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:
我认为,Python可以分三个阶段进行系统学习:
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
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:
在线教程
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,
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
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