python设计思维

❶ python和java，有什么不同

Python入门更快，但是java的运用更加广泛，所以二者各有各的优缺点，要学哪个还是要根据自己的实际需求情况来进行判断和选择。

首先来了解一下java与python各自的特点：

Java：高度面向对象的高级编程语言

设计初衷是“写一次代码，在哪里都可以用”，可以完成任何规模的任务，所以它也是很多公司在做商业级项目的时候的普遍选择。

Python：拥有简洁语法的高级编程语言

设计初衷是“让代码读起来更轻松”，并且让程序员们比起用其他语言，可以写更少的代码，事半功倍。

最后是给初入行业的新人一些学习建议：

如果你只是编程爱好者，或者把编程语言作为一个工作中的应用工具，Python是个不错的选择。如果你想在程序员的道路上稳步发展，建议先学习Java，再学python，C++，JavaScript，PHP等其他语言，会事半功倍。

一名优秀的程序员，绝不会只靠一门语言走到黑，通吃它们就完了！兼容并蓄，触类旁通，这才是一个成熟IT从业者该有的心态！

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校。好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝学有所成！望采纳！

❷ 有了解python的吗

总体来说python要比java简单。对于零基础的小伙伴选择python可能更加容易。python语言最近几年也是特别的火。

首先我们先看一下python语言的优缺点：

Python目前是比较流行的语言，深受广大程序员的喜爱，不仅仅是因为其语言本身突出的优势，也是由目前Python的语言地位决定的，很多人可能已经了解过Python是什么?但是并不清楚Python语言的优缺点是什么?今天我们就一起来探讨一下这个问题，希望各位小伙伴能清楚的了解Python语言的优缺点。

Python这门语言的魅力和影响力已经远超Java、C、C++等编程语言前辈，2018年主流的十大编程语言中，Python排名第一。被广大使用者誉为“更美好”编程语言。也常常被昵称为“胶水语言”，Python这门语言拥有很多的优势，看完之后你会发现学习Python还是很不错的。

Python语言的优点第一个就是简单易学，简单到什么程度呢，举个例子来说，同样一个程序,使用C可能需要1000行代码,使用Java需要100行代码,而使用Python则只需要20行代码。这也就是很多新手小白选择学习Python的原因，它没有那么复杂的逻辑，代码简洁规范，关键字也相对较少，说明文档还非常简单，极易上手。

第二个优点是免费开源，简单地说，你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。

第三个优点是开发速度快效率高，Python
的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C
写的，因此Python运行速度非常快，开发效率非常高。此外Python还有：可移植性强、面向对象、可扩展性、可嵌入性、丰富的库等优势。这些都是Python的优点，所以造就了功能强大的Python语言，很适合零基础入行的小白们学习。

说到Python语言的缺点，就是单行语句和命令行输出问题，有些时候不能将程序写成一行，这一点需要注意一下，不过Python的语言优势足以碾压其缺点。

以上就是Python语言的优缺点，很多人入行选Python都是基于此，而且目前Python程序员很是吃香，招聘岗位多，待遇薪资高，想学习的小伙伴不要犹豫啦!

最后我们看一下java语言：

首先了解Java是什么，Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。

Java的众多特点使得它的应用范围也很广，比如：由于Java具有安全性，所以被广泛应用于金融行业，很多第三方交易系统、银行的前后台电子交易系统等都是用Java开发的;由于Java具有平台独立与可移植性让它可以被应用于嵌入式物联网领域。而广泛的应用领域使得Java人才的就业选择也有很多，下面就介绍下Java适用于什么工作。

首先是网页开发，在学习Java技术时，比较重点的一块就是JavaWeb开发，这部分技术包含了HTML5、CSS、JavaScript、jQuery脚本语言和异步交互技术AJAX等，学完后你基本就可以胜任一名网页开发工程师的工作了。

