回忆我的Python学习之路

本文分享了作者从零开始学习Python的经历,介绍了入门阶段的学习资源和方法,包括观看B站教程、实践编程项目、利用GitHub资源及解决编程问题的技巧。

2019年这个时候,小编和小伙伴一起创建了这个公众号。到现在已经三年了。这期间我收到的最多的问题就是:python应该怎么学?

这么一个宏大的问题,我自认为没有资格回答,毕竟学无止境,谁又敢说自己学懂了python呢?当然,提问的小伙伴也不是想彻底学懂python,只是想简单入个门而已。想到这里,我似乎又可以回答几句了。

每次别人问我这个问题,我都要在聊天框里输入一长串文字,从找教程到写代码,到断点调试,再到改Bug......后来问我的人实在是太多了,于是我就把这段文字保存下来,每次有人问我的时候,我就复制粘贴发给他(她)。

这段文字是这样的:

1:先在b站上找课程,如“小甲鱼入门学习python”。学习的时候跟着视频敲代码,不要偷懒。

2:学到类和对象以后,就可以试着写一些完整的代码了,这时候可以给自己定一个目标,比如说写一个俄罗斯方块,不要从第一行开始敲,而是要先在github上找到完整的项目,自己看懂以后修改即可。

3:遇到报错怎么办?报错是编程路上不可避免的东西。解决办法就是百度找相关帖子。大多数报错不可能一次性找到答案,所以要学会像探案一样深挖,第一次检索,可能没有找到答案,但是你在贴子中找到了一个关键词,然后检索这个关键词,一步一步深入。最终都是可以解决问题的。

4:能运行但是结果不对?解决办法是在每一行可疑代码后面加一行print()。把可能错误的变量打印出来,这样就能找到哪里错了,然后针对性修改。

每次我这一段话发过去以后,对方大概率会问我下一个问题:

学多久可以入门啊?

这样我陷入了沉思,我什么时候开始学python的,又是什么时候入门的?

时间回到了大一暑假,回到b站的课堂,回到了小甲鱼老师的第一句“互联网的广大朋友们大家好,我是小甲鱼”。

然后我就真的从零基础开始学习了,首先是跟着视频笨拙地安装python。然后像捉虫一样敲字符,写了第一个程序

print("I love you!")

点击回车运行成功,屏幕上出现了世界上最美丽的一句话“I love you!”。

那种喜悦溢于言表,仿佛一阵清凉的风吹遍全身。又像是回到了收到录取通知书的那一刻。

后来,我就迷住了,小小的编程界面中似乎有一个无限的宇宙。我跟着视频一步一步敲代码,有时候一行代码想不通,我还要暂停下来想一会儿,或者倒回去再听一遍。

我怀恋那时候的“无知”感。正是因为无知,我对每一个函数,每一个方法都很好奇。现在懂得多了,反而失去了那种求知的幸福感。

那时候小甲鱼没有现在这么火,视频上的弹幕也不多。但是看着弹幕里那些沙雕网友610607df3ce136fe11f2e5eabb9d302c.png(我也是其中之一)。就感觉有很多朋友陪我一起学习一样,大家为了一个共同的目标一起努力,这种氛围弥足珍贵。当时大一暑假,寝室只有我一个人,但是我一点也不感到孤独。

有个沙雕网友,每一节课他都要发弹幕用各种姿势报道,从第一节课一直报道到最后一课。还有很多弹幕跨时空说相声捧哏儿。这些弹幕年代久远,现在已经清掉了。实在是一种损失。

我怀恋这些旧时光,没事的时候经常打开这些视频看一看,不是为了学什么,主要是怀恋一下过去的时光,每次找到一个熟悉的弹幕,就仿佛遇到了一个许久未见的朋友。现在小甲鱼火了,视频上新的弹幕越来越多。我很羡慕这些新朋友们,你们现在学习的时光,在以后都是珍贵的记忆。

这样一直学到了大二上学期,基本的课程我都学完了,很想尝试做一个小游戏,课程上也是有“飞机大战”的案例。我把代码全部打印下来,上课的时候偷偷摸摸看(不要学我,认真听课419d21804a4f4d6c44f992000b6eed05.png),用笔去标记每一个变量,每一行代码。

之后就是不断看代码,经常去github下载一大堆游戏代码慢慢看,看得多了水平自然提高了。大二寒假的时候,我决定写一个大游戏《弓箭手大作战》,特意在学校多留了一段时间,那时候学生都走的差不多了,校园里寒风萧瑟。我每天早上背着电脑来到图书馆,找个靠在电源的位置坐下,一干就是一上午,那时候我还不懂怎么开发游戏,总是现在草稿纸上画出基本方案。然后删删改改。代码也是改动了好多版,有时候写好了发现走不通,还得要重新来。

这时候所有的注意力全部集中在这上面,大脑满负荷运转,经常没到饭点就饿了。不过由于水平有限,这个游戏最终写的很拉跨。第一天规划的是航母,最后做出来的是个小木筏。弓箭手射出去的箭只能平行移动。不过做完以后依然是很开心。

后来也间歇性地写写代码,偶尔在论坛上看到感兴趣的程序,都要好好研究一番。

也就是无意间,编程能力慢慢提高了,后来我又想着写个简单的游戏。解决非常顺利,不到半小时就写好了一个贪吃蛇,随后依据这个代码一口气改出来三个小游戏:生命游戏,飞机大战,接水果。这就是公众号最早发的几篇推文。

