python好學嗎
『壹』 python好學嗎
首先,答案是肯定的,Python語言還是比較好學的。
語法簡單易學是Python語言一個重要的特點,學習Python語言也幾乎不需要任何基礎,所以Python也是少兒編程的常見編程語言之一。
Python語言是典型的函數式語言與面向對象語族謹言的結合體,所以編寫Python代碼會非常靈活,也非常直接,想用什麼功能直接寫就可以了,這與java這樣的純面向對象語言還是有較大區別的,也許這也是Python語言比較受程序員歡迎的原因,因為沒有人願意復雜。Python語言比較簡單還體現在豐富的「庫」上,Python為各個常見的開發領域都准備了豐富的庫,只要把這些庫兆清基導進來就可以方便的使用。
雖然Python語言簡單易學,但是Python語言的應用領域卻比較廣泛,語言生態也相對比較健全。目前Python語言在Web開發、大數據開發(數據分析)、人工智慧開發(機器學習、計算機視覺、自然語言處理)、嵌入式開發等領域均有廣泛的應用,相信隨著大數據和人工智慧的不斷發展,未來Python語言的發展空間還是非常廣闊的。
當然,採用Python語言也可以寫出非常復雜的程序,尤其在人工智慧領域,採用Python來完成演算法實現的過程還是相對比較復雜的。不少開發團隊把演算法設計和演算法實現進行了分離,從事演算法實現的工程師往往需要通過Python等語言來實現演算法設計師的設計方案,這個過正伏程往往還是具有一定難度的,而且要求演算法實現工程師也要具備扎實的演算法基礎。當然,目前不少團隊的演算法工程師既要完成演算法設計,也需要完成演算法實現,而且這似乎是目前一個發展趨勢。
『貳』 python好學嗎
好學。
如果學習者具備一定的計算機基礎,那麼學習Python語言的基礎語法部分還是相對比較容易的,通常一周左右的時間就能夠掌握基本的Python語法,然後再跡雹利用2到3周的時間完成一些實驗通常就可以了。
如果基礎比較薄帆信弱,或者乾脆沒有任何計算機基礎,那麼學習Python的基本語法也不會有太大的困難,但是學習時間會有一定的延長,正常情況下6到8周能夠熟練掌握基本語法,並完成一些簡單的實驗。
Python語言的方向
如果學習Web開發方向,還需要學習一定的前端開發內容(Html、CSS和JavaScript)和Django庫,另外還需要掌握資料庫知識。對於初學者來說,通常需要3個月左右的時間,能夠達到開發崗位實習要求。
如果學習大數據方向,則需要具備一定的數學基礎(線性代數、概率論等),需要學習Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等庫,順利的話3個月左右也能夠達到實習態州輪崗位的要求。
『叄』 python好學嗎 完全沒經驗
python比較好學。完全沒有經驗,也是可以入門的,如果想要學習到一定深度,還是需要很多功底的。
這里推薦入門及學習路線的話,你可以直接搜索:python入門,隨便找一個免費教程,跟著看一遍,搞懂每一個知識點,基本上你就入門。
弄懂了基礎語法,接下來你就面臨python的具體學習方向問題:大數據分析,AI方向,web開發路線,自動化測試,等等。
關於具體方向,就看你的個人愛好了,以及將來的職業發展。每一個方向,走到一定深度都是相當不錯的。許多行業都是如此,如果僅僅做個搬磚的人,那在哪都混不好,只有做到一定深度的人,才能有更多物質、精神上的收獲。
如果你只是單純的興趣愛好之類的,那就無所謂了,想搞哪個方向都是可以的。
『肆』 python好學嗎 完全沒經驗
python比較好學。完全沒有經驗,也是可以入門的,如果想要學習到一定深度,還是需要很多功底的。
這里推薦入門及學習路線的話,你可以直接搜索:python入門,隨便找一個免費教程,跟著看一遍,搞懂每一個知識點,基凳塌岩本上你就入門。
弄懂了基礎語法,接下來你就面臨python的具體學習方向問題:大數衫弊據分析,AI方向,web開發路線,自動化測試,等等。
關於具體方向,就看你的個人愛好了,以及將來的職業發展。每一個方向,走到一定深度棗御都是相當不錯的。許多行業都是如此,如果僅僅做個搬磚的人,那在哪都混不好,只有做到一定深度的人,才能有更多物質、精神上的收獲。
如果你只是單純的興趣愛好之類的,那就無所謂了,想搞哪個方向都是可以的。
猿來教育學python,每天30分鍾,輕松學會。
『伍』 Python好學嗎
記得剛學Python的時候,幾乎所有人都說Python 簡單易學,而對於編程零基礎,只掌握Word和Excel的人來說,感覺真的好難。
學習之前網上的教材看了,Python的書也看了,包括《核心編程》,公開課也看了,包括萊斯大學和MIT的課。很多知識點,看的時候好像明白了,然後馬上就忘,看了三四遍也記不住。
就算是多練習,多做題,很多題也是照著例題依樣畫葫蘆就能做出來,改動一下就不明白了,感覺還是沒有深入理解。
在網上看,到處都是自學幾個月就很懂瞭然後找到滿意工作的帖子,有沒有人像我一樣覺得很難呢?
