Hướng dẫn how to start learning python - làm thế nào để bắt đầu học python

Ngày 30 tháng 9 năm 2022

Nếu bạn muốn biết cách học Python, đây là hướng dẫn duy nhất mà bạn sẽ cần.

Hơn một thập kỷ trước, tôi tốt nghiệp đại học với bằng lịch sử và ít triển vọng. Sau đó, tôi trở thành một kỹ sư học máy thành công, chuyên gia tư vấn khoa học dữ liệu và hiện là Giám đốc điều hành của DataQuest.

Đây không phải là một câu chuyện thành công qua đêm, mặc dù. Hành trình học Python của tôi là dài, không hiệu quả và thường xuyên nản lòng.

Nếu tôi có thể làm điều đó một lần nữa, tôi sẽ làm theo các bước tôi sẽ chia sẻ với bạn trong bài viết này. Nó sẽ nhanh chóng theo dõi sự nghiệp của tôi, tiết kiệm hàng ngàn giờ lãng phí và ngăn chặn rất nhiều căng thẳng.

Những gì trong hướng dẫn này

Để thành công với Python, bạn cần biết cách suy nghĩ, nghiên cứu, lập kế hoạch và thực hiện hiệu quả. Hướng dẫn này giải quyết tất cả những điều đó. & NBSP;

Chúng tôi sẽ thảo luận về những cạm bẫy để tránh và xác định các nguồn động lực. Chúng tôi cũng sẽ giải quyết các cách tốt nhất để tìm hiểu cú pháp cơ bản và cách bắt đầu với các dự án Python thực sự. & NBSP;

Bạn muốn bỏ qua phía trước và bắt đầu học Python đúng cách? Hãy thử các khóa học tương tác của chúng tôi. Họ có thể đưa bạn từ người mới bắt đầu hoàn toàn đến sẵn sàng công việc, sử dụng mã thực tế chỉ trong nhiều tháng.

Đường cong học tập đáng sợ (tại sao hầu hết thất bại)

Học Python có thể là một trải nghiệm khó khăn và đau đớn. Nhưng nó không phải là như vậy! Lấy nó từ tôi.

Nếu bạn sử dụng đúng tài nguyên, việc học Python có thể dễ dàng.

Vấn đề là nhiều khóa học ngoài kia làm cho việc học Python khó khăn hơn. Để minh họa quan điểm của tôi, tôi sẽ cho bạn một ví dụ cá nhân.

Quá nhiều khóa học quá mức cú pháp

Khi tôi mới bắt đầu học Python, tôi muốn làm những điều khiến tôi phấn khích, như tạo trang web. Thật không may, khóa học tôi đã buộc tôi phải dành nhiều tháng cho cú pháp.

Mã Python tiếp tục trông xa lạ và khó hiểu, như thế này:

from django.http import HttpResponse
def index(request):
    return HttpResponse("Hello, world. You're at the polls index.")

Đối với người mới bắt đầu, mã này cũng có thể là một ngôn ngữ ngoài hành tinh. Nó không có gì ngạc nhiên khi tôi nhanh chóng mất hứng thú.

Đáng tiếc, hầu hết các hướng dẫn Python đều rất giống với điều này. Họ cho rằng bạn cần phải học tất cả cú pháp Python trước khi bạn có thể bắt đầu làm bất cứ điều gì thú vị. Có phải bất kỳ thắc mắc mà hầu hết mọi người từ bỏ?

Thay vì lãng phí thời gian cho các nhiệm vụ trần tục này, bạn có thể trải qua sự hồi hộp thực sự của Python. Hãy suy nghĩ phân tích dữ liệu, xây dựng một trang web hoặc tạo ra một máy bay không người lái tự trị với trí tuệ nhân tạo!

Đừng lo lắng - có một cách dễ dàng hơn

Sau nhiều lần thất bại, tôi đã tìm thấy một quá trình làm việc tốt hơn cho tôi. Trên thực tế, tôi tin rằng đây là cách tốt nhất để bất cứ ai học lập trình Python.

Đầu tiên, tôi đã dành ít thời gian nhất có thể để ghi nhớ cú pháp Python. Sau đó, tôi đã lấy những gì tôi học được và ngay lập tức dẫn đầu vào một dự án mà tôi thực sự thấy thú vị.. Then, I took what I learned and immediately dove headfirst into a project I actually found interesting.

Theo quy trình được nêu dưới đây không chỉ thú vị hơn, mà còn cho phép bạn học với tốc độ đáng kinh ngạc!

