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函数不好学Python,为什么学不好函数

Python好学吗?

不然python出现了这么多年了,优点又那么多,口碑那么好,还是用的不多。要学python的学过python的不少,真正能把python玩的行云流水的不多。

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“会”这个概念太广了,如果学过其它语言再学python,学会判断、循环、函数、对象……这些概念可以说不费吹灰之力,只是写法上有些不一样而已,理论上也可以用python开发出任何需要的东西了。但这种“会”仅仅是会用python写程序而已,还没有把python的思想融会贯通,如果python仅仅是写法上跟其它语言不一样,python也失去存在的意义了。

笔者属于刚会用别的语言的写法写python

python好学吗?

路径I

咱们先从自律能力最差的人说起。

这样的同学,往往是三分钟热度。偶然受到了刺激,发奋要学习Python,以便投入数据科学的事业中。

他会立即跑到图书馆或者书店抱回来一本《X天从入门到精通Python》的书开始啃。结果X天还没到,就顺利跑完了从入门到放弃的全过程。

你没能坚持下来,自己肯定是有责任的。但是最大的问题,在于过度高估自己的自律能力。

这样的同学,我推荐你到Coursera平台上,按部就班学习一门非常好的MOOC——“Programming for Everybody”。

推荐这门课,是因为课程质量真是太好了。

首先是教材好。这本教材的来源是有故事的。

先是 Allen B. Downey 写了一本开放书籍 “Think Python: How to Think like a Computer Scientist”。

这本书在Amazon上的评价是这样的:

Charles Severance觉得这本书写得太好了,想把它作为教材。于是征得作者同意,大篇幅借鉴了这本书的内容架构,编写了一本 “Python for Informatics”。

Charles写作这本书的时候,同时开放推出了iBook格式。里面就包含了自己的授课视频,供学生直接观看学习。

后来,Charles用这本书扩展,做成了一门MOOC。2015年上线不久,硅谷资深工程师就都争相学习。

Charles深谙课程迭代的技艺。他不断添加内容,完善课程体系,将一门课发展成一个专项课程(Signature Track),并且将教材升级为 “Python for Everybody: Exploring Data In Python 3”

在目前全球MOOC口碑榜上,Charles的这门课一直名列前茅。

这个专项课程深入浅出讲解Python本来就很简单的语法,而且还用数据科学的一些基础工作任务,带动你去使用Python语言写简单项目。这种扎实的训练过程可以增强你的信心,激发兴趣。

对于自律程度低的同学来说,下面这个特性更重要——一切工作都有时限。

Coursera上的课程,每周的任务很明确。练习题正确率如果不能达到80%,就不能过关。到了截止日期,如果你不能完成全部练习和课程项目,就拿不到证书。

老师在前面引领你,助教在旁边督促你,平台用时间表提醒你,论坛上的同学们在用同侪压力推挤你……

想偷懒?想三天打鱼两天晒网?很难。

路径II

如果你的自律能力中等偏上,那么你可以选择的面就宽了。

这里我给你推荐另一个MOOC平台,叫做Datacamp。

我第一次接触Datacamp,是在2015年初。那时我在Coursera上选修杜克大学的统计学课程 “Statistical Inference”,配套的练习就在Datacamp上。

当时这个平台就给我留下了非常深刻的印象,因为代码的运行都采用了云环境。学习者不需要在本机安装任何环境,一个支持HTML5标准的浏览器就能带给你完整的学习体验。

对初学者来说,这种入门方式太好了。要知道,许多人的学习热情,就是被环境配置和依赖软件包安装的坑埋掉的。

两年之后,Datacamp已经迭代得更为强大。你可以打开首页的Data Scientist with Python这个学习路径,查看其中已经提供的20门课程。

这些课程涵盖了从Python基础,到数据处理,直至人工智能和深度神经网络的方方面面。

所有的课程设计,都是短小精悍的。一般不超过4个小时,就可以完成某一主题的学习。这样你学起来毫不费力,可以在相当短的时间内获得反馈(练习题自动评分)和成就感(证书)。

这个平台的课程,进度完全由学习者自己掌控。所以我把它归纳为适合有一定自律能力的学习者。

它既可以给你即时的回馈,让你时刻了解自己所处的位置进度,不会迷失方向,又能充分体验自主学习的乐趣。

Datacamp的课程,一般都是第一部分免费开放。后面部分购买后才能解锁学习。如果你对自己的学习能力和毅力有信心,可以购买一个完整时间段(例如一年)的课程。在此期间,所有平台上的课程,你都可以学习,并且可以在通过后获取证书。这样的购买方案本身已经有优惠,而且每年都会有特定时段的大幅打折促销,非常划算。建议放到购物车里面多关注。

python好学吗

相对说是比较容易上手的,具体要看个人的情况。

Python是一种适合初学者学习的语言。 至于Python好不好学,我觉得还是看个人情况吧。 每个人接受的时间都不一样。 自然,学习的效率也是不同的。 然而,Python 是相对于其他的。 在编程语言方面,语法简单易学,功能强大。

python的优势

1、兼容性:Python兼容很多平台,所以开发者不会遇到使用其他语言时经常遇到的麻烦。

2、面向对象:Python 支持面向过程和面向对象的编程。 在面向过程的编程中,程序员重用代码,而在面向对象的编程中,使用基于数据和函数的对象。

3、标准代码:Python使用强制缩进,使代码可读性极强。

python好学吗?0基础可以学会吗?

如果你有Java或者C语言的基础,甚至是R语言的基础,入手Python基础只需要自学一个周末的时间。熟悉一下基本数据类型;复合数据类型:列表和元组,字典,字符串;条件、循环语句;函数;面向对象编程等就可以着手参照各种例子开始编程了。如果你是零基础,那你要从编程语言,计算思维学起,那怎么也得学上1个月~2个月的Python基础学习。

总体来说,python是一门简单的程序语言,是比较好学的。

python容易学么?

Python相比于其他编程语言更容易学习,但是想学精通还是需要选择好的教程和好的师傅的,给你个课程大纲,你对比一下,很全面的!

阶段一:Python开发基础

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

阶段二:Python高级编程和数据库开发

Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

阶段三:前端开发

Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括:Html、CSS、JavaScript开发、Jquerybootstrap开发、前端框架VUE开发等。

阶段四:WEB框架开发

Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括:Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。

阶段五:爬虫开发

Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括:爬虫开发实战。

阶段六:全栈项目实战

Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括:企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七:数据分析

Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:金融量化分析。

阶段八:人工智能

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。

阶段九:自动化运维开发

Python全栈开发与人工智能之自动化运维开发学习内容包括:CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。

阶段十:高并发语言GO开发

Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括:GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。


本文题目:函数不好学Python,为什么学不好函数
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