• 转行零基础学Python编程开发难度大吗?从哪学起?近期很多小伙伴问我,如果自己转行学习Python,完全0基础能否学会呢?Python的难度到底有多大?今天,小编就来为大家详细解读一下这个问题。 学习Python难吗? ...

    转行零基础学Python编程开发难度大吗?从哪学起?近期很多小伙伴问我,如果自己转行学习Python,完全0基础能否学会呢?Python的难度到底有多大?今天,小编就来为大家详细解读一下这个问题。

    学习Python难吗?

    首先,我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序,都是为了让计算机干活,比如下载一个MP3,编写一个文档等,而计算机干活的CPU只认识机器指令,所以,尽管不同的编程语言差异极大,最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言,干同一个活,编写的代码量,差距也很大。

    比如,完成同一个任务,C语言要写1000行代码,Java只需要写100行,而Python可能只要20行。

    所以Python是一种相当高级的语言。

    是不是越低级的程序越难学,越高级的程序越简单?

    表面上来说,是的。

    但是,在非常高的抽象计算中,高级的Python程序设计也是非常难学的,所以,高级程序语言不等于简单。

    但是,对于初学者和完成普通任务,Python语言是非常简单易用的。

    我0基础学Python可以吗?

    我赞成把Python作为入门语言:

    1、语法简单明了。第一门语言,其实就是语法+Flow control(控制),而Python的语法简单,代码可读性高,容易入门。

    2、Python的哲学是「做一件事情应该只有一种最好的方法」,对于初学者规范自己的学习有很大的帮助,同时也帮助初学者能够读懂其他人的代码。

    3、养成良好的习惯。Python对于代码的要求严谨,特别是缩进(Indentation),对于初学者养成良好的代码习惯很有帮助。

    4、Python的语法设计非常优秀,思想也比较现代,可以更快的理解现代编程语言的一些思想。

    5、Python仍然是传统基于Class的OO,和Java、C#、Ruby一样,比较大众。从Python去学Design Pattern也是比较合适的。

    6、Python的内置数据结构清晰好用,优秀的代码很多。

    7、Python免费的书很多(英文),可以找到许多资料啃。同时(国外)社区比较集中,有问题可以向高手问。

    8、Python在其他领域,比如科学计算等等有广泛的运用,对于学一门语言作为工具来说,Python很合适。

    如何学Python?

    1、选择好方向

    我要学习Python的目的不是为了解这门语言,而是为了要学会运用这门语言来解决问题。

    但Python的应用方向,实在太广了。在Python基础知识学完之后,如果应用方向不同,要学习的东西也会大不同。

    我不能说我要做web开发,学完Python基础知识,跑去学numpy、pandas等知识;也不能说我要用Python做数据分析,学完Python基础知识,然后就跑去学django、flask框架。

    这个道理,就跟我们想要去泰国旅行,肯定不会买去日本的机票一样,很简单。但是我们不得不承认,还是会有人犯迷糊,上来就开干。

    我学习Python,是因为在工作中慢慢了解到Python在数据分析方面,基本涵盖了“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个流程中每个环节,是数据分析的利器,话说这风骚的操作,也是没谁了。

    2、规划好路径

    当我确定好方向后,下一步骤就是顺着这个方向,建立好我自己的学习路径地图。

    这个路径是一个系统性的逻辑主线,这个主线会让我知道每个部分需要完成的目标是什么,需要学习哪些知识点,哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分,我就能够有一些实际的成果输出,利用成果产出来形成正向刺激,激励后续的学习。

    而且,如果我们身在职场,大多时候我们是没有很大块的时间来集中学习的。我们的学习时间被分割在了一些碎片化的时间里。在碎片化的时间里,系统性的学习一门知识,更需要有一个贯穿前后,系统的逻辑主线,来串联所有相关碎片化的时间的学习。

    当我确定好学习Python的数据分析知识,就按照数据分析的流程“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个路径,给自己建立了学习地图:

    A、Python基础知识

    B、爬虫基本知识+sql

    C、。。。(按自己需求选择)

    3、对基本概念建立认知

    Python是我学习的第一门编程语言,我在开始学习Python的时候,是一个连什么是字符串都不知道小白。所以对我来说,最重要的开始是,首先对这一领域的基本概念建立认知!

    事实上,对一门领域完全零基础的人,想要开始学习它的话,真正重要的工作是先对这门领域的基本概念建立认知。

    比如我在看到教程中有句话是“为变量赋值”,那我至少得知道,什么是变量?赋值是什么意思?