有網友點評說:
Python語言本身是比較容易的,樓主說的難應該指programming本身。
不覺得非計算機專業出身就學不好編程,我就是學通信的,學Python全憑興趣。平時用Python干各種臟活累活,數值計算、數據處理、復雜文本處理、資料庫導入導出excel、網上搶票、Web數據抓取、消息推送、DHT網路爬蟲、Kodi插件、Web自動化測試、網盤下載、雲點播。甚至有次日記軟體密碼忘了,都是通過py+autoit暴力破解出來的。
我的win、debian、mac上面一般都會開一兩個ipython,臨時處理各類雜務。簡單來說,Python現在就是我日常生活的一部分。我不是專業程序員,也沒用Python做過什麼大項目,只是每天享受Python帶來的便捷與快樂。
樓主所說的不能深入理解,其實是不願意花時間鑽研。用了十幾年Python,現在也要一直翻看官方文檔和一些第三方mole的文檔,不斷把遇到的問題弄懂弄透,學習不就是這個過程么?
我覺得樓主對Python無愛,對編程無愛,那就沒必要強迫自己填鴨式「學習」了。
另外一個建議,練習時盡量不要後在現有demo基礎上改,從頭開始寫起,遇到問題一個個查清,這樣才能學到東西。
接收到這個小夥伴的答案,我內心開始反思,其實他說得都對的3個點是:
1.其實本身我對編程是不熱愛的,只是因為需要;
2.其實本身我是對Python更上層可以用來做什麼是不清楚的,思維還是在機械的完成一個Python習題;
3.其實我本身對編程的難度是小悄了的,Python簡單是相對於C、Java等語言。
說到這里,不知道看到本文的小夥伴有幾個有類似的心理映射,如果你是上面的狀態,那你學習Python一定是難的。
下面我們來看看另外一位學習者的建議:
python是一門簡單易學,容易理解,分分鍾就可以掌握的語言,我也是學了大概一兩個星期吧,就開始做項目了,嘻嘻!!!
這里有一個很嚴重的問題,,我在學python之前,做過3點的C#,一年的php和一年的java!
所以呢,我想說的是,如果你對編程不那麼敏感,就需要時間來彌補了,那些什麼書啊,公開課啊,我覺得都是輔助的,你要是不經歷幾個項目,怎麼知道python為什麼容易學,怎麼知道python好理解,怎麼知道python有哪些超級好用的框架,比如django,tonado之類的。
所以呀,編程沒有捷徑,你甭想通過看。。。就學會,寫起來才是最重要的!
最終通過對學習Python這件事,我總結了幾點關於學習Python的建議,希望跟大家一起分享:
1.編程語言是一回事,但更重要的是編程思想,不要把應試教育的思想帶到這裡面來,並不是所有的知識都能靠「五年高考三年模擬」來掌握;
2.自己找個想用程序解決的任務,然後自己邊學邊完成。
3.沒有編程基礎的人新學一門語言一定一定要有耐心,基礎知識沒有半年以上的學習和練習是很難徹底掌握的,千萬不要圖快,學的太快或許會有一時的成就感,但基礎知識不扎實終將會成為你前進道路上的瓶頸,不僅學新的知識一知半解,工作時也會磕磕絆絆。
4.沒有計算機基礎,不管學什麼語言都會有點吃力的,python語法比較簡單的。
5.現在要做的就是把錯誤犯下100遍,那你就拿下這個Get了!
『陸』 python好學嗎
相對說是比較容易上手的,具體要看個人的情況。
Python是一種適合初學者學習的語言。 至於Python好不好學,我覺得還是看個人情況吧。 每個人接受的時間都不一樣。 自然,學習的效率也是不同的。 然而,Python 是相對於其他的。 在編程語言方面,語法簡單易學,功能強大。
python的優勢
1、兼容性:Python兼容很多平台,所以開發者不會遇到使用其他語言時經常遇到的麻煩。
2、面向對象:Python 支持面向過程和面向對象的編程。 在面向過程的編程中,程序員重用代碼,而在面向對象的編程中,使用基於數據和函數的對象。
3、標准代碼:Python使用強制縮進,使代碼可讀性極強。
『柒』 python好學嗎 知乎
首先,對於初學者來說學習Python是不錯的選擇,一方面Python語言的語法比較簡單易學,另一方面Python的實驗環境也比較容易搭建。
學習編程是一定需要老師的,我不信誰能無師自通把Python學得多好。至少著急就業的人肯定不會,沒人指導很難學成。那麼學習Python編程語言難嗎?其實學Python不難,比起C語言、C#、 C+ +和JAVA這些編程語言相對容易很多。學習Python編程語言,動手實踐是一件非常愉快的事情。
下面給新手學習Python一些建議:
1、先買一本自學用的Python書籍,不要看電子書。
2、對Python基礎數據類型有個了解。
3、學會各種類型的操作方法。
4、了解函數和類的概念。
5、動手實踐,找小項目練習。
