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好久没写文了。最近在搞一些好玩的技术用到了 Python 。我原以为要花些时日#xff0c;谁知道第一天入门之后便没有再刻意地去学习它了。这里就写写其中的一些关键点吧。如果我去学一门语言不是因为它火了而是我用到它了。曾经闲着没事干的时候把 Kotlin 、Vue、React…
1. 前言
好久没写文了。最近在搞一些好玩的技术用到了 Python 。我原以为要花些时日谁知道第一天入门之后便没有再刻意地去学习它了。这里就写写其中的一些关键点吧。如果我去学一门语言不是因为它火了而是我用到它了。曾经闲着没事干的时候把 Kotlin 、Vue、React 学了但是从来没有实践中用到它们以至于现在几乎快要忘了。所以这是个惨痛的教训有可能用不到的东西不要去学。有这个时间泡妞打游戏它不香吗
2. 为什么选择Python
玩蛇其实我是拒绝的我要搞个爬虫以及数据清洗包括机器学习的一些东西。而这些方面 Python 具有先天性优势所以 Python 成了不二的选择。从这里你需要知道当你要去学一个新技术时你要知道它的优势是什么它的场景是什么。有不少人去报个班学 Python ,当你问他为什么学 Python 的时候他告诉你因为它火啊。这种是没有前途的。
3. 如何快速入门Python
这一篇是结合我个人的经历写的所以想快速入门首先你要有编程的经历掌握其它任何一门语言的前提下有一定的学习能力Python 对你来说是几乎没有难度的语言。
3.1 环境安装和包管理
Python 大部分人学习和使用直接去官方下对应的环境包安装就行了当然这个也可以。事实上如果用的多了后面会涉及环境的问题。这里建议直接使用 Anacoda3 。这个可以看作 Python 中的 Maven 或者 Gradle 。将来你会遇到有得项目依赖 Python2 有的依赖 Python3 的问题Anacoda3可以帮助你解决特定的环境管理问题。
3.2 一种以缩进来归纳代码块的语言
这个是 Python 比较特色的一个地方。它不使用大括号 {} 来控制类函数以及其他逻辑判断的层次。如果是 Java 你会这么写
public void test(String str){
if(str!null){
System.out.println(str str);
}else{
System.out.println(str is null);
}
}
用 Python 就这么写了
def test(str):
if str:
print(str)
else:
print(None)
从这里可以看出来 Python 把能省的都省了连变量类型返回值类型都不要了。作为面向对象的语言来说这有点”不严谨“ ,但是作为脚本语言来说这就非常受用了。写这一篇文章的时候刚好需要修改个证件照的大小Python 随手就处理了
file_dir ./2.jpgwith Image.open(file_dir) as img:x, y img.size
x_s 650
y_s y * x_s / xout img.resize((int(x_s), int(y_s)), Image.ANTIALIAS)
out.save(./3.jpg)
在你掌握一门其它语言的前提下学习 Python 是很容易的。所以基本语法几乎是一遍过。高级特性建议边用边学不用再这个上面浪费时间。学习任何一门语言都是多练多写。就像神枪手都是子弹喂出来一样一名出色的 Coder 都需要代码量达到一定的量级。
3.3 难点
我觉得唯一的比较花时间的就是切片(slice)。切片就是按照范围取 list 或者 tuple 中的值。非常灵活切片不但有正序也有逆序。这也是 Python 擅长处理数据的重要原因之一。这里要花大量的时间取练习和理解操作数据。机器学习科学实验数据分析都用得到。
4. 如何快速学习
建议直接自定一个小需求开始学遇到问题就去解决问题。然后着重练习并理解自己遇到的问题的技术解决途径。我写完 HelloWorld 就没有去按部就班了。 找了个爬虫脚本去尝试爬东西。并且去理解里面的一些写法然后把自己的一些想法实现进去。练习数据处理可以去连一个数据库进行各种数据的聚合操作。学新东西你往往不知道什么对你有最直观的提高只有需求才能让你找到短板、看清方向。不要纠结于某些你不知道用途的语言特性。
5. 尽情地调包
”玩蛇“ 就是玩调包一名出色的 Python Coder 都是调包侠Python 有非常丰富的类库让你去实现各种想法。所以用 Python 不要遇到场景就想着造轮子先去找找有没有轮子。这里有几个常用的轮子你可以在学习的时候就能用起来:
BeautifulSoup 玩爬虫必备
Pillow 图片处理库。 比如我上面给美女帮忙P图的的就是它赢得好感必备。
Numpy 高性能科学计算和数据分析的基础包。 玩机器学习必备。
Pandas 数据分析必学
还有非常多不过上面的几个在某些领域非常强大玩的好能当饭吃。
6. 总结
Python 作为第二语言非常不错而且上手非常快。平时处理点数据很顺手玩起来很爽。如果想搞一些人工智能的东西需要的门槛就高些数学、统计、概率、英语、建模一个都不能少。所以如果要吃 Python 这碗饭还是要看清楚自己的能力的。单单会 Python 并不让你具备优势更不值得去报班学习因为学 Python 没有难度。
