当前位置: 华文星空 > 知识

请问自学 Python 有必要买课程吗?

2019-11-05知识

没必要

目前网上优质、实用的免费课程有很多,而一些收费的课程目的并不在于授业解惑,而是在于盈利。如果本着分享的目的,获取一些回报自然无可厚非,只怕绝大多数提供课程的出发点就带着商业行为,这样对于刚入门、不了解情况的初学者是一个非常严重的误导,不仅花费冤枉钱,而且掉进坑里费心费力,文末有「 惊喜 」。 优质、原创,请关注:https:// b23.tv/Sermer

说一下我关于Python学习的看法,我认为Python作为一个较为简单的编程语言没必要看一些视频课程,这样会花费大量时间,而对于编程最高效的学习路线莫过于以下几步:

  • 看书或者一些教程进行入门学习,掌握语言的语法和常用方法
  • 找一些小项目练手,查漏补缺,熟练语法的基础上明确自己的不足
  • 找一个方向,做一些相应的实战,进一步巩固
  • 专注Python、AI、大数据 @七步编程

    我认为,Python可以分三个阶段进行系统学习:

  • 入门
  • 进阶
  • 实战
  • 1.入门

    知乎和其他论文关于Python入门的讨论已经有很多,有不少博主上来就是推荐一波书籍,我认为人的精力和时间是有限的,推荐的书籍和教程太多,难免学不过来,倒不如选择一两本好书,仔仔细细学习一边。尤其对于编程语言,更多的需要在实践过程中不断的踩坑,才能意识到怎么做会更好,就比如 面向对象、函数式编程、类的特殊方法 等等,只有我们去实战中用到的时候,才能更加真切的体会到它的作用和优点。对于入门,书籍和在线教程分别推荐一份。

    书籍

  • Python cookbook
  • 也可以查看在线链接:

    毫无疑问,这是一本很不错的书籍,有人会考虑,这本书适合入门吗?我的回答是肯定的。当然,这本书比着有些"入门书籍"要稍微深一些,这正是我推荐这本书而不推荐其他书籍的原因,我觉得【Python Cookbook】和其他入门书籍、教程一样,都是在围绕数据结构、基本概念在展开,但是它对比于其他教程"蜻蜓点水"式的阐述,我觉得这本书做了更多延伸,讲解了更多高阶用法,我觉得高阶用法你不一定要记住,但是知道有这么一回事,对后期进阶、实战会有很多帮助。如果觉得这本书知识太深,可以结合下面介绍的 菜鸟教程 进行入门学习,可以在学习基础语法、了解基本概念之后看一下【Python Cookbook】,有助于加深对Python的理解。

    此外,还有一些不错的Python书籍可以选择:

  • 【Python编程:从入门到实践】
  • 【Python编程快速上手】
  • 【像计算机科学家一样思考Python (第2版)】
  • 【流畅的Python】
  • 在线教程

  • 菜鸟教程
  • 想了解Python配置内容的可以查看我的另一篇回答【Jackpop:初学 Python 需要安装哪些软件?】

    2.进阶

    掌握了Python的基础语法,例如 运算符、条件语句、循环语句、数据结构、函数、类 等,要想加深印象,需要一些练手的小项目来进一步增强对Python的认知,关于进阶项目,我推荐以下几个。
  • Python 练习册,每天一个小程序
  • github将近 8k 个star的学习项目。
  • 500 line or less
  • 一本Python神书,而且还有源码。
  • the5fire的技术博客
  • python项目练习一:即时标记

    python项目练习二:画幅好画

    python项目练习三:万能的XML

    python项目练习四:新闻聚合

    python项目练习五:虚拟茶话会

    python项目练习六:使用CGI进行远程编辑

    python项目练习七:自定义公告板

    python项目练习八:使用XML-RPC进行远程文件共享

    python项目练习九:文件共享2-GUI版本

    python项目练习十:DIY街机游戏

    覆盖面很广的十个练手项目。

    3.实战

    学完基础语法并了解Python一下高阶方法之后该做些什么?

    我认为首要的是先选择一个方向,

  • 机器学习
  • 图像处理
  • 自然语言
  • 数据分析
  • web
  • ......
  • 这样才清楚自己该朝着哪个方向努力、该拿哪些项目练手,对编程能力进一步巩固,这样要比「无头苍蝇」式的漫无目的学习效率要高很多。

    其次,可以找一些比较优秀的项目进行实战,扩展自己知识面的同时对编程能力进行巩固。

    首先 ,以 机器学习、深度学习框架 为例,推荐几个github上热门的学习项目。

    tensorflow_course

    如果觉得官方文档不能够让你变成tensorflow熟手,那就试着用tensorflow完成几个机器学习算法的搭建,tensorflow_course是一个gihub资源,目前已经 10k+ 个star,受欢迎程度可见一斑,上面有传统算法,例如线性回归、支持向量机,也有深度学习算法,例如卷积神经网络,能够让你在学习机器学习的过程中进一步熟练tensorflow。

    tensorflow_cookbook

    这也是一个github项目资源,虽然不如上面这个火热,但是目前也拥有 4.2k+ 个star,和上面这个资源有些类似之处,包括传统算法和深度学习算法的实现,可以边学习机器学习知识、边学习深度学习平台。

    Awesome-pytorch-list

    如果觉得官方文档内容不够,可以看一下这个github资源,目前 5.8k+ 个star,这个资源可以称得上是大合集,包括计算机视觉、自然语言处理、教程和示例、优秀文章的实现,非常全面。

    资源下载

    更多Python学习相关资源下载,请见访问下方链接:

    Python资源

    想了解更多关于Python配置的内容?请查看我的另一篇文章【初学 Python 需要安装哪些软件? - Jackpop的回答】,教你选取合适的Python IDE、配置高速的pip源、高效使用Python虚拟环境。

    干货

    更多我的作品

    Jackpop:目录 | 精选CV、Python等系列教程

    Jackpop:大数据处理 | Spark&HDFS集群配置及基本使用

    Jackpop:实用工具 | 推荐3款令人惊艳的截图工具

    Jackpop:强烈推荐 | 这将会成为一个优质的github项目

    Jackpop:计算机小白如何开始机器学习的学习,有入门课程推荐吗?

    Jackpop:C盘快满了,该如何清理?

    Jackpop:学习pytorch该怎么提高自己的代码能力?