如果你決定了要學習Python技術,就是為了以後能有個高薪工作,而且你對自己學習Python還很自信,建議參加專業的學習。因為你對於工作的迫切需求,你肯定不會像大學那樣貪玩不學習,你會極其認真。
『捌』 python難學嗎_python好學嗎
如果你有一定的計算機編程知識基礎,那麼很容易學;再如果你對編程十分感興趣,斗逗並那麼很容易學的。
1,找到合適的入門書籍,大致讀一次,循環啊判斷啊,常用類啊,搞懂(太難的跳過)
2,做些簡單習題,字元串比較,讀取日期之類PythonCookbook不錯(太難太無趣的,再次跳過,保持興趣是最重要的,不會的以後可以再學)
3,加入Python討論群,態度友好笑眯眯(很重要,這樣高手才會耐心糾正你錯誤常識)。很多小問題,糾結許久,對方一句話點播思路,真的節約你很多時間。耐心指教我的好人,超級超級多謝。
4,解決自己電腦問題。比如下載美劇,零散下載了2,4,5,8集,而美劇共12集,怎樣找出漏下的那幾集?然後問題分解,1讀取全部下載文件名,2提取集的數字,3數字排序和(1--12)對比,找出漏下的。對於python初學者來說,能找到一個好老師學習格空跡外重要,這能決定你是不是可以做出好的項目,在python開發的路上越走越輕松,如果現在的你缺乏學習經驗,找不到老師指導你學習,可以加企鵝扣-Q前面112再加上中間的983以及最後四位數4903,連在一起就可以了。
5,時刻記住目的,不是為了當程序員,是為了解決問題。比如,想偷懶抓網頁內容,用urllib不行,用request也不行,才發現抓取內容涉及那麼多方面(cookie,header,SSL,url,javascript等等),當然可以聽人家勸,回去好好讀書,從頭讀。或者,不求效率,只求解決,用ie打開網頁再另存為行不行?ie已經渲染過全部結果了。問題變成:1--打開指定的10個網頁(一行代碼就行)。更復雜的想保存呢?利用已經存在的包,比如PAM30(我的是Python3),直接打開ie,用函數outHTML另存為文本,再用搜索函數(str搜索也行,re正則也行)找到數據。簡單吧?而且代碼超級短。
6,保持興趣,用最簡單的方式解決問題,什麼底層驅動,各種交換,留給大牛去寫吧。我們利用已經有的包完成。
7,耐心讀文檔,並且練習快速讀文檔。拿到新包,找到自己所需要的函數,是需要快速讀一次的。這個不難,讀函數名,大概能猜到是幹嘛的,然後看看返回值,能判斷是不是自己需要的。
8,寫幫助文件和學習筆記,並發布共享。教別人的時候,其實你已經自己再次思考一次了。我覺得學程序就像學英文,把高頻率的詞(循環,判斷,常用包,常用函數)搞懂,就能拼裝成自己想要的軟體。一定要保持興趣,太復雜的跳過,就像小學數學,小學英語,都是由簡入深。網路很平面,無數國際大牛著作好書,關於Python,演算法,電腦,網路,或者程序員思路,或者商業思維(浪潮之巔是本好書)等等,還有國際名校的網路公開課(中英文字幕翻譯完畢,觀看不是難事),講計算機,網路,安全,或者安卓系統,什麼都有,只要能持續保持興趣,一點點學習下去,不是難事。所有天才程序員,都曾是兒童,回到兒童思維來理解和學習。覺得什麼有趣,先學,不懂的,先放著,遇到問題再來學,效果更好。唯一建議是,不要太貪心,耐心學好一門優雅的語言,再學其它。雖然Javascript做特效很炫,或提某問題時,有大牛建議,用Ruby來寫更好之類,不要改方向。就像老笑話:「要學習遞歸,必須首先理解遞歸。」然後死循環一直下去。堅持學好一門語言,再研究其他。即使一門語言,跟網路,資料庫等等相關的部分,若都能學好,再學其他語言,是很快的事情。另外就是,用學英文的耐心來學計算機,英文遇到不懂的詞,抄下,查詢。python里,看到Http,查查定義,看到outHtml,查查定義,跟初學英語時候一樣,不要直接猜意思,因為精確描述性定義,跟含糊自然語有區別的。而新人瞎猜,很指碧容易錯誤理解,wiki,google很有用。
『玖』 Python好學嗎
當然!python是初學者的語言,對初級程序員而言是一種非常友好的編程語言。python支持廣泛的應用程序開發,從簡單的文字處理到WWW瀏覽器再到游戲,因此python可以說對新手最友好的編程語言。從目前情況來講,無論你是否有基礎,只要跟著機構老師好好學習,半年以內也能熟練掌握python。
為什麼說Python好學?這是因為python自身特點決定的。作為一種解釋型語言在python開發的過程中沒有編譯環節。雖然python犧牲了一部分機器的效率,但卻提高了人的編譯效率,因此把python看作是一門更接近自然語言的語言,邏輯也十分接近人的邏輯,即使是初學者也能輕松理解python的語法邏輯。且python有大量的標准庫,因此只用幾行代碼就可以實現一個功能,掌握了python就能因為大量的第三方庫降低很多常規開發的工作量。