编程入门的话建议学Python。
1、Python简单易学,不易打击信心。
2、c相对来说困难些,有可能会打击初学者的信心,很可能让初学者放弃。
3、Python与c有很多类似的地方,可以先从简单到困难。
4、c中的代码比较繁杂,相对来说Python中的代码简洁一些。
所以编程入门的话建议学Python。
若有不明白的地方,请移步Python视频教程继续学习!!
② 学Python入门应该先学什么
零基础情况下,想学一门语言。其实python非常适合初学者入门。相比较其他不少主流编程语言,有更好的可读性,因此上手相对容易。那么如何快速掌握python?
设定目标:做 Python 开发除了熟悉语言本身之外,还需要掌握很多相关联的技能,好比打NBA,你不光要学如何投篮,还要练习力量、技战术等一整套东西。所以,一个普通Python Web开发工程师需要掌握的技能包括至少一个Web框架,比如:Django、Flask、Tornado,做业务系统必须熟知一种数据库,还需要对Linux系统的基本操作和常用命令有所了解,因为以后你写到程序基本上都会运行在Linux平台上。
开发工具:工欲善其事必先利其器,Python IDE层出不穷,推荐Pycharm 和Sublime两个工具都是免费的,而且它们的学习成本非常低,网上找一篇教程看了基本就能上手,Vim、Emacs这样的远古神器还是放以后再去了解吧。
Python3:新手开始总纠结学 Python2 还是 Python3,这种纠结完全就是给自己徒增烦恼,因为它们是同一种语言,只有少部分地方语法不兼容,尽管目前大部分公司还在用Python2,但是Python3逐渐成为主流已是不争事实,毕竟后者性能方面更占有优势。
学习框架:对于刚入门的人,最重要的是培养Ta的学习兴趣和信心。有的会担心自己的基础知识都那么薄弱,如何能学好框架呢?其实这个担心倒是不必,大多数大型的框架都把功能封装得很完整,定义了一套在自己的框架下做事的“规则”,学习框架更多的是学习这些“规则”,入门倒不需要很深的理论基础。
③ 如何自学编程python
首先先了解Python语言的四大发展方向。目前Python的主要方向有web后端开发、大数据分析网络爬虫和人工智能,当然如果再细分的话还有自动化测试、运维等方向。
在学习Python的基础语法时,并不需要太多的基础,基本只要熟练使用电脑日常功能并对Python感兴趣就可以了,但如果想要在人工智能领域方向发展的话,线性代数、概率、统计等高等数学知识基本是必需的,原因在于这些知识能够让你的逻辑更加清晰,在编程过程中有更强的思路。
分享一个千锋Python的学习大纲给你
第一阶段 - Python 数据科学
Python 基础语法
入门及环境安装 、基本语法与数据类型、控制语句、错误及异常、错误处理方法、异常处理方法 、常用内置函数 、函数创建与使用、Python 高级特性、高级函数、Python 模块、PythonIO 操作 、日期与时间 、类与面向对象 、Python 连接数据库
Python 数据清洗
数字化 Python 模块Numpy、数据分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高级操作
Python 数据可视化
数据可视化基础、MLlib(RDD-Base API)机器学习、MatPlotlib 绘图进阶、高级绘图工具
第二阶段 - 商业数据可视化
Excel 业务分析
Excel 基础技能、Excel 公式函数、图表可视化、人力 & 财务分析案例、商业数据分析方法、商业数据分析报告
Mysql 数据库
Mysql 基础操作(一)、Mysql 基础操作(二)、Mysql 中级操作、Mysql 高级操作、电商数据处理案例
PowerBI
初级商业智能应用 (PowerQuery)、初级商业智能应用 (PowerPivot)、初级商业智能应用案例、存储过程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例
统计学基础
微积分、线性代数基础、统计基础
Tableau
Tableau 基本操作、Tableau 绘图、Tableau 数据分析、Tableau 流量分析
SPSS
客户画像、客户价值模型、神经网络、决策树、时间序列
第三阶段 - Python 机器学习
Python 统计分析
数据准备、一元线性回归、多元线性回归、一般 logistic 回归、ogistic 回归与修正
Python 机器学习基础
机器学习入门、KNN 讲义、模型评估方法、模型优化方法、Kmeans、DBSCAN、决策树算法实战
Python 机器学习中级
线性回归、模型优化方法、逻辑回归、朴素贝叶斯、关联规则、协同过滤、推荐系统案例
Python 机器学习高级
集成算法 - 随机森林、集成算法 -AdaBoost、数据处理和特征工程、SVM、神经网络、XGBoost
第四阶段 - 项目实战
电商市场数据挖掘项目实战
