原文：
towardsdatascience.com/how-i-would-learn-python-in-2024-from-zero-b1c5edcdec84
现在，Python 是数据科学领域的首选语言。大多数前沿的机器学习库都是用 Python 编写的，你几乎找不到不要求 Python 作为要求的招聘数据科学职位。
然而，Python 在计算机科学的许多其他领域都有应用：
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网站开发
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游戏开发
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后端工程
因此，对于想要进入编程、数据科学领域或希望成为开发者的人来说，Python 是一种非常实用且多才多艺的语言去学习。
我已经用 Python 编码超过 4 年了，在这篇文章中，我想解释如果我从零开始，我会如何学习 Python。
第一步：选择你的课程
首先，我会选择一个看起来不错或来自我知道有良好 Python 技能的人的推荐的入门/初学者课程。
你可能在我的之前的 文章 中听到过我提到，没有所谓的“正确”的课程。虽然这确实是真的，但一些课程通常被认为或评价得比其他课程更高，选择流行的选项通常是一个更安全的赌注。
实际上，任何顶尖的课程都会教授相同的内容，所以不必过于担心这一点。只需挑选一个，开始行动即可！
我学习 Python 的一门课程是 W3Schools 教程。我喜欢它的简单性，并为每个主题提供了动手练习。它也不需要花费很长时间来完成，你可以在每晚学习几个小时的情况下，可能在一周内完成整个课程。
完成并不意味着我了解 Python 的所有内容，但它让我对 Python 的整体情况有了了解，并且我对这些概念的理解也更好了。
我还听说过其他一些课程，它们都得到了很好的评价，我也非常喜欢：
上述任何选项都不会出错。主要的是选择一个并坚持到底。不要像我说的那样过于纠结于“最佳”选项。
你想从这些课程中学到的最主要的东西是：
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变量和数据类型
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布尔和比较运算符
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控制流和条件
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for 和 while 循环
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函数
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原生数据类型（列表、字典、元组等）
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类
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包
这个列表应该涵盖了在完成 Python 入门课程后你应该知道的大部分概念。这个列表绝对不是详尽的，上面列出的主题中还会有其他子概念。
第 2 步：持续练习
我喜欢**纳瓦尔·拉维坎特**，这位著名的企业家和投资者的一句话：
不是 10,000 小时，而是 10,000 次迭代。
10,000 小时的想法来自**马尔科姆·格拉德威尔在他的书异类**中。信息是，要“成功”或“精通”某种技能需要 10,000 小时。显然，“成功”和“精通”这两个词对不同的人来说意味着不同的事情，但你可以得到这个前提的一般想法。
书中的一个例子是，比尔·盖茨在他青少年和成长时期花了很多小时编码。他在年轻时与计算机的这段时光很可能帮助他建立了科技巨头微软。
然而，拉维坎特更进一步，说正是 10,000 次迭代导致了精通。这并不一定完全关乎时间的量，而是你投入的重复次数。
我完全同意他的方法。在我看来，如果比尔·盖茨只是阅读教科书而不尝试自己编写代码，他可能不会成为一个成功的程序员。通过实际“做”，他可能犯过错误，学会了如何修复它们，并且随着时间的推移逐渐完善了他的知识。只有通过有意识的练习和随后的失败，我们才能真正“精通”某件事。
现在，这就是我们在学习 Python 的第二步需要采取的态度，那就是关于持续练习。正如我们刚才说的，我们需要一致的重复来真正擅长某件事，所以我们需要付出一致的努力来精通 Python。
在入门课程中学习基础知识之后，我建议你实施一个帮助你定期用 Python 编码的常规，几乎让它成为一种习惯。
理想的情况是，你能够每天编码和练习。我明白对于一些人来说，这可能不太可行（其他承诺等），但至少尝试每周编码两次。这不需要太长时间，几个小时可能就足够让一些真正的深度工作发生，并且有足够的时间消化材料。
在资源方面，我非常喜欢并在我刚开始时使用了 HackerRank。它基本上是一个包含各种难度的小型编码问题的封闭环境。如果你卡住了，他们有提示和解决方案来帮助你，这样你可以快速迭代并学习。
HackerRank 并非唯一的此类平台，其中最著名的是 LeetCode（大多数技术专业人士可能都见过）和 Codeacademy 也是一个非常受欢迎的选择，经常出现在人们的视野中。
就像之前的步骤一样，选择哪个平台其实并不重要，只要选择一个并开始解决问题即可。从上述任何一个平台你都能获得相同的价值。
对于这一步，没有定义的解决问题数量。在我感觉开始上手之前，我大约解决了 ~50 个 HackerRank 问题，但这个数字因人而异，受到许多因素的影响。
解决足够的问题，直到你感到在 Python 中编码很舒服，并且真正理解其语法。我并不是说你应该能够完美回答每一个问题，但至少要知道如何接近它们，并合理尝试解决它们。在我看来，当你开始掌握 Python 时，你会内心有感觉。
第 3 步：项目，项目，项目
现在你已经掌握了基础知识，并了解了 Python 的工作原理，是时候自己动手做一些东西了！
项目是学习编程中任何东西的圣杯。它们将允许你混合使用概念，调试错误，并巩固你对 Python 的整体理解。
可能的项目列表是无限的，但我认为最好选择与你想从事的职业相符的项目。例如，如果你想成为一名数据科学家，可以做一些机器学习或数据分析项目。我之前有一篇博客，提供了一些关于作为数据科学家可以构建的“优质”项目建议，以丰富你的简历。
如果你想要成为一名网页开发者，那么就构建一些网站。你可以使用 Django 框架在 Python 中完成这项工作。如果你想要通过构建自己的作品集来获得一些实际使用 Django 的经验，我推荐 RealPython 的这个教程！
RealPython 也有一个很棒的博客文章，关于如果你想成为一名后端 Python 开发者，可以尝试的一些中级项目。
机会无限，但如果你知道你想进入哪个领域，那么这真的会帮助你确定你应该做的项目。
如果你不确定想在哪个领域使用 Python，我下面链接了一个很棒的博客，解释了一些你可以从事的职业。试着找到你喜欢的领域，并在那个领域做一些项目。如果你后来觉得不是你的菜，你总是可以改变方向的！
就像前两个步骤一样，我的主要建议就是开始。选择一个项目，全力以赴。项目本身并不是最重要的部分，而是你通过执行它所能获得的学习收益。
摘要 & 进一步思考
Python 无疑是最受欢迎的语言之一，它开辟了如此多的不同职业道路，绝对值得学习。在这篇文章中，我们解释了你可以遵循的从零开始学习 Python 的逐步过程。
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第一步: 选择一个入门级课程
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第二步: 在 Hacker Rank 或 LeetCode 等平台上持续练习
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第三步: 在你想要进入的领域做一个项目
现在，我并不是说这些步骤会立刻让你找到你的梦想工作，但它们会快速教会你 Python，并让你能够快速迭代你的学习成果。
就像所有事情一样，这需要努力工作，有时你可能会发现自己头撞南墙，但最终这将是值得的！
另一件事！
我提供 1:1 咨询电话，我们可以聊任何你需要的事情——无论是项目、职业建议，还是只是确定你的下一步。我在这里帮助你前进！
[1:1 导师咨询 – Egor Howell]
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