胡子一把抓。

⑷、没有什么牛逼的事情是能够速成的,越是底层的、收益周期越长的技能越是这样。

“大道甚夷,而人好径,终为所误”。我们总会在踩了无数的坑后,才恍然大悟:捷径往往是最长的弯路。学习一门领域的知识,对于普通人人在短时间内从0到1入个门,倒是不难,但是从1到10,到100,进阶为高手,没有长时间的投入和刻意练习,无异于痴人说梦。所以想学的同学,有必要听一下这位老师的课、领取python福利奥,想学的同学可以到梦雅老师的围鑫(同音):前排的是:762,中间一排是:459,后排的一组是:510 ,把以上三组字母按照顺序组合起来即可,她会安排学习的。

Python在机器学习领域被广泛运用,现在的研究热点大都用Python实现;其次,自动化测验、运维,关于测验来说,要把握 Script 的特性,会在规划脚本中,有更好的作用。Python 是现在比较流行的 Script。

最重要的是Python能快速开发的特性能够让你敏捷验证你的想法,而不是把时间浪费在程序本身上,并且有丰厚的第三方库的支撑,也能帮你节省时间!

Python就业方向主要有web开发、爬虫、人工智能。Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样,尽管这个英语的要求非常严格!Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

你要不要也来试试,用 Python 测测你和女神的颜值差距(仅供娱乐,请勿联想) 如果真的遇到好的同事,那算你走运,加油,抓紧学到手。
python、爬虫技巧资源分享添加围鑫(同音):762459510
包含python, pythonweb、爬虫、数据分析等Python技巧,以及人工智能、大数据、数据挖掘、自动化办公等的学习方法。
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<think>好的,用户之前问过数据分析的学习路线,现在又问如何学习Python,给出学习步骤。我需要考虑用户可能的背景需求。用户可能刚开始学习编程,或者想转行数据分析,需要掌握Python作为工具。之前的数据分析路线中已经提到Python的基础,但这次用户希望更详细的学习步骤。 首先,我应该确定用户的需求。他们可能希望从零开始学习Python,然后应用到数据分析或其他领域。需要分步骤,从基础到进阶,涵盖语法、数据结构、项目实战等。还要考虑推荐资源,比如书籍、在线课程、练习平台,帮助用户巩固知识。 接下来,要确保步骤清晰,结构合理。比如分阶段:基础入门、核心语法、项目实战、进阶方向。每个阶段需要具体的内容资源推荐。还要注意用户可能遇到的难点,比如环境配置、调试错误,给出提示建议。 同时,结合之前的回答,用户可能对数据分析感兴趣,所以可以在项目实战部分加入数据分析相关的例子,比如爬虫、数据清洗、可视化,或者Web开发、自动化脚本,展示Python的多方面应用。这样既符合用户可能的兴趣,又扩展了Python的应用场景。 另外,需要提醒用户避免常见误区,比如只看不练,或者追求速度忽略基础。强调实践的重要性,多做项目,参与开源,持续学习。最后,给出学习计划模板,帮助用户规划时间,比如3个月速成计划,分阶段目标。 还要检查是否有遗漏的部分,比如开发工具推荐(PyCharm、VSCode)、调试技巧、虚拟环境的使用,这些对新手来说也很重要。资源推荐部分要包括免费付费选项,适合不同需求的用户。 最后,保持回答结构清晰,使用Markdown格式化,方便阅读。确保语言简洁,步骤明确,用户能按部就班地学习。同时鼓励用户坚持,提供持续学习的建议,比如参与社区、关注新技术。</think>以下是一份系统化的 **Python学习路线**,从**零基础入门到项目实战**,涵盖关键知识点、学习资源及避坑建议,适合编程新手或转行学习者: --- ### **一、基础入门(1-2周)** **目标**:熟悉Python基础语法开发环境。 1. **开发环境搭建** - 安装Python(推荐**Python 3.10+**版本)。 - 选择编辑器:**VS Code**(轻量级)或 **PyCharm**(功能全面)。 - 学习使用 **Jupyter Notebook**(交互式数据分析)。 2. **基础语法快速掌握** - **变量与数据类型**:整数、浮点数、字符串、布尔值。 - **流程控制**:`if-else`条件判断、`for/while`循环。 - **函数**:定义函数、参数传递、返回值。 - **输入输出**:`print()`、`input()`。 - **代码规范**:缩进规则、PEP8规范。 **学习资源**: - 书籍:《Python编程:从入门到实践》前8章。 - 视频:B站【廖雪峰Python教程】或【莫烦Python】。 --- ### **二、核心语法与数据结构(2-3周)** **目标**:掌握Python核心数据结构常用库。 1. **数据结构** - **列表(List)**:增删改查、切片、列表推导式。 - **字典(Dict)**:键值对操作、嵌套字典。 - **元组(Tuple)**:不可变特性。 - **集合(Set)**:去重、集合运算。 