其次是Android游戏开发，有些游戏脚本语言是可以和Java语言无缝交互的，所以学好Java语言还可以去做游戏开发。第三，企业级应用开发。由于Java的健壮性、安全性等特性，很多企业级的应用都是用Java语言来开发的，通过Java开发可以大大增加应用的安全等级。

以上就是Java的定义和Java的就业方向。目前Java仍是世界主流的编程语言，招聘市场上的Java人才也仍是供不应求。

总而言之。每一门语言都有自己的独特优势，学好了就业都不会太差。但是对于零基础的小伙伴还是建议学习python。对于有一点基础的小伙伴可以选择学习java。

❸ python适合做人工智能的编程语言吗

先来上两张图人工智能和Python的图。

从上图可以看出，人工智能包含常用机器学习和深度学习两个很重要的模块，而下图中Python拥有matplotlib、Numpy、sklearn、keras等大量的库，像pandas、sklearn、matplotlib这些库都是做数据处理、数据分析、数据建模和绘图的库，基本上机器学习中对数据的爬取（scrapy）、对数据的处理和分析（pandas）、对数据的绘图（matplotlib）和对数据的建模（sklearn）在Python中全都能找到对应的库来进行处理。

所以，要想学习AI而不懂Python，那就相当于想学英语而不认识单词，所以，Python学起来吧。

❹ Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢

市面上的Python书籍非常丰富，对于刚接触到Python的小白的确不太友好。这里我分享一些自学Python入门到精通推荐看的书籍。

1、《Python编程：从入门到实践》

Python最大的一个优势就是数据分析，如果想向数据分析方向发展，就需要深入掌握Python一些重要的库比如numpy，pandas等。那么这本书就是学习Python数据分析的宝库。该书讲解了如何利用各种Python库高效地解决各式各样的数据分析问题，实用性很强，适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

以上就是自学Python入门到精通的书籍推荐。

❺ python的语言特点有哪些

python语言的特点主要有速度快、免费、可移植性、解释性、可扩展性等，具体如下：

1、速度快：Python的底层是用C语言写的很多标准库和第三方库也都是用C写的运行速度非常快。
2、免费：使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读源代码、做改动、把一部分用于新的自由软件中。
3、可移植性：由于其具有开源本质，Python已经被移植在许多平台上，这些平台包括Linux、Windows FreeBSDMacintosh等。
4、解释性：Python语言写的程序不需要编译成二进制代码可以直接从源代码运行程序。
5、可扩展性：Python本身被设计为可扩充的并非所有的特性和功能都集成到语言核心。 Python提供了丰富的API和工具以便程序员能够轻松地使用C语言、C++Cython来编写扩充模块。达内教育开设Python人工智能与数据分析实战课，因材施教课程设计 满足不同人员学习需求，OMO线上线下同步教学，因材施教分级教学。

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❻ python的思维逻辑怎么样

Python作为一门强大的面向对象，程序设计，类似于现在主流的其他设计语言。它可以胜任程序开发的各个方面，无论是从入门级还是到专业级的科学计算。#我要学Python#

人工智能

为什么学习Python

Python越来越热了，以后会加入全国计算机等级考试，还有传说是连高考也会加入Python相关的一些内容。目前想做一系列课程，主要是给小学阶段的学生们学习Python的，所以会介绍的尽可能简单。