项目背景 & 业务逻辑 、指定分析策略 、方法实现与结果 、营销活动设计及结果评价 、撰写数据分析报告
金融风险信用评估项目实战
项目背景 & 业务逻辑 、建模准备 、数据清洗 、模型训练 、模型评估 、模型部署与更新
第五阶段 - 数据采集
爬虫类库解析 、数据解析 、动态网页提取 、验证码、IP 池 、多线程爬虫 、反爬应对措施 、scrapy 框架
第六阶段 - 企业课
团队户外拓展训练 、企业合作项目课程 、管理课程 、沟通表达训练 、职业素养课程
以上就是零基础Python学习路线的所有内容,希望对大家的学习有所帮助。
④ 初学者学习python编程有哪些方法
一、设置一个闹钟提前30分钟起床
你每天学习Python的最佳时间是在早晨。
从生物学角度来讲,一个人脑子最清醒的时间是每日清晨起床后的两个小时。如果不想浪费自己的脑细胞,那就晚上早睡,第二天早点起床,这样就可以在上课或上班前练习一下。
如果能提前给自己安排好学习的计划和内容,就能很大程度的提升学习效率,达到事半功倍的效果。一个简单的办法就是给自己一个“约定”:告诉自己,每天只花30分钟来学习Python,学完之后才能看手机刷网络等。
也许有的人会说,晚上熬夜写代码效率更高,其实这种想法是不可取的。因为熬夜给身体带来的伤害大家有目共睹,每年过劳死的人不在少数。而且熬夜会造成记忆力衰退,你会发现晚上学习真的记不住多少东西。
二、多利用周末或假期的空闲时间学习Python
这条建议看起来有点过分,有的人会说,过个周末不容易,还要挤出时间学习太累了。
其实,如果对一天的休息时间进行细分,就能做到玩好的同时又能学习Python。在这里分享一下我自己的作息规律表:
8:00起床,睡个懒觉。8:00——9:00吃饭时间。9:00——10:00看书学习时间。10:00——12:00出游时间。12:00——13:00午饭时间。13:00——15:00午休时间。15:00——18:00学习时间。18:00——19:00晚饭时间。19:00——20:00游戏时间。20:00——23:00学习和写作时间。23:00以后刷刷网络等,12点前睡觉,保证晚上至少有6个小时高质量睡眠时间。
当然了,具体的时间安排可以灵活调整,最重要的是要有一种自制力,娱乐要有度。
三、多做题
这一点就不用多说了吧,要想学好编程没有捷径。正确的学习方法,加上大量的代码练习,才能学好一门编程语言。
关于初学者学习python编程有哪些方法,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
⑤ 哪有python编程入门经典教程
我这里有Python编程,开发,进阶,自动化,实战等系列视频教程,还有安装包,素材,代码等等内容,这里就不一一说了,全套内容一共300G左右,非常的详细,需要的请到网盘下载查看整体内容,提取码:w36r
⑥ 如何自学python编程
链接:
Python 编程高手之路。本课程分五个阶段,详细的为您打造高手之路,本课程适合有一定python基础的同学。
用Python可以做什么?可以做日常任务,比如自动备份你的MP3;可以做网站,很多着名的网站就是Python写的。总之就是能干很多很多事。
课程目录:
第一阶段
第一章:用户交互
第二章:流程控制
第三章:数据类型
第四章:字符编码
第五章:文件处理
第二阶段
第六章:函数概述
第七章:闭包函数
......
⑦ 零基础小白如何学习Python编程入门
首先呢,你零基础,那么就意味着你一切都要从头开始。我们知道,有句话叫万事开头难,所以你一定要做好心理准备。半途而废就没意思啦,千万不能遇到问题就打退堂鼓,否则你最后也还是一无所获,时间金钱精力倒是耗费了不少。
其次,看你是自学还是报班学习了,来来来,这些是重点,记住啦:
如果你是自主学习,当然要找到好用的学习资料。可以是一本有趣的Python学习专用书籍,也可以是有趣的视频资料。
总之,一定要是通俗易懂,内容最好是要有趣的。毕竟我们都喜欢有意思的东西,学习时也不例外。上课的时候,幽默的老师更能抓住同学们的心呢。
⑧ python如何入门
Python上手很容易, 有其他语言编程经验的人可以在2周内学会Python最基本的内容,没基础的速度可能会慢点,那么学习Python都需要学习哪些内容呢?以下是老男孩教育Python全栈开发课程大纲:
一、 Python开发基础
核心能力:
1. 掌握计算机硬件&操作系统原理;
2. 掌握Python基础编程语法;
3. 掌握数据类型、字符编码、文件操作;
4. 掌握函数、装饰器、迭代器、内置方法。
二、 Python高级编程&数据库开发
核心能力:
1. 面向对象开发;
2. Socket网络编程;
3. Mysql数据库开发;
4. 线程、进程、队列、IO多路模型。
前端开发
核心能力:
1. Html、CSS、JavaScript开发;
2. Jqueryootstrap开发;
3. 前端框架VUE开发。
四、WEB框架开发
核心能力:
1. Django框架基础;
2. Django框架进阶;
