5个步骤让你快速掌握python

        Python是任何开发人员都应该知道的重要编程语言。许多程序员使用这种语言来构建网站，创建学习算法以及执行其他重要任务。利用Dataquest提供的程序，只需五个步骤即可学习Python。

        当我学习Python时，最让我沮丧的一件事就是所有学习资源的通用性。我想学习如何使用Python制作网站，但是似乎每个学习资源都希望我花2个月的时间来研究Python语法，然后才开始考虑无聊的事情，这很无聊。

        这种不匹配使学习Python对我来说非常令人生畏。我推迟了几个月。我在Codecademy教程中上了两节课，然后停了下来。我看了一下Python代码，但这很陌生且令人困惑：

        上面的代码来自Django的教程，这是一个流行的Python网站开发框架。经验丰富的程序员通常会向您抛出上述片段。他们会保证：“很简单！” 但是，即使是看似简单的几行代码也可能令人难以置信。例如，为什么某些行缩进？什么django.http啊 括号中为什么有些东西？在不了解Python的情况下，了解所有内容如何组合起来会非常困难。

            问题是您需要了解Python语言的构建基块才能构建出有趣的东西。上面的代码段创建了一个视图，该视图是使用流行的MVC架构的网站的关键构建块之一。如果您不知道如何编写代码来创建视图，那么创建动态网站实际上是不可能的。

        大多数教程都假定您需要学习所有 Python语法，然后才能开始做任何有趣的事情。当您真正想做的是分析数据，建立网站或创建自主无人机时，这就是花数月时间在语法上的原因。这就是导致您的动力减弱的原因，而您只是将整个事情搁置一旁。我喜欢将其视为“无聊的悬崖”。您需要能够爬上“无聊的悬崖”，使其进入“您从事的有趣工作之地”。

        面对“无聊的悬崖”几次走开之后，我发现了一个对我来说更好的过程。有效的方法是将学习基础知识与构建有趣事物相结合。我花了尽可能少的时间来学习基础知识，然后立即投入创作对我感兴趣的东西。在此博客文章中，无论您为什么要学习Python，我都会逐步引导您如何复制此过程。

 1.找出促使您学习Python的动机2.学习基本语法3.进行结构化项目
数据科学/机器学习行动应用程式网站游戏类硬件/传感器/机器人自动化工作的脚本4.自己完成项目数据科学/机器学习行动应用程式网站游戏类硬件/传感器/机器人使工作自动化的脚本5.继续从事更艰巨的项目向前走

数据科学/机器学习

行动应用程式

网站

游戏类

硬件/传感器/机器人

使工作自动化的脚本

Codeacademy-在教授基本语法方面做得很好，并且很好地建立在自己的基础上。

艰难地学习Python-这本书从基础知识到更深入的程序，都教授Python概念。

Dataquest – Python编程：入门课程 —我开始使用Dataquest是为了使学习Python和数据科学变得更加容易。Dataquest在学习数据科学的背景下教授Python语法。例如，您将在分析天气数据时了解for循环。