    不知道为什么这么重要的一个开始,很多人都不在意,不知道是大家都天赋异禀,觉得不屑于提起这基础的步骤,还是很多人已经忘记了从小白一路走过来的痛苦和挣扎。人是会篡改记忆的,会认为现在拥有的都是轻松获得的,但真实的经历永远都是坎坷曲折的。

    所以网上一些教程典型的通病就是,教学者用一个我们不懂的概念去解释另一个我们不懂的概念,然后我们还是不懂。因为教学者提前预设了作为0基础的我们的立场:已经有其他编程语言基础,只是没有接触Python。

    但其实,对真正如我一样的0基础的小白来说,大多时候,Python是我们学习的第一门编程语言。所以这个时候,对我们来说,学习Python,不仅是学习这门语言本身,还是在借着这门语言,帮我们建立对编程世界的一些基本概念的认知。

    当我入了门之后,就是顺着在第二步建立的学习路径,一路升级打怪,毕竟,我的征途是星辰大海!

    4、最后学习中需要注意的问题

    ⑴、一开始绝不陷入底层原理和细枝末节的纠缠

    这个坑,是把我坑的最深的坑。

    举个例子,我学到函数的时候,我在开始的时候只需要学会怎么定义函数,怎么调用函数这些基础知识,完全不需要一开始就深入到研究函数参数的传递规则,到底是值传递,还是引用传递。

    不是说这底层知识不重要,至少在入门的时候,我们不用一上来就深入这个层面。因为知识的学习,是一个线性的,从潜入深的顺序。如果一开始,就眉毛胡子一把抓,不分主次,可能我们很快就会体会到“从入门到放弃”是一种什么样的感觉。

    而且我们在后续的学习过程中,其本身就是在“运用中深入理解,在深入理解中优化应用”。相互印证理解,是一种自然而然的深入学习过程。

    ⑵、最好是按照系统性的课程或书本来学习

    既然在这个领域是新手,先接受一个已经存在的系统,再在上面修修改改,是最适合的方案。作为新手,根据我的经验,我认为最好的老师,是一套成体系的课程或书本。

    网上的文章或帖子,其实非常不适合充当我们系统性的学习一门知识的教材,因为它是非常碎片化的知识,东一榔头西一棒子,不成体系。不要指望自己能把散落的信息整合成系统的,那是高手要做的事情。不过这些东西,可以作为我们对某些细节的查漏补缺的参考。

    ⑶、以能用起来,解决问题为指导原则

    在工作中,需要的更多的是一种解决问题的工程性思维,所以很多时候,我们能掉包解决问题,就没必要自己造轮子。

    举个例子,boss要去机场,那我只要会开车,驱车把boss送到目的地就行,而不需要我去研究怎么怎么造车轮,怎么造发动机,怎么造电瓶。。。。。。

    当然,如果我们学有余力,能深入,肯定是只好不坏。但还是那句话,开始的时候,不眉毛胡子一把抓。

    ⑷、没有什么牛逼的事情是能够速成的,越是底层的、收益周期越长的技能越是这样。

    “大道甚夷,而人好径,终为所误”。我们总会在踩了无数的坑后,才恍然大悟:捷径往往是最长的弯路。学习一门领域的知识,对于普通人人在短时间内从0到1入个门,倒是不难,但是从1到10,到100,进阶为高手,没有长时间的投入和刻意练习,无异于痴人说梦。

    就是以上这些,希望你能有所收获。

    我有一个微信公众号,经常会分享一些python技术相关的干货;如果你喜欢我的分享,可以用微信搜索“python语言学习”关注

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    前言

    Python Swiftclient 是一个用于 Swift API 的 Python 客户端。其中包含了 Python API(swift 模块)和一个命令行脚本(swift)。asdfadsfrt

    原文来自:https://www.oschina.net/p/python-swiftclient

    学习从来不是一个人的事情,要有个相互监督的伙伴,工作需要学习python或者有兴趣学习python的伙伴可以私信回复小编“学习” 获取资料,一起学习

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  • Swift 势必取代 Python

    2019-05-31 11:15:34
    @开发者,如果你正在研究深度学习,那么建议你开始学习Swift语言。 作者 |Max Pechyonkin 译者 | 弯月,责编 | 郭芮 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 以下为译文: 当程序员听到Swift时,可能都会联想到iOS或MacOS...