我觉得到了这个阶段,我应该属于是入门了,我觉得入门不是说你会了什么,而是你知道该怎样解决问题。知如何用搜索引擎找到解决方案,并克服对bug的恐惧。

入门以后,我开始学爬虫,最早也是跟着视频课程学习,后来就是自己爬取一些小说网站。也搞一些深度学习相关的项目,这时候已经脱离了学习语法的范畴,进入了算法阶段。

但是后来学起来就没有最初的那种新鲜感了,所以我很希望大家珍惜现在“入门”的学习时光。

好好学习,光阴不负赶路人。

<think>嗯,用户想了解Python学习的推荐顺序,也就是学习路径和知识点的顺序。首先,我需要回忆一下之前用户提供的引用内容,里面有关于Python学习的几个阶段和爬虫相关的知识点。然后,根据这些引用信息,结合常见的Python学习路线来组织回答。 首先,引用[1]和[2]都提到了Python学习的不同阶段,从基础到高级应用。用户可能需要一个结构化的路径,逐步学习。比如,从基础语法开始,然后是数据结构、函数、模块,接着是面向对象编程。这些都是基础部分,必须打好基础才能进行后续的高级学习。 接下来是应用阶段,比如文件操作、错误处理、第三方库的使用,这部分可以结合实际项目来巩固知识。然后,用户可能对特定领域感兴趣,比如引用[3]提到的爬虫,或者数据分析、Web开发、自动化运维等。需要分领域来介绍学习顺序,每个领域需要哪些库和框架。 另外,用户可能还关心学习资源和方法,比如如何练习,如何构建知识体系。这时候需要结合引用中的内容,强调系统学习和项目实践的重要性。 需要注意的是,回答要结构清晰,分阶段列出知识点,并给出每个阶段的建议学习时长和关键点。同时,要引用提供的资料,比如引用[1]提到的知识体系,引用[3]中的爬虫知识点。还要避免使用Markdown格式,用自然的中文段落和列表来呈现。 还要检查是否有遗漏的部分,比如是否覆盖了所有基础知识点,是否每个阶段都有对应的应用方向,以及是否有推荐的学习资源或方法。最后,生成的相关问题需要与用户的问题相关,比如学习资源推荐、如何练习、项目实践建议等。</think>### Python 学习路径与知识点顺序 以下是结合主流学习路线和实际应用场景整理的推荐学习顺序,分为**基础阶段→进阶阶段→应用方向**,并标注关键知识点和注意事项。 --- #### **一、基础阶段(1-2个月)** 1. **编程基础** - 变量与数据类型(整数、浮点数、字符串、布尔值) - 运算符与表达式(算术、比较、逻辑运算) - 流程控制(`if-else`、`for`、`while`) - 输入输出(`input()`、`print()`) - 代码规范(缩进、命名规则) 2. **数据结构** - 列表(增删改查、切片、推导式) - 元组、字典、集合(特性与常用操作) - 字符串操作(格式化、正则表达式基础) 3. **函数与模块** - 函数定义与调用(参数传递、返回值) - 作用域(局部变量与全局变量) - 模块导入(`import`、`from ... import`) - 标准库初探(`math`、`random`、`datetime`) 4. **面向对象编程(OOP)** - 类与对象(属性、方法、构造函数) - 继承与多态 - 特殊方法(如`__init__`、`__str__`) **关键点**:通过小练习(如计算器、学生管理系统)巩固语法[^1][^2]。 --- #### **二、进阶阶段(2-3个月)** 1. **文件与异常处理** - 文件读写(`open()`、`with`语句) - 异常捕获(`try-except-finally`) 2. **高级特性** - 生成器与迭代器 - 装饰器(`@`语法) - 匿名函数(`lambda`) 3. **常用第三方库** - 数据处理:`NumPy`(数组操作)、`Pandas`(DataFrame) - 可视化:`Matplotlib`、`Seaborn` - 网络请求:`requests` 4. **版本控制与工具** - Git 基础(提交、分支管理) - 虚拟环境(`venv`、`conda`) **关键点**:结合项目(如数据分析、简单爬虫)提升实战能力[^3]。 --- #### **三、应用方向(按兴趣选择)** 1. **Web开发** - 后端框架:`Flask` → `Django` - 数据库:`SQLAlchemy`、`MySQL` - REST API 设计 2. **数据分析与科学计算** - 数据处理:`Pandas`高级操作 - 机器学习:`Scikit-learn` - 深度学习:`TensorFlow`/`PyTorch` 3. **爬虫与自动化** - 爬虫框架:`Scrapy`(核心概念如Spiders、Selectors、Item Pipelines) - 自动化:`Selenium`(浏览器控制)、`BeautifulSoup`(HTML解析) 4. **运维与脚本** - 系统操作:`os`、`sys`模块 - 自动化脚本(文件批量处理、日志分析) --- #### **学习建议** 1. **边学边练**:每个阶段完成后通过小项目(如爬取天气数据、搭建博客)巩固。 2. **知识体系化**:参考系统化的学习路线,避免零散知识点遗漏[^1]。 3. **社区资源**:利用Stack Overflow、GitHub和中文教程(如廖雪峰Python教程)。 ---
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