3. BBS+Blog实战项目开发;
4. 缓存和队列中间件;
5. Flask框架学习;
6. Tornado框架学习;
7. Restful API。
五、 爬虫开发
核心能力:
1. 掌握爬虫的工作原理和设计思想;
2. 掌握反爬虫机制;
3. 掌握分布式集群爬虫应用。
六、全栈项目实践
核心能力:
1. 企业应用工具学习;
2. CRM客户关系管理系统开发;
3. 路飞学城在线教育平台开发。
七、数据分析
核心能力:
1. 金融知识于Python相关模块学习;
2. 金融量化分析方法;
3. 量化策略平台的开发;
4. 常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust交易策略”;
5. Numpy/Pandas/Scipy数据分析模块。
八、人工智能
核心能力:
1. 机器学习 爬取大量历史电影数据;
2. 图像识别脉络;
3. 无人机开发、无人驾驶。
九、自动化运维&开发
核心能力:
1. CMDB资产管理系统开发;
2. IT审计+主机管理系统开发
3. 分布式主机监控系统开发。
十、高并发语言Go开发
核心能力:
1. GO语言基础;
2. 数据类型与文件IO操作;
3. 函数和面向对象;
⑨ 新手如何快速入门Python编程
了解 Python 编程基础
首先第一点,要能够看懂了解变量、基础语法、编程规范等,这些事能够上手编写Python 代码的前提。
其次第二点,对于数据结构,字符串、列表、字典等需要比较熟练运用。
刚开始的这部分就做一些简单的练习,构造出一个数据类型,然后再实现基本的用法。比如你自己构造一个列表,实现列表中数据的访问、更新、删除等基本操作,比如len()、max()、min() 函数,以及 append()、count()、extend() 等方法。
Python函数及流程控制
有了前面的基础练习之后,学习Python的函数和控制语句,是真正去解决问题的过程,如何将固定的功能模块封装成函数,如何实现判断和循坏,这些不仅是写出代码的必要条件,也是训练编程思维的必经之路。
流程控制比较好掌握一些,条件语句和循坏语句在不同的场景下练习几遍,知道判断和循环实现的过程就行。
函数这个部分无外乎函数的定义、函数调用以及参数传递,但是要能够熟练地写出函数实现对应的功能,需要注意的细节很多。
利用Python做些事情
在前期的理论知识学透之后,你不妨尝试着利用利用Python做些事情,检验自己的学习成果,这样也能够巩固加深自己学习的理论知识。同时,可以查漏补缺,看看自己哪方面需要保持,哪方面需要继续学习。
这个时候不妨了解一些第三方库,你可以做更多的事情。对于不同的库,内部的方法、函数你还需要去熟悉,开始的时候先掌握少部分最常用的方法,在遇到实际的问题的时候,再去查对应的更多的用法,这样会更高效。
深入Python编程
首先需要了解Python的高级特性,如迭代器、生成器、装饰器等,了解类和面向对象的理念。深入下去,你可以去探索Python的实现原理,Python的性能优化,跳出Python语言本身,去了解计算机的交互原理,还有很长的路要走,但并不是每一个人都需要这个过程。
但这些确实是你在这个领域立足生根的重要条件,对于特别想要在IT行业发展的人来说,这个过程是非常有必要的。
以上就是关于如何快速入门Python编程的内容,希望可以为您提供一些帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师、Python编程素材及方法等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
⑩ python初学者怎么入门
看一些简单的视频。Python作为一种高级编程语言,在2018年世界脚本语言列表中排名第一,也是许多领域的首选语言,无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫,还是Web 程序开发、桌面程序开发还是科学计算、图像处理,Python都可以胜任。
Python基于清晰的语法和直观的问题解决方案还有其强大的跨平台GUI工具,也是激起许多小白初学者兴趣的重要条件,相比于其他语言,Python效率极高,程序包含的代码行更少,代码也更容易阅读、调试和扩展。
同时,Python工程师目前正处于人才需求旺盛、供应短缺的时期,工资一路上涨,所以Python是十分适合编程初学者进行学习的。
简单易学、语法优美Python相对于其他编程语言来说,应该算比较易学的一门语言。Python力求代码简洁、优美,其语法接近于人类语言,它的关注点更多在于如何解决问题,而不是复杂的语法和结构。所以越来越多的初学者选择Python作为编程的入门语言。
丰富且强大的库Python的库非常全面且强大,针对方方面面,其包含了解决多种问题的类库。除了标准库以外,还有许多其他高质量的库,可以帮助初学者处理各种工作。合理使用Python的类库,能够快速的实现功能,满足业务需求。