❼ python软件开发工程师的逻辑思维可以怎么培养

程序员逻辑思维的培养对软件工程非常重要，思维快的能快速编写逻辑代码。可以从一下几个方面进行慢慢培养。
第一：明确学习目的
逻辑思维学习编程对多数IT业人员来说都是非常有用的。学编程，做一名编程人员，从个人角度讲，可以解决在软件使用中所遇到的问题，改进现有软件，可以为自己找到一份理想的工作添加重要得砝码，有利于在求职道路上谋得一个好的职位；从国家的角度，可以为中国的软件产业做出应有的贡献，一名优秀的程序员永远是被争夺的对象。学习编程还能锻炼思维，使我们的逻辑思维更加严密；能够不断享受到创新的乐趣，将一直有机会走在高科技的前沿，因为程序设计本身是一种创造性的工作。知识经济时代给我们带来了无限的机会，要想真正掌握计算机技术，并在IT行业里干出一番事业来，有所作为，具有一定的编程能力是一个基本条件和要求。
第二打好基础，学好基础知识对我们开发也很重要学编程要具备一定的基础，总结之有以下几方面：
首先是数学基础 从计算机发展和应用的历史来看计算机的数学模型和体系结构等都是有数学家提出的，最早的计算机也是为数值计算而设计的。因此，要学好计算机就要有一定的数学基础，出学者有高中水平就差不多了。
其次是逻辑思维能力的培养 学程序设计要有一定的逻辑思维能力，“逻思力”的培养要长时间的实践锻炼。要想成为一名优秀的程序员，最重要的是掌握编程思想。要做到这一点必须在反复的实践、观察、分析、比较、总结中逐渐地积累。因此在学习编程过程中，我们不必等到什么都完全明白了才去动手实践，只要明白了大概，就要敢于自己动手去体验。谁都有第一次。有些问题只有通过实践后才能明白，也只有实践才能把老师和书上的知识变成自己的，高手都是这样成材的。最后是选择一种合适的入门语言 面对各种各样的语言，应按什么样的顺序学呢？程序设计工具不外乎如下几类： 1）本地开发 应用软件开发的工具有：Visual Basic 、Delphi 、VC++ ( C++ Builder ) 等；数据库开发工具有：Visual Foxpro 、Oracle Developer 、Power Builder 等。 2）跨平台开发 开发工具如 Java 等。 3）网络开发 对客户端开发工具如：Java Script 等；对服务器开发工具如：PHP 、ASP 、JSP 、ISAPI 、NSAPI 、CGI 等。 以上不同的环境下几种开发工具中 VB 法简单并容易理解，界面设计是可设化的，易学、易用。选 VB 作为入门的方向对出学者是较为适合的。
第三：注意理解一些重要概念
一本程序设计的书看到的无非就是变量、函数、条件语句、循环语句等概念，但要真正能进行编程应用，需要深入理解这些概念，在理解的基础上应用，不要只简单地学习语法、结构，而要吃透针对这些语法、结构的应用例子，做到举一反三，触类旁通。
第四：掌握编程思想，编程思想使用较多的就是oop编程思想
学习一门语言或开发工具，语法结构、功能调用是次要的，最主要是学习它的思想。例如学习 VC 就要学习 Windows 的内在机理、什么是线程......；学习 COM 就要知道VTALBE 、类厂、接口、idl......，关键是学一种思想，有了思想，那么我们就可以触类旁通。
第六：多实践、多交流，一切思维来自项目开发的积累
掌握编程思想必须在编程实际工作中去实践和体会。编程起步阶段要经常自己动手设计程序，具体设计时不要拘泥于固定的思维方式，遇到问题要多想几种解决的方案。这就要多交流，各人的思维方式不同、角度各异，各有高招，通过交流可不断吸收别人的长处，丰富编程实践，帮助自己提高水平。亲自动手进行程序设计是创造性思维应用的体现，也是培养逻辑思维的好方法。
第七：养成良好的编程习惯
编程入门不难，但入门后不断学习是十分重要的，相对来说较为漫长。在此期间要注意养成一些良好的编程习惯。编程风格的好坏很大程度影响程序质量。良好的编程风格可以使
程序结构清晰合理，且使程序代码便于维护。如代码的缩进编排、变量命令规则的一致性、代码的注释等。
第八：上网学编程
在网上可以学到很多不同的编程思想、方法、经验和技巧，有大量的工具和作品及相关的辅导材料供下载
8.加强计算机理论知识的再学习
思维培养学编程是符合“理论→实践→再理论→再实践”的一个认识过程。一开始要具有一定的计算机理论基础知识，包括编程所需的数学基础知识，具备了入门的条件，就可以
开始编程的实践，从实践中可以发现问题需要加强计算机理论知识的再学习。程序人人皆可编，但当你发现编到一定程度很难再提高的时候，就要回头来学习一些计算机科学和数
学基础理论。学过之后，很多以前遇到的问题都会迎刃而解，使人有豁然开朗之感。因此在学习编程的过程中要不断地针对应用中的困惑和问题深入学习数据结构、算法、计算机
原理、编译原理、操作系统原理、软件工程等计算机科学的理论基础和数理逻辑、代数系统、图论、离散数学等数学理论基础知识。这样经过不断的学习，再努力地实践，编程水平一定会不断提高到一个新高度。
这就是总结出来的思维培养模式，希望能帮到你，谢谢！

