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  • python学习心得总结
    千次阅读
    2021-07-10 14:35:17

     

    21年7月8上午是我第一次接触python这个语言,对于python这个语言之前了解的也并不是很多,也可以说几乎为零。因为我们之前的学习也不考python,所以也没想过去主动学习它。

    然而当我听老师讲解的时候,首先我发现python这个语言相对与我们之前学习的C语言而言,python的代码程序编写貌似更加的简洁,对于符号和空格的要求也更加严格。换行时的顶格写还是空几格再写表达的意思可能就不同了。简而言之,python对于书写的格式更加正规简洁。其次,我感觉python这门语言的思想与C语言很像,学习过C语言之后再来学习python的基础的话还是很容易上手的。不过我感觉学习python最关键的一点就是多动手去敲一遍甚至多遍因为我们学过C语言之后就会发现这些代码大多数全都能一眼看懂,但是自己去敲的时候可能就成乱码了。因为python的对格式和符号的要求更高了所以刚开始入手难免会忽略很多细节或者习惯性的以C的某些标准来写,以致出现错误。

    第一天的学习也收获了很多基本上学会了python的基本用法,能够就行python文件及桌面文件的运行,在python文件中编写一些简单代码。

    第二天的学习主要以复习和看python例题为主,上午用一个小时左右的时间来巩固前一天学习的知识顺便看一下python未学的知识目录和学习的方向。之后便开始进行习题练习,说实话刚看例题的时候一题也写不出来,如果没有源代码的话真是啥也不会。显而易见之后的习题训练全变成了例题参考。其实看了源代码会发现代码写的都很巧妙也很简短。但是,说实话即便看完源代码我感觉我暂时也不能够正确敲写出来。

    综上,两天学习下来感觉目前遇到的难题还是正确无误的敲写代码,以及对代码书写格式的掌握很差。

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    本文收集整理关于学完python后再学什么的相关议题,使用内容导航快速到达。

    内容导航:

    Q1:Python学完还需要学什么才可以开发真正的应用软件?

    你说的c,c++,mfc的关系,并不完全需要向你所说的先后顺序去学,只是说c语言属于面向过程的语言,c++属于面向对象的语言,而mfc只是c语言的一个类库,而且mfc只是基于微软的开发类库,是对window API的高级封装,所以mfc不能脱离c++和Windows单独运用,而c语言和c++则不同,都可以用来在window,Linux和Mac环境编程各自的应用软件。

    至于你说的Python,是当前广泛应用的编程语言。但只学语言本身,对于开发应用软件并非绝对不可以,只开发过程更复杂,程序代码更多,而如果学习相应的类库模块和第三方模块,会使开发应用变得简单易行。

    另外,真的程序设计是要解决实践问题的,只学编程语言,还不足以开发实际应用。你还需要对你想要编写应用的领域有所了解。比如编写财会软件的用友软件公司的创始人王文京就是因为即懂得编程,更精通财会业务才能引领用友在财会软件领域独占鳌头的。

    wW.w.yIjITAo.com

    Q2:学完python以后,从事哪方面的工作好呢?

    现在互联网巨头,都已经转投到人工智能领域,而人工智能的首选编程语言就是python,未来前景显而易见。那么问题来了,想学Python,Python工程师工资一般多少?值得去学吗?

    说句实在话,还得看你自己:自己足够用功,经验够,两三万月薪也不是不可能;如果资历浅,又不用功,想要高薪,除非运气够好!

    学习Python可以从事以下工作:

    一、人工智能

    Python作为人工智能的黄金语言,选择人工智能作为就业方向是理所当然的,而且就业前景好,薪资普遍较高,拉勾网上,人工智能工程师的招聘起薪普遍在20K-35K,当然,如果是初级工程师,起薪也已经超过了12500元/月。

    二、大数据

    我们目前正处于大数据时代,Python这门语言在大数据上比Java更加有效率,大数据虽然难学,但是Python可以更好地和大数据对接,用Python做大数据的薪资也至少是20K以上了,大数据持续火爆,未来做大数据工程师,薪资还将逐渐上涨。