Trên thực tế, cách học tốt hơn này là cách mọi khóa học DataQuest được cấu trúc. Kiểm tra một số khóa học Python của chúng tôi ở đây.

Bước 1: Xác định những gì thúc đẩy bạn & NBSP;

Ở đây, tin tốt lành: Bất cứ ai cũng có thể đạt được mức độ thành thạo cao trong Python với động lực đúng đắn.

Là một người mới bắt đầu, tôi đấu tranh để giữ cho mình tỉnh táo khi cố gắng ghi nhớ cú pháp. Tuy nhiên, khi tôi cần áp dụng các nguyên tắc cơ bản của Python để xây dựng một dự án thú vị, tôi vui vẻ thức cả đêm để hoàn thành nó.

Những gì bài học ở đây? Bạn cần tìm những gì thúc đẩy bạn và hào hứng với nó! Để bắt đầu, hãy tìm một hoặc hai lĩnh vực mà bạn quan tâm:

• Khoa học dữ liệu / học máy
• Ứng dụng di động
• Trang web
• Khoa học máy tính
• Trò chơi
• Xử lý và phân tích dữ liệu
• Phần cứng / cảm biến / robot
• Tự động hóa nhiệm vụ công việc

Bước 2: Tìm hiểu cú pháp cơ bản, nhanh chóngBasic Syntax, Quickly

Tôi biết rồi mà. Tôi đã nói rằng chúng tôi dành ít thời gian nhất có thể trên cú pháp. Thật không may, bước này có thể bị bỏ qua hoàn toàn. & NBSP;

Dưới đây là một số tài nguyên tốt để giúp bạn tìm hiểu những điều cơ bản của Python mà không giết chết động lực của bạn:

• DataQuest - Python cho khóa học cơ bản khoa học dữ liệu - Tôi đã bắt đầu DataQuest để làm cho việc học Python và Khoa học dữ liệu dễ dàng hơn. DataQuest dạy cú pháp Python trong bối cảnh học tập khoa học dữ liệu. Ví dụ: bạn sẽ học các lệnh Python cơ bản trong khi phân tích dữ liệu thời tiết.
• Tìm hiểu Python một cách khó khăn-một cuốn sách dạy các khái niệm Python từ những điều cơ bản đến các chương trình chuyên sâu hơn.
• Hướng dẫn Python - Hướng dẫn trên trang Python chính.

Tôi có thể nhấn mạnh điều này đủ: Tìm hiểu cú pháp bạn có thể và tiếp tục. & NBSP; Lý tưởng nhất, bạn sẽ dành một vài tuần cho giai đoạn này, nhưng không quá một tháng.Learn what syntax you can and move on.  Ideally, you will spend a couple of weeks on this phase, but no more than a month.

Bạn càng sớm có thể làm việc trong các dự án, bạn sẽ học nhanh hơn. Bạn luôn có thể tham khảo lại cú pháp sau, nếu cần thiết.

Lưu ý nhanh: Tìm hiểu Python 3, không phải Python 2. Thật không may, rất nhiều tài nguyên học của Python, trực tuyến vẫn dạy Python 2. Nhưng Python 2 không còn được hỗ trợ nữa, vì vậy lỗi và lỗ hổng bảo mật sẽ không được sửa chữa!

Bước 3: Thực hiện các dự án có cấu trúc

Khi bạn đã học cú pháp Python cơ bản, hãy bắt đầu thực hiện các dự án. Áp dụng kiến ​​thức của bạn ngay lập tức sẽ giúp bạn nhớ mọi thứ bạn đã học.

Nó tốt hơn để bắt đầu với các dự án có cấu trúc cho đến khi bạn cảm thấy đủ thoải mái để tự mình thực hiện các dự án. Tại DataQuest, chúng tôi đã bao gồm một cách chiến lược các dự án có cấu trúc trong hầu hết các khóa học Python của chúng tôi. Bằng cách đó, bạn có thể ngay lập tức áp dụng những gì bạn đã học. & NBSP;

Dưới đây là một số ví dụ về các dự án DataQuest thực tế. Cái nào đốt cháy sự tò mò của bạn?

• Phá vỡ nhà tù: Ở đâu và khi nào hầu hết các nhà tù trực thăng xảy ra? Tìm hiểu với dự án hướng dẫn này cho người mới bắt đầu Python. & NBSP;
• Khảo sát thoát của nhân viên: Được thiết kế cho người dùng Python có kỹ năng trung gian, dự án có cấu trúc này giúp bạn dọn dẹp bộ dữ