❽ 请问下学习python需要注意什么

当我们进行Python学习的时候，一定要保持良好的逻辑思维能力，虽然说Python适合零基础人员学习，但是学习的时候也需要较强的思维能力。
同时，Python所操作的对象可能是进行数据收集的，可能是人工智能开发，在这方面数理化基础也需要不断积累提升。
简单的来说，当我们进行Python学习的时候，一定要多看视频、多听老师讲解，老师教授的内容都比较细致到位，可以让我们少走弯路，在学习过程中也一定要记笔记。
学习Python，进行编程的时候，千万不要抄写代码，写代码一定要有自己的思路，这样学习起来才可以起到更好的作用。
对于任何人来说，做编程，一定要有自己的编程风格。
在平时学习过程中，将自己的内容做成笔记，平时多看看博客，多写写代码，多与大家进行交流学习，要记住多写多练，是学习任何一种语言非常有效的办法，平时一定要多进行实战项目操作。

❾ 初学者如何学习python如何快速从Python小白到初级Python工程师

制定目标
我的学习历程：我想免费学习Python，因此我必须养成每天的学习习惯（每天4个小时），甚至要利用我的周末。我的总体规划是设定目标并追逐目标。我为7个星期设定了7个目标！
第1周
我的第一周目标-（Python基础知识）作为初学者，我们的第一周目标应该是-熟悉Python基础知识，例如变量，条件，列表，循环，函数。（好奇并探索您可以使用Python进行的操作）。由于我想免费学习python，所以我开始在互联网上进行挖掘，幸运的是发现了一个Python备忘单，对我有很大帮助。
第2周
第二周目标-（提高我的编码能力）解决100多个编码问题。反向字符串，回文，GCD，合并排序数组，If-then-else语句，循环，函数和python软件包问题。“越努力，您就会成为更好的开发者”
第3周
第三周目标-（了解数据结构和算法），提升您的技能和知识，并学习基础知识，例如堆栈，队列，元组，树，字典，链接列表，搜索（线性和二进制搜索），递归函数（阶乘，斐波那契数列），排序（气泡排序，选择排序）和时间复杂度（线性，二次和常数）。
第4周
第四（探索Python库）Python之所以在开发人员中如此受欢迎，是因为其令人赞叹的库可供用户使用。您可以使用的一些最常见的库是Numpy，Scipy，Scikit-learn，Theano，TensorFlow，Keras，PyTorch和Pandas。
OpenCV是计算机视觉库，可为您提供图像处理功能！很酷吧？
SimpleCV，另一个CV库，本质上是OpenCV的子集，但学习曲线要低得多。
我发现个惊人的博客约有56个Python库。
PyGame，一个游戏开发库，可让您制作出色的游戏。
第5周
第五周目标-（学习Python框架）您必须学习至少3个流行的框架。阅读框架文档，在B站上找到视频教程。必须以Numpy，Django，pandas和Scrapy开头。
Django-一个Web应用程序框架。从这里您可以学习Django。
Flask（Python Microframework），另一种流行的Web应用程序框架，更加扎实（因此更加灵活）的Web应用程序开发方法
第6周
第六周目标-（从事Python项目）这是最重要的。在这里，您必须测试并应用您的知识。在第6周，您要做的就是至少处理3个python项目。我知乎分享了我以前的答案，您将在这里获得一些适合初学者和中级学习者的出色python项目：使用Python构建的一些出色项目？
第7周
第七周目标-（Python面试练习）恭喜！现在，您拥有在全球任何一家技术公司中申请任何软件工程工作所需的资源。现在，练习您的软技能，并尽可能练习面试问题。

❿ 如何系统地自学 Python

是否非常想学好 Python，一方面被琐事纠缠，一直没能动手，另一方面，担心学习成本太高，心里默默敲着退堂鼓？

幸运的是，Python 是一门初学者友好的编程语言，想要完全掌握它，你不必花上太多的时间和精力。

Python 的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面：

• 语法简洁明了：相对 Ruby 和 Perl，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，不玩儿玄学。

• 切入点很多：Python 可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。


废话不多说，学会一门语言的捷径只有一个： Getting Started

¶ 起步阶段
任何一种编程语言都包含两个部分：硬知识和软知识，起步阶段的主要任务是掌握硬知识。

硬知识
“硬知识”指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等，例如：变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的，看上去是掌握了一种语法，实际是建立了一种思维。例如：让一个 Java 程序员去学习 Python，他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到 Python 中来，因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。

如果你是刚开始学习编程的新手，一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但对于建立稳固的编程思维是必不可少。

下面列出了一些适合初学者入门的教学材料：

廖雪峰的 Python 教程 Python 中文教程的翘楚，专为刚刚步入程序世界的小白打造。

笨方法学 Python 这本书在讲解 Python 的语法成分时，还附带大量可实践的例子，非常适合快速起步。

The Hitchhiker’s Guide to Python! 这本指南着重于 Python 的最佳实践，不管你是 Python 专家还是新手，都能获得极大的帮助。

Python 的哲学：

• 用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。

学习也是一样，虽然推荐了多种学习资料，但实际学习的时候，最好只选择其中的一个，坚持看完。

必要的时候，可能需要阅读讲解数据结构和算法的书，这些知识对于理解和使用 Python 中的对象模型有着很大的帮助。

软知识
“软知识”则是特定语言环境下的语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分，即使完全不了解不会使用，也不会妨碍你去编程，只不过写出的程序，看上去显得“傻”了些。

对这些知识的学习，取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言，起步阶段极易走火，或者在选择 Python 版本时徘徊不决，一会儿看 2.7 一会儿又转到 3.0，或者徜徉在类库的大海中无法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什么都要试试，或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动，或者整天跪舔语法糖，老想着怎么一行代码把所有的事情做完，或者去构想圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。

很多“大牛”都会告诫初学者，用这个用那个，少走弯路，这样反而把初学者推向了真正的弯路。
还不如告诉初学者，学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug，只能脚踏实地，没有奇迹只有狗屎的过程。

选择一个方向先走下去，哪怕脏丑差，走不动了再看看有没有更好的解决途径。

自己走了弯路，你才知道这么做的好处，才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式，为什么面向过程可以解决却偏要面向对象，为什么我可以操纵每一根指针却偏要自动管理内存，为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise...

更重要的是，你会明白，高层次的解决方法都是对低层次的封装，并不是任何情况下都是最有效最合适的。

技术涌进就像波浪一样，那些陈旧的封存已久的技术，消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、手游和 HTML5 的火热，某些方面不正在重演过去 PC 的那些历史么？

因此，不要担心自己走错路误了终身，坚持并保持进步才是正道。

起步阶段的核心任务是掌握硬知识，软知识做适当了解，有了稳固的根，粗壮的枝干，才能长出浓密的叶子，结出甜美的果实。

¶ 发展阶段
完成了基础知识的学习，必定会感到一阵空虚，怀疑这些语法知识是不是真的有用。

没错，你的怀疑是非常正确的。要让 Python 发挥出它的价值，当然不能停留在语法层面。
发展阶段的核心任务，就是“跳出 Python，拥抱世界”。

在你面前会有多个分支：科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，这些都不是仅仅知道 Python 语法就能解决的问题。

拿爬虫举例，如果你对计算机网络，HTTP 协议，HTML，文本编码，JSON 一无所知，你能做好这部分的工作么？而你在起步阶段的基础知识也同样重要，如果你连循环递归怎么写都还要查文档，连 BFS 都不知道怎么实现，这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样，非常低效。

在这个阶段，不可避免要接触大量类库，阅读大量书籍的。

类库方面
“Awesome Python 项目”：vinta/awesome-python · GitHub
这里列出了你在尝试解决各种实际问题时，Python 社区已有的工具型类库，如下图所示：



vinta/awesome-python

你可以按照实际需求，寻找你需要的类库。

至于相关类库如何使用，必须掌握的技能便是阅读文档。由于开源社区大多数文档都是英文写成的，所以，英语不好的同学，需要恶补下。

书籍方面
这里我只列出一些我觉得比较有一些帮助的书籍，详细的请看豆瓣的书评：

科学和数据分析：
❖“集体智慧编程”：集体智慧编程 (豆瓣)
❖“数学之美”：数学之美 (豆瓣)
❖“统计学习方法”：统计学习方法 (豆瓣)
❖“Pattern Recognition And Machine Learning”：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖“数据科学实战”：数据科学实战 (豆瓣)
❖“数据检索导论”：信息检索导论 (豆瓣)

爬虫：
❖“HTTP 权威指南”：HTTP权威指南 (豆瓣)

Web 网站：
❖“HTML & CSS 设计与构建网站”：HTML & CSS设计与构建网站 (豆瓣)

...

列到这里已经不需要继续了。

聪明的你一定会发现上面的大部分书籍，并不是讲 Python 的书，而更多的是专业知识。

事实上，这里所谓“跳出 Python，拥抱世界”，其实是发现 Python 和专业知识相结合，能够解决很多实际问题。这个阶段能走到什么程度，更多的取决于自己的专业知识。

¶ 深入阶段
这个阶段的你，对 Python 几乎了如指掌，那么你一定知道 Python 是用 C 语言实现的。

可是 Python 对象的“动态特征”是怎么用相对底层，连自动内存管理都没有的C语言实现的呢？这时候就不能停留在表面了，勇敢的拆开 Python 的黑盒子，深入到语言的内部，去看它的历史，读它的源码，才能真正理解它的设计思路。

这里推荐一本书：
“Python 源码剖析”：Python源码剖析 (豆瓣)
这本书把 Python 源码中最核心的部分，给出了详细的阐释，不过阅读此书需要对 C 语言内存模型和指针有着很好的理解。

另外，Python 本身是一门杂糅多种范式的动态语言，也就是说，相对于 C 的过程式、 Haskell 等的函数式、Java 基于类的面向对象而言，它都不够纯粹。换而言之，编程语言的“道学”，在 Python 中只能有限的体悟。学习某种编程范式时，从那些面向这种范式更加纯粹的语言出发，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 语言的根源。

这里推荐一门公开课
“编程范式”：斯坦福大学公开课：编程范式
讲师高屋建瓴，从各种编程范式的代表语言出发，给出了每种编程范式最核心的思想。

值得一提的是，这门课程对C语言有非常深入的讲解，例如C语言的范型和内存管理。这些知识，对阅读 Python 源码也有大有帮助。

Python 的许多最佳实践都隐藏在那些众所周知的框架和类库中，例如 Django、Tornado 等等。在它们的源代码中淘金，也是个不错的选择。

¶ 最后的话
每个人学编程的道路都是不一样的，其实大都殊途同归，没有迷路的人只有不能坚持的人！

希望想学 Python 想学编程的同学，不要犹豫了，看完这篇文章，

Just Getting Started ！！！