    三、网络爬虫工程师

    网络爬虫作为数据采集的利器,在大数据时代作为数据的源头,十分有用武之地。利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度,是数据分析师的福祉,通过网络爬虫,让BOSS再也不用担心你没有数据。做爬虫工程师的的薪资为20K起,当然,因为大数据,薪资也将一路上扬。

    四、Python web全栈工程师

    全栈工程师是指掌握多种技能,并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师(同时具备前端和后台能力),英文Full Stack developer。全栈工程师不管在哪个语言中都是人才中的人才,而Python web全栈工程师工资基本上都高出20K,所以如果你能力足够,首选就是Python web全栈工程师。

    五、Python自动化运维

    运维工作者对Python的需求很大,小伙伴们快快行动起来吧,学习Python自动化运维也能有个10k-15k的工资,很不错哦

    六、Python自动化测试

    Python这门语言十分高效,只要是和自动化有关系的,它可以发挥出巨大的优势,目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了,Python自动化测试的起薪一般也都是15K左右,所以测试的小伙伴也需要学习Python哦!

    Q3:学完Python可以做些什么

    Python的特点是优雅简单,易学易用(虽然我感觉还是有一些概念不容易理解),Python的哲学是尽量用最少的,最简单易懂的代码实现需要的功能。Python适宜于开发网络应用,脚本写作,日常简单小工具等等。Python的缺点是效率较低,但是在大量的场合效率却不是那么重要或者说Python不是其性能瓶颈,所以不要太在意。其次是2.x-3.x的过渡使得许多3.x还缺少很多2.x下的模块,不过也在完善中。其次就是源代码无法加密,发布Python程序其实就是发布源代码。

    Q4:学完python基础能去找些什么工作呢?

    Python是一门简单而文字简约的语言。阅读好的Python程序感觉就像阅读英语,尽管是非常严格的英语。Python的这种伪代码特性是其最大强项之一,它可让你专注于解决问题的办法而不是语言本身。正因为如此Python的学习才比C++,java等传统语言更容易上手和易学。

    现在将python学完以后能做什么总结如下:

    1.帮助公司开发各种自动化工具

    每个公司的业务不同会导致有不同的定制开发需求,如果具备一定的开发能力,你就可以进行二次开发了,如果开源软件用的不爽,那你还可以自己做一个哈!

    2.帮助评估和优化业务技术架构

    其实在很多情况下普通的开发人员是不太关注业务的并发承载能力,业务访问质量的,他们更多关注于功能的实现,因此写出来的技术架构不一定是高效的,在代码本身性能很差的情况下,你无论做多少集群、配置多高性能的服务器都不能使你的业务访问速度变快,此时如果你具备开发能力,你就可以帮助评估技术架构是否合理,哪里可以优秀,哪里可以做异步,哪里可以配置缓存,具备开发和架构设计及调优能力可是成为一个出色架构师的必须能力噢!

    3.开发公司的内部办公系统、CRM、网站等

    学会了自动化开发不代表你只能做 IT 自动化,你也可以尝试去做纯开发的工作,帮助公司开发相应的业务系统,这样更能提升自己的工作价值呀!

    4.做个全栈工程师

    全栈就是指什么都能做的样子,为什么我们选择 PYTHON 做为自动化学习的语言,因为 Python 自己就是个全栈式综合语言,能写后端、前端、GUI、科学运算、网络编程、大数据开发等等,掌握了这个工具利器,你就有能力成为一名全栈程序员啦!

    5.利用python做爬虫

    利用python的爬虫我们可以采集网上的各种数据为自己所用。

    当然python的用途不止这么多,希望大家学完以后能学以致用

    Q5:python基础学完之后,怎么进阶,简单点

    python基础学完之后要学习的内容还有很多:

    阶段一:Python语言

    阶段目标:熟练掌握Python多线程并发编程技术,可以编写爬虫程序和语音识别软件

    阶段二:Linux初级

    阶段目标:熟练掌握Linux操作系统管理技术,可以搭建几乎所有Linux环境服务器

    阶段三:Web开发之Django

    阶段目标:掌握三大Python后端框架,解决一切前后端Web开发问题

    阶段四:Web开发之Flask

    阶段目标:掌握三大Python后端框架,解决一切前后端Web开发问题

    阶段五:Web框架之Tornado

    阶段六:docker容器及服务发现

    阶段七:爬虫

    阶段目标:掌握分布式多线程大型爬虫技术,能开发企业级爬虫程序

    阶段八:数据挖掘和人工智能

    阶段目标:成为Python数据挖掘分析师,进入人工智能领域,成为IT市场最前沿人才

    Q6:学完Python都可以做什么

    从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫

    用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把,据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站,大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学,不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手,而且很快可以做出成果,非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。

    除了入门,爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织,通过抓取互联网上的公开数据,来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了,需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题,与小白的抓黄图小程序,复杂度差了很多倍。

    Web 程序

    除了爬虫,Python 也广泛应用到了 Web 端程序,比如你现在正在使用的知乎,主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架,豆瓣的后台也是基于 Python。除了 tornado (Tornado Web Server),Python 常用的 Web 框架还有 Flask(WelcomeFlask (A Python Microframework)),Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通过上述框架,你可以很方便实现一个 Web 程序,比如我认识的一些朋友,就通过 Python 自己编写了自己的博客程序,包括之前的 zhihu.photo,我就是通过 Flask 实现的后台(出于版权等原因,我已经停掉了这个网站)。除了上述框架,你也可以尝试自己实现一个 Web 框架。

    桌面程序

    Python 也有很多 UI 库,你可以很方便地完成一个 GUI 程序(话说我最开始接触编程的时候,就觉得写 GUI 好炫酷,不过搞了好久才在 VC6 搞出一个小程序,后来又辗转 Delphi、Java等,最后接触到 Python 的时候,我对 GUI 已经不感兴趣了)。Python 实现 GUI 的实例也不少,包括大名鼎鼎的 Dropbox,就是 Python 实现的服务器端和客户端程序。

    人工智能(AI)与机器学习

    人工智能是现在非常火的一个方向,AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架,大多是Python的实现,为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能,这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。

    机器学习,尤其是现在火爆的深度学习,其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉,其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具,深受此领域开发者喜爱。

    早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前,Python中即有scikit-learn,能够很方便地完成几乎所有机器学习模型,从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具,能很简单地进行调整。

    而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码,即可借助底层实现,方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

    值得一提的是,无论什么框架,Python只是作为前端描述用的语言,实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库,从而实现功能和性能上的扩展,这样的大规模计算中,让开发者更关注逻辑于数据本身,而从内存分配等繁杂工作中解放出来,是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

    科学计算

    Python 的开发效率很高,性能要求较高的模块可以用 C 改写,Python 调用。同时,Python 可以更高层次的抽象问题,所以在科学计算领域也非常热门。包括 scipy、numpy 等用于科学计算的第三方库的出现,更是方便了又一定数学基础,但是计算机基础一般的朋友。

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  • Python学习总结的一些经验
  • python学习总结

    2019-04-30 01:13:10
    NULL 博文链接:https://youyou888856.iteye.com/blog/2388212
  • 学完Python后可以做哪些工作呢?

    千次阅读 2021-11-08 10:01:16
    如果你想选择一种语言来入门编程,那么Python绝对...那学完Python后可以做哪些工作呢?现在小千来为大家回答这些问题。 发展前景一:Linux运维 用Python实现的测试工具及过程,包含服务器端、客户端、web、andriod、c

    如果你想选择一种语言来入门编程,那么Python绝对是首选!其非常接近自然语言,精简了很多不必要的分号和括号,非常容易阅读理解。编程简单直接,更适合初学编程者,让其专注于编程逻辑,而不是困惑于晦涩的语法细节上,比起JAVA、C#和C/C++这些编程语言相对容易很多。

    因此,即使是非计算机专业或者没有基础的小白,也能分分钟入门。那学完Python后可以做哪些工作呢?现在小千来为大家回答这些问题。
    在这里插入图片描述

    发展前景一:Linux运维

    用Python实现的测试工具及过程,包含服务器端、客户端、web、andriod、client端的自动化测试,自动化性能测试的执行、监控和分析,常用selenium appium等框架。

    Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言,Python是一门非常NB的编程语言。它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率,总而提升自己的能力,运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时,这个时候才是真正价值的体现,才能证明自身的能力,让老板重视。

    发展前景二:Python Web网站工程师

    我们都知道Web一直都是不可忽视的存在,我们离不开网络,离不开Web,利用Python的框架可以做网站,而且都是一些精美的前端界面,还有我们需要掌握一些数据的应用。

    发展前景三:人工智能

    我们都知道谷歌制作出了的机器人战胜了一个围棋大师,这个就是目前刚出头的人工智能,当然我们的人工智能时代还没有到来,如果这天来了,生活和世界将会发生翻天覆地的变化,而且现在发展这么快,人工智能的时代不会太远。

    Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较,这两种语言彼此非常相似,仅有一些细小的差别。还有JPthon,提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示,和可移植的http/ftp/html库。因此,它非常适合作为人工智能语言的。

    发展前景四:Python自动化测试

    大家都知道,就是Python语言对测试的帮助是非常大的,自动化测试中Python语言的用途很广,可以说Python太强大,掌握和熟悉自动化的流程,方法和我们总使用的各个模板,到现在为止,小千了解的Python使用最多的应该是自动化测试。

    发展前景五:数据分析

    我们都知道现在来临了大数据的时代,数据可以说明一切问题的原因,现在很多做数据分析的不是原来那么简单,Python语言成为了做数据分析师的首选,它同时可以给工作带来很大的效率。

    Python有三大神器:numpy,scipy,matplotlib。其中numpy很多底层使用C语言实现的,所以速度很快,用它参加各种数学建模大赛,完全可以替代r语言和MATLAB。spark,Hadoop都开了Python的接口,所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单,加上py对数据库支持都很好,或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用。

    以上就是小千总结的目前比较好的几个Python的发展规划和前景,让你学习Python时有个流程,不会晕头转向的。想了解更多Python技术知识,欢迎关注小千,后期会继续分享Python知识的哟!

    本文来自千锋教育,转载请注明出处。

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  • Python学习总结

    2017-08-29 15:59:17
    大佬的Python学习总结
  • 背景 大家好,我是 小E 我一直认同这个观点:一个优秀的数据人应该是...在学习完Python基础,我们完全可以上手Pandas库。其实并没有那么难,最主要还是多写多练、多总结。 这里我为大家整理出来了一个Python文档

    背景

    大家好,我是 小E

    我一直认同这个观点:一个优秀的数据人应该是思维、业务、分析和工程能力的综合体,谈思维、业务等能力可能大家觉得飘在空中。

    那好,今天我们抛开这些,就谈工程能力,或者再细化一点,就谈数据人应该了解和学习哪些技术栈。

    图片

    到底要不要精通Pandas

    我一直觉得,Pandas是数据分析中一个超级好用的工具,不接受任何反驳。

    在学习完Python基础后,我们完全可以上手Pandas库。其实并没有那么难,最主要还是多写多练、多总结。

    这里我为大家整理出来了一个Python文档和一个Pandas文档(文末自由获取)

    图片

    图片

    部分截图如上

    掌握一些机器学习方法

    除了使用Pandas做描述性统计与绘图之外。

    有些业务场景不是简单的对比、交叉分析就可以解决(一般是提供一些探索性过程结果)。比如分类、预测、人群聚类、文本挖掘等等。

    我之前提到说数据分析一般可以分成定量和定性的分析,定量的大家都比较清楚,也比较常见,但是定性的会去研究用户的主动反馈意见,而这些一般都是文本,当数据量较大的时候,肯定不是一条条自己去分析用户的情感、观点等维度,这时候完全可以利用方法快速准确的抽取出用户观点、主题和情感分析等等。

    关于这部分,我也给大家整理了学习视频(文末自由获取)

    图片

    部分截图如上

    掌握一些大数据方法

    在数据爆炸的年代,有些大数据处理方法,我们不得不掌握。这也就是很多招聘网站,都必须要求我们会hadoop和hive等方法。

    掌握这些方法,对于你找工作,绝对具有很大的竞争力。

    不用慌,我还是给大家准备了一套视频资料(文末自由获取)

    图片

    部分截图如上

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