原创 如何自学python?有好的建议吗?

发布时间:2020-01-13 15:56:28 浏览 2534 来源:博学谷 作者:三千

      自学的是一个节约成本的投资,能够按照自己设定的学习计划进行学习,时间安排也比较自由。可是自学需要强大的自制力,需要耐得住寂寞,每天固定的坚持学习,但是遇到技术难点很容易做牛角尖,导致半途而废。如何自学python?有好的建议吗?让我给大家说一说自学前大概做得准备吧!


      1. 了解新语言产生的背景
      ABC 是专门为非专业程序员设计的一种教学语言,但是由于其封闭,并未取得成功。1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆开发了一个新的脚本解释器,并命名为 Python,作为 ABC 语言的一种继承。新的脚本解释器开放,完美结合了 Unix Shell 和 C 的使用习惯。
      2. 了解新语言应用的场景
      · 网站后台
      有大量成熟的框架,如Django,Flask,Tornado
      · 网络爬虫
      Python 写爬虫有很多库可用,如Scrapy,Beautiful Soup
      · 科学计算
      可以替代 R 语言和 Matlab,如 NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas
      · 数据挖掘,机器学习,大数据
      Scikit-learn,Libsvm,TensorFlow
      · 系统部署,运维脚本
      Shell 适合简单的系统管理工作,但涉及复杂的自动化任务还是需要 Python。
      3. 了解新语言的特点
      Python 的设计哲学是:优雅、明确、简单。Python 的开发哲学是:用一种方法,最好是只有一种方法来做一件事,有些类似 Unix。与其他语言非常不一样的是,Python 以缩进来确定语句块。
      Python 是一门面向对象的动态、解释型语言,具有出色的模块化特性。同时,Python 拥有大量的第三方开源包,可以直接使用,极大地提高了开发效率。Python 编写的代码,可读性强,特别适合多人大型项目的开发。但是 Python 的执行效率比不上 C/C++ 这类编译型语言。
      4. 学习新语言的数据结构
      Python 中内置类型有整型 int,浮点型 float,布尔型 bool,字符串 str,列表 list,元组tuple,字典 dict,集合 set。与 C 不同的是,Python 并不依赖于关键字定义各种类型。Python 是动态强类型语言,是通过运行时,自动选择合适的数据类型。字符串、列表、元组、集合、字典等复杂数据类型,并不是 C 语言的内置类型。
      5. 学习新语言的逻辑结构
      if 条件判断结构
      condition = 1if condition == 1:
      print 1elif condition == 2:
      print 2else:
      print 3
      for 循环结构
      items = ['item1', 'item2', 'item3']for item in items:
      print item
      while 循环结构
      sum, n = 0, 10while n > 0:
      sum = sum + n
      n = n - 2print sum
      Keywords: if; for; while;
      6. 学习定义一个独立模块
      定义函数
      def function_name(x):
      return -x
      定义类
      class ClassName: #经典类、旧类
      def __init__(self):
      pass
      class NewClassName(object): #新类
      def __init__(self):
      pass# 在多继承中,新式类采用广度优先搜索,而旧式类是采用深度优先搜索。
      定义包:
      Python 中定义一个包,只需要在文件夹里面,创建一个 __init__.py文件即可,如:
      mypackage/__init__.py
      mypackage/test.py
      mypackage/views.py
      那么在其他文件中,就可以通过from mypackage import views的语法,从 mypackage 这个包里面导入 views 。