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    @开发者,如果你正在研究深度学习,那么建议你开始学习Swift语言。

    640?wx_fmt=jpeg作者 | Max Pechyonkin

    译者 | 弯月,责编 | 郭芮

    出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

    以下为译文:

    当程序员听到Swift时,可能都会联想到iOS或MacOS的应用开发。如果你正在研究深度学习,那么你一定听说过Swift版的TensorFlow。你可能不禁想问:“为什么Google会创建Swift版的TensorFlow?现在已经有Python和C++版本了,为什么还要添加另一种语言?”

     

    我将在这篇文章中为你解答这个问题,并概述为什么你需要留意Swift版的TensorFlow以及Swift语言本身。我不打算在文本中提供详细的解释,但是我会提供大量链接,如果你对这个话题感兴趣的话,那么可以深入挖掘。

     

     

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    Swift拥有强力的后援

     

     

    Swift是由Chris Lattner在苹果工作时创建的。目前,Chris Lattner在Google Brain工作——这是世界上最先进的人工智能研究团队之一。 Swift语言的创始人如今在研究深度学习的实验室工作,这个事实说明这是一个重大的项目。

     

    前段时间,Google意识到尽管Python是一种优秀的语言,但它仍有许多难以克服的局限性。TensorFlow需要一种新语言,经过长时间的考虑后,这个重任落到了Swift肩上。我不打算对此做详细的介绍,但是你可以自行阅读这篇文档(https://github.com/tensorflow/swift/blob/master/docs/WhySwiftForTensorFlow.md),文中描述了Python的缺点,有关其他语言的考量,以及最终选中了Swift的经过。

     

     

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    Swift版的TensorFlow不仅仅是一个代码库

     

     

    Swift版的TensorFlow不仅仅是另一种语言的TensorFlow。

     

    从本质上来说,它是Swift语言的另一个分支(就像在git上创建branch一样)。这意味着Swift版的TensorFlow并不是一个代码库, 它本身就是一种语言,它内置的功能支持TensorFlow所需的所有功能。

     

    例如,Swift版的TensorFlow拥有非常强大的自动微分系统,这是深度学习计算梯度所需的基础。相比之下,Python的自动微分系统不是语言的核心组成部分。有一些最初为Swift版的TensorFlow开发的功能后来被集成到了Swift语言本身中。

     

     

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    Swift非常快

     

     

    当第一次得知Swift的运行速度与C代码一样快时,我感到非常惊讶。我知道C经过了高度优化,且可以实现非常高的速度,但这需要以微内存管理为代价,因此C不能保证内存的安全。此外,C不是一种非常容易学习的语言。

     

    如今,Swift的数值计算速度与C一样快,还没有内存安全的问题,而且更容易学习。Swift背后的LLVM编译器功能非常强大,并且拥有非常高效的优化功能,可以确保代码快速地运行。

     

     

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    你可以在Swift中使用Python、C和C++代码

     

     

    由于Swift的机器学习才刚刚开始,因此Swift的机器学习库并不多。然而,你无需担心,因为Swift可以很好地与Python语言结合。你只需在Swift中导入Python库,就可以放心使用了。

     

    与此同时,你还可以将C和C++库导入到Swift中(对于C++,你需要确保头文件是用纯C编写的,没有C++的特性)。

     

    总而言之,如果你需要的某个特定的功能尚未在Swift中实现,则可以导入相应的Python、C或C++包。这一点简直逆天了!

     

     

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    Swift还可以深入底层

     

     

    如果你曾经使用过TensorFlow,那么很可能是通过Python包来实现的。在底层,Python版的TensorFlow是用C实现的。所以在TensorFlow中调用函数时,你一定会在某个层面上遇到一些C代码。这意味着在你查看源代码的时候,会遇到一些限制。例如,你想看看卷积的实现方式,却发现看不到Python代码,因为它是用C实现的。

     

    然而,在Swift中情况有所不同。Chris Lattner称Swift是“LLVM [汇编语言]的语法糖”。这意味着从本质上讲,Swift非常靠近硬件,Swift与硬件之间没有其他用C写的附加层。这也意味着Swift代码非常快,如上所述。

     

    因此,开发人员能够检查所有的代码,无论是高层的代码还是非常底层的代码,都无需深入C。

     

     

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    将来的发展

     

     

    Swift只是Google深度学习创新的一部分。还有另一个非常密切相关的组件:MLIR(Multi-Level Intermediate Representation,多层中间表示)。MLIR将会成为Google统一的编译基础设施,它允许你用Swift(或任何其他支持的语言)编写代码,并编译成任何支持的硬件。