2. **文件操作** - 读写文本文件(`open()`函数、`with`语句)。 - CSV/JSON文件处理(`csv`模块、`json`模块)。 3. **常用内置库** - `os`:操作系统交互(路径管理、文件遍历)。 - `datetime`:时间日期处理。 - `random`:生成随机数。 **练习建议**: - 用列表推导式生成斐波那契数列。 - 统计一篇英文文章中单词频率(字典应用)。 --- ### **三、面向对象与进阶语法(2-3周)** **目标**:理解Python面向对象编程高级特性。 1. **面向对象编程(OOP)** - 类与对象:`class`定义、属性、方法。 - 继承与多态:`super()`、方法重写。 - 特殊方法:`__init__`、`__str__`、`__len__`。 2. **进阶语法** - **异常处理**:`try-except-finally`。 - **模块与包**:导入自定义模块、`__init__.py`作用。 - **虚拟环境**:用`venv`或`conda`管理依赖。 3. **第三方库安装** - 使用`pip`安装库(如`pip install requests`)。 - 国内镜像加速(清华源、阿里源)。 **练习项目**: - 实现一个“生管理系统”(类与对象)。 - 用`requests`库爬取网页内容。 --- ### **四、项目实战(2-3个月)** **目标**:通过项目巩固技能,解决实际问题。 #### **1. 数据分析方向** - **工具库**: - `Pandas`:数据清洗、合并、分组聚合。 - `Matplotlib/Seaborn`:绘制折线图、热力图。 - **项目案例**: - 分析电影数据集(IMDB评分与票房关系)。 - 用Jupyter Notebook输出可视化报告。 #### **2. 自动化脚本方向** - **场景**: - 自动整理文件夹中的文件(按类型分类)。 - 定时爬取天气数据并发送邮件提醒。 - **工具库**:`os`、`shutil`、`schedule`。 #### **3. Web开发方向** - **框架**: - `Flask`:轻量级Web框架(适合API开发)。 - `Django`:全栈框架(自带ORM、Admin后台)。 - **项目案例**: - 搭建个人博客(Django + SQLite)。 - 开发一个TODO任务管理应用。 --- ### **五、避坑指南与学习建议** 1. **避免“只看不写”**: - 每一个语法,立刻写代码测试(例如:完列表推导式,尝试将`for`循环改写成推导式)。 2. **善用调试工具**: - 用`print()`输出中间变量。 - 使用VS Code/PyCharm的**断点调试**功能。 3. **优先掌握核心库**: - 初不必纠结所有第三方库,先精通: - **数据处理**:Pandas、NumPy - **可视化**:Matplotlib - **网络请求**:Requests 4. **参与开源项目**: - 在GitHub上搜索`good first issue`标签的Python项目,提交代码。 --- ### **六、学习资源推荐** | **类型** | **推荐内容** | |----------------|------------------------------------------------------------------------------| | **免费教程** | 菜鸟教程(Python3)、微软Python入门课程(edX)、RealPython(英文) | | **练习平台** | LeetCode(算法)、Codewars(编程挑战)、HackerRank(逻辑训练) | | **书籍** | 《流畅的Python》(进阶必读)、《Effective Python》(最佳实践) | --- ### **七、3个月学习计划模板** | **阶段** | **学习内容** | **目标** | |----------------|-------------------------------------------|---------------------------------------| | **第1个月** | 基础语法、数据结构、文件操作 | 能独立编写100行左右的脚本(如数据清洗) | | **第2个月** | 面向对象、第三方库、项目框架 | 完成1个完整项目(如爬虫/数据分析) | | **第3个月** | 参与开源、学习设计模式/算法 | 能阅读复杂代码,贡献GitHub代码库 | --- ### **关键提醒** - **不要死记语法**:忘记时可以查文档(官方文档 > 百度)。 - **从简单项目开始**:先实现功能再优化代码(例如先写一个能运行的爬虫,再考虑异常处理性能)。 - **保持兴趣**:用Python解决你生活中的问题(如自动下载音乐、整理照片),比单纯刷题更有动力! 如果需要**某个方向的详细资料**(如数据分析/Web开发),可以告诉我,我会补充具体路径! 🐍
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