      7. 做一个小的项目
      尝试完成一次领域实践,是对这个领域最佳的入门方式。学习一门新的编程语言,成长最快的阶段在,利用这门编程语言完成项目需求期间。
      Django 是一个十分优秀的 Python 写的 Web 程序框架,广泛用于数据驱动类的网站开发。Django 是一个大而全的开发框架,基本不需要额外的第三方配置,就可以快速地进行开发。
      笔者的小项目需求是:利用二维码扫码,查看在线简历。
      确定项目需求之后,会迎来一个手足无措的时期,不知道从哪里着手开始做项目。如果有一个过来人指导一下,那么很快就能开始编码了。不幸的是,笔者当时身边并没有这样一个人。在网上查阅资料后,最终选定了Jquery 、Foundation、Django 实现这个项目。
      实际上,笔者在此之前一直在写 C++ 程序,并没有 Python 的编程基础,仅仅是因为这个小项目,选定的技术栈后台使用的是 Django ,才开始学习 Python。
      除了掌握项目使用到的技术栈,在完成项目的过程中,还可以解锁调试技能、通过搜索引擎解决各种程序问题的能力。
      为了完成这个小项目,需要走出舒适区,突破原有的技术栈,最终获得快速的技术成长。
      8. 学习使用库完成任务
      通常,发布者会将使用频率高、可以复用的功能,打包成库,提供给大家共同使用。
      库可以分为两类:
      一种是官方的库,通常质量比较高、会维护更新;
      一种是第三方的库,质量参差不齐,需要自己甄别。
      例如,Django 中提供了 from django.views.decorators.http import require_POST 装饰器用于确保 view 函数的请求方法是 POST。使用这个装饰器可以简化 view 函数中的条件判断,有利于编写简洁易读的代码。当然 ,Django 还有大量的第三方 App可以下载使用,直接提供一个完整功能。
      在项目开发的过程中,合理地使用库会起到锦上添花的效果。
      9. 学习组织代码结构
      研究怎样更好的组织项目的代码是一门管理科学。笔者之前也写过相关的文章
      讨论了 Django 工程的目录组织结构。
      好的项目代码结构需要学习一些高关注度的开源项目的经验,也需要注意输出,成为大家共同的标准,共同维护,产生影响力。
      10. 学习让代码易维护
      代码维护分为两类:
      · Bug 易修复,需要代码具有良好的命名习惯、注释、日志输出,实现相同的功能编写尽量少的代码
      · 新功能的扩展,通常是在原有逻辑上,创建新的分支。这类分支又可以分为代码级别和常量级别。我们需要的是通过常量的配置扩展新功能,而减少代码级别的修改
      11. 提高代码复用率
      随着使用新语言年限的增长,参与项目的增多,会出现一个显而易见的问题:在不同的项目中,会有一些非常类似的功能。甚至在开发新项目时,有时还会去以前项目中拷贝代码。
      这时,应该思考如何提高代码的复用率,如何提供公共组件。
      代码的复用可以分为:
      代码片段(Snippets)
      维护一个 Snippets List 是个不错的注意
      公共组件(Components)
      公共组件需要从项目中分离,会有一定的工作量,但收益很大
      从项目中分离公共组件的过程,需要关注模块内的高内聚,模块间的低耦合。在模块分离的过程中,我们会更加深入地去理解应用系统。这一过程的完成,又将极大地提高开发效率。
      更重要的是,我们不仅仅从项目中分离出一个公共组件,在使用其他人提供的公共组件时,也会变得容易。
      下一次项目开发时,需要一个新功能,你首先想到的可能不是编码,而是去公共组件库或 Github 搜索有没有类似的包,然后经过简单的改造就能在项目使用。
      12. 关注性能
      针对 Web 应用,高并发、高可用、高一致性始终是亘古不变的议题。在对应用系统不断发起挑战时,那些隐藏的曾经被忽略的问题才会逐渐显现。在这个过程中,不断地发现应用系统的瓶颈,解决这些瓶颈,循环往复,不断加深对业务、对应用系统的理解。
      性能报告是性能测试输出的结果。性能报告就像质检报告一样,是让用户信任和使用产品的凭证。高并发、高可用、高一致,并不是口号,需要数据的举证,需要不断的优化性能。
      只要开头解决了python的入门,接下来的路途就很顺利了。

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