     

    目前,有许多针对不同目标硬件的编译器,但MLIR将改变这种局面,它不仅可以支持代码的可重用性,而且还允许你编写编译器自定义的底层组件。同时,它还允许研究人员应用机器学习来优化低级算法:

    虽然MLIR是机器学习的编译器,但我们也看到它可以将机器学习的技术应用到编译器本身!这一点非常重要,因为工程师开发数值计算库的速度跟不上机器学习模型或硬件多元化的速度。

    想象一下,我们能够使用深度学习来优化处理数据的底层内存切片算法(类似于Halide正在努力完成的任务)。而且,这只是一个开端,还有其他机器学习的创造性应用也可以在编译器中使用!

     

     

    640?wx_fmt=png

    总结

     

     

    如果你正在研究深度学习,那么我建议你开始学习Swift语言。与Python相比,Swift拥有多方面的优势。Google正在大力投资,让Swift成为TensorFlow多层基础设施的关键组成部分,而且Swift很可能成为深度学习的语言。 因此,先下手为强,尽早开始学习Swift吧。

     

    链接:https://towardsdatascience.com/why-swift-may-be-the-next-big-thing-in-deep-learning-f3f6a638ca72

    本文为 CSDN 翻译,转载请注明来源出处。

    想学机器学习的小白读这篇,很可以

    https://edu.csdn.net/topic/ai30?utm_source=csdn_bw

    【END】

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    作为码一代,想教码二代却无从下手:

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    孩子多大开始学习比较好呢?又该如何学习呢?

    最新的编程教育政策又有哪些呢?

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    原文来自:

    https://www.oschina.net/p/python-swiftclient

     

    前言

    Python Swiftclient 是一个用于 Swift API 的 Python 客户端。其中包含了 Python API(swift 模块)和一个命令行脚本(swift)。

    小编推荐一个学python的学习qun 975,691720

    无论你是大牛还是小白,是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习!裙内有开发工具,很多干货和技术资料分享!

    转载于:https://my.oschina.net/u/4104998/blog/3048085

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  • 对,你没看错,在服务器端Swift 其实可以轻松从其他语种的函数库中直接拿来调用,不需要修改任何内容!!!!!

    上周Perfect又推出了新一轮服务器端Swift增强函数库:Perfect-Python。对,你没看错,在服务器端Swift 其实可以轻松从其他语种的函数库中直接拿来调用,不需要修改任何内容。如果没有类似经验的童鞋可以参考拙作:
    (1)CSwift:https://github.com/RockfordWei/CSwift.git
    ——如何在Swift程序中直接嵌入C语言源代码
    (2)csweet:https://github.com/RockfordWei/csweet
    ——如何在Swift程序中直接嵌入C++语言源代码
    (周末刚做的,文档还没来得及写呢,凑合看源代码吧哈)

    Perfect-Python不是简单嵌入源代码的问题,是允许用户直接调用Python函数库本身!!!!

    为什么花大力气做这些东西?很简单,程序员都是很懒的家伙,与其重新把几万行代码重写一遍,不如直接抓壮丁来的快——现成成熟的代码在快速原型法中起的作用之大难以想象。

    不错,是由一些很矫情的家伙宣称什么“语言的纯洁性”,比如Vapor,去年一直号称要“纯洁的Swift”,结果两周前终于顶不住压力,参考上一期Ryan的报告可以看到:

    Vapor is no longer pure Swift as of Vapor 2, and includes at least chttp and LibreSSL / OpenSSL.

    翻译“Vapor已经不像Vapor 2那样使用纯Swift语言了,因为至少包括了一 个C语言组件chttp和LibreSSL / OpenSSL加密函数库”

    看见了吗?Vapor作为典型的反面教材,在陷入服务器性能问题的泥潭后终于招架不住投降了——用了两年时间证明一个光鲜的口号是错误的,这是什么样的代价!“实践是检验真理的唯一标准”——闭门思过去吧。

    实践证明,全栈开发需要扬长避短,然后用统一的一种编译型语言做主调是在性能和效率上达到最合理平衡点的,目的是:

    • 快速开发项目
    • 维持代码稳定性
    • 项目人工最小化
    • 最短学习曲线
    • 保持组件最新
    • 高性能服务器
    • 迅速增加更多新功能——这是最关键最关键的

    好了,言归正传,我们看一下Perfect-Python的具体用法:

    本项目提供了在Swift服务器应用上直接引用Python 2.7函数库的简便方法。

    本项目采用Swift Package Manager 软件包管理器编译,是Perfect 项目的一部分,但是也可以独立运行

    在使用之前请准备好最新的Swift 3.1 / 4.0 工具链

    Linux 编译事项

    首先请确保 libpython2.7-dev 已经在 Ubuntu 16.04 上正确安装:

    $ sudo apt-get install libpython2.7-dev

    MacOS 编译事项

    请确定 Xcode 8.3.3 / 9.0 以上版本已经正确安装

    快速上手

    首先在Package.swift中增加依存关系:

    .Package(url: "https://github.com/PerfectlySoft/Perfect-Python.git", majorVersion: 1)

    然后将下列头文件导入Swift源代码:

    import PythonAPI
    import PerfectPython

    请注意在任何程序调用之前,必须调用Py_Initialize()函数初始化python嵌入环境:

    Py_Initialize()

    导入Python函数库模块

    使用 PyObj 类对象用于导入python模块。下列参考范例中,一个名为/tmp/clstest.py的脚本被动态导入到当前Swift运行环境:

    let pymod = try PyObj(path: "/tmp", import: "clstest")

    访问Python变量

    导入模块后,您可以使用PyObj.load()函数加载任何一个变量;也可以反过来用 PyObj.save()命令保存当前变量为一个新的值。

    比如,以下python脚本中有个叫做 stringVar 的字符串变量:

    stringVar = 'Hello, world'

    那么要取得这个字符串的值只需要这样做:

    if let str = pymod.load("stringVar")?.value as? String {
        print(str)
        // 会打印变量的字符串值 "Hello, world!"
    }

    此时您还可以为该变量直接写入新的字符串值:

    try pymod.save("stringVar", newValue: "Hola!")

    注意 目前,Perfect-Python仅支持如下Swift / Python数据类型自动转换:

    Python 类型 Swift 类型 备注
    int Int
    float Double
    str String
    list [Any] 递归转换
    dict [String:Any] 递归转换

    比如,您可以把一个字符串 String 转换为 PyObj,通过 let pystr = "Hello".python() 或者 let pystr = try PyObj(value:"Hello") 完成转换。

    反过来,如果要把 PyObj 类转换为Swift数据类型,比如字符串,则仍然有两种方法:let str = pystr.value as? Stringlet str = String(python: pystr)

    执行Python函数

    方法 PyObj.call() 用于带参数执行某个python函数。以如下python脚本为例:

    def mymul(num1, num2):
        return num1 * num2

    Perfect-Python 可以用下列方法封装并调用以上函数,您所需要注意的仅仅是其函数名称以及参数。其中函数名称用字符串代替,而参数用一个数组表达:

    if let res = pymod.call("mymul", args: [2,3])?.value as? Int {
        print(res)
        // 结果为 6
    }

    Python类对象

    请同样使用 PyObj.load() 函数用于家在Python类对象,但是注意后面一定要紧跟一个PyObj.construct() 用于初始化类对象实例。该方法同样支持用一个任意类型的数组作为参数进行对象构造。

    假设如下脚本的典型python类对象 Person,该类有两个属性姓名name 和年龄age,还有一个名为“自我介绍”的类对象方法intro():

    class Person:
        def __init__(self, name, age):
            self.name = name
            self.age = age
    
        def intro(self):
            return 'Name: ' + self.name + ', Age: ' + str(self.age)

    在Swift中初始化上述类对象的方法需要进行以下两步走:

    if let personClass = pymod.load("Person"),
        let person = personClass.construct(["rocky", 24]) {
        // person is now the object instance
      }

    之后就可以访问类实例的属性变量和方法了,如同上文所提到的普通变量和函数调用的方法一样:

    if let name = person.load("name")?.value as? String,
        let age = person.load("age")?.value as? Int,
        let intro = person.call("intro", args: [])?.value as? String {
          print(name, age, intro)
    }

    回调函数

    参考以下python代码,此时如果执行 x = caller('Hello', callback) 则可以将函数作为参数进行回调:

    def callback(msg):
        return 'callback: ' + msg
    
    def caller(info, func):
        return func(info)

    在Swift中等效的代码平淡无奇,只不过将待调函数作为参数而已::

    if let fun = pymod.load("callback"),
       let result = pymod.call("caller", args: ["Hello", fun]),
       let v = result.value as? String {
            print(v)
        // 结果是 "callback: Hello"
    }

    更多信息

    关于本项目更多内容,请参考perfect.org.

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