Python教程 — Python主站点上的教程。

Dataquest-交互式地教您Python和数据科学。您分析了一系列有趣的数据集，从CIA文件到NBA球员数据。您最终将构建复杂的算法，包括神经网络和决策树。

Python for Data Analysis —由一个主要的Python数据分析库的作者编写，它是在Python中分析数据的很好的介绍。

Scikit学习文档 — Scikit学习是主要的Python机器学习库。它有一些很棒的文档和教程。

CS109 —这是哈佛课程，讲授Python进行数据科学。他们在线上有一些项目和其他资料。

Kivy指南 — Kivy是一种工具，可让您使用Python制作移动应用程序。他们有一个入门指南。

Flask教程 — Flask是Python的流行Web框架。这是入门教程。

Bottle教程 — Bottle是另一个适用于Python的Web框架。这是开始的方法。

如何使用Django进行探戈 —使用Django（复杂的Python网络框架）的指南。

Codecademy —指导您制作几个简单的游戏。

Pygame教程 — Pygame是一个流行的Python游戏制作库，这是该教程的列表。

用Pygame制作游戏 -教您如何用Python 制作游戏的书。

使用Python发明自己的计算机游戏 -本书将引导您逐步了解如何使用Python制作多个游戏。

将Python与Arduino结合使用-了解如何使用Python控制连接到Arduino的传感器。

使用Raspberry Pi学习Python —使用Python和Raspberry Pi构建硬件项目。

使用Python学习机器人 -学习如何使用Python构建机器人。

Raspberry Pi Cookbook-学习如何使用Raspberry Pi和Python构建机器人。

使用Python自动执行无聊的工作 -了解如何使用Python自动执行日常任务。

StackOverflow-一个社区问答站点，人们可以在其中讨论编程问题。您可以在此处找到特定于Python的问题。

Google-每个有经验的程序员中最常用的工具。尝试解决错误时非常有用。这是一个例子。

Python文档 -在Python上查找参考资料的好地方。

扩展您以前处理的项目，并添加更多功能。

前往您所在地区的Python 聚会，并找到从事有趣项目的人员。

查找要贡献的开源软件包。

查看是否有任何当地非营利组织正在寻找志愿开发人员。

查找他人制作的项目，并查看您是否可以扩展或改编它们。Github是找到这些的好地方。

浏览其他人的博客文章以找到有趣的项目构想。

考虑可以使您的日常生活更加轻松的工具，并加以构建。

一张按州可视化选举投票的地图。

一种预测您所居住的天气的算法。

预测股市的工具。

自动汇总新闻文章的算法。

跟踪您每天走多远的应用程序。

向您发送天气通知的应用程序。

基于位置的实时聊天。

一个可以帮助您计划每周进餐的网站。

一个允许用户查看视频游戏的网站。

一个记笔记的平台。

基于位置的手机游戏，您可以在其中捕获领土。

您可以编程解决难题的游戏。

传感器可监控您的房屋温度，并让您远程监控房屋。

更智能的闹钟。

自动驾驶机器人，可检测障碍物。

自动执行数据输入的脚本。

从网上抓取数据的工具。

尝试教新手如何构建您制作的项目。

您可以扩展您的工具吗？它可以处理更多数据，还是可以处理更多流量？

您可以使程序运行更快吗？

您能否使您的工具对更多人有用？

您如何将自己的作品商业化？

在开始在线学习Python之前，值得问自己为什么要学习它。这是因为这将是一个漫长而有时是痛苦的旅程。没有足够的动力，您可能无法实现目标。例如，当我不得不记住语法并且没有动力时，我就睡在高中和大学的编程课上。另一方面，当我需要使用Python来建立一个网站来自动对文章进行评分时，我要熬夜来完成它。

弄清楚激发您动机的因素将帮助您弄清楚最终目标，以及一条使您轻松自如的道路。您不必准备一个确切的项目，而只是准备学习Python时感兴趣的一般领域。

选择您感兴趣的区域，例如：

不幸的是，这一步不能被跳过。在深入选择区域之前，您必须学习Python语法的基础知识。您想花最少的时间在这上面，因为这不是很积极。我个人在Codecademy Python教程中赚了大约30％，这就足够了。

这里有一些很好的资源可以帮助您学习基础知识：

我不能强调的是，您应该只在基本语法上花费最少的时间。您越快地从事项目工作，您就会学得越快。以后遇到问题时，您始终可以参考语法。理想情况下，您应该在此阶段只花几个星期，而且绝对不要超过一个月。

        学习了基本语法后，就可以开始自己创建项目了。项目是一种学习的好方法，因为它们使您可以运用自己的知识。除非您应用您的知识，否则将很难保留它。项目将提升您的能力，帮助您学习新事物，并帮助您建立向潜在雇主展示的投资组合。

        但是，这时非常自由格式的项目会很痛苦-您会陷入很多麻烦，需要参考文档。因此，通常最好制作结构化的项目，直到您感到足够舒服以完全自己制作项目为止。许多学习资源都提供了结构化的项目，这些项目使您可以在自己关心的领域构建有趣的东西，同时又可以避免陷入困境。

让我们看一下每个领域中用于结构化项目的一些好的资源：

在您自己的区域中完成了一些结构化项目后，您应该可以着手进行自己的项目了。但是，在您这样做之前，花一些时间学习如何解决问题是很重要的。

一旦完成了一些结构化项目，就该独自开发项目了，以继续更好地学习Python。您仍将在咨询资源和学习概念，但是您将致力于自己想做的事情。在开始研究自己的项目之前，您应该对调试错误和程序问题感到满意。这是您应该熟悉的一些资源：

一旦对调试问题有了充分的了解，就可以开始处理自己的项目。您应该从事自己感兴趣的事情。例如，在学习编程后不久，我就开发了自动交易股票的工具。

以下是寻找有趣项目的一些技巧：

记住从小开始。从非常简单的事情开始通常很有用，这样您可以获得信心。最好开始一个小项目，然后再完成一个从未完成的大项目。在Dataquest，我们指导了一些项目，这些项目为您提供了可以建立的与数据科学相关的小任务。

寻找其他人一起工作也很有帮助，这很有用。

如果您真的想不出任何好的项目构想，那么下面我们讨论了每个领域中的一些构想：

您可以制作此地图的更具交互性的版本。来自RealClearPolitics。

我自己的第一个项目是将我的自动论文评分算法从R适应到Python。它看上去并没有看起来很漂亮，但是却给了我成就感，使我踏上了发展技能的道路。

关键是要挑选东西并做。如果您对选择完美的项目太着迷，就有可能永远无法创造一个项目。

不断增加项目的难度和范围。如果您完全满意自己所构建的内容，则意味着该尝试些尝试了。

以下是有关何时到来的一些想法：

归根结底，Python一直在发展。只有少数人可以合法地声称自己可以完全理解该语言，并且他们创造了这种语言。

您需要不断学习和从事项目。如果做对了，您会发现自己从6个月前开始回顾代码，并思考代码的可怕程度。如果您到了这一步，那么您就走对了。只从事您感兴趣的事情，这意味着您永远不会精疲力尽或无聊。

Python是一种非常有趣且有益的语言，我认为只要找到合适的动机，任何人都可以在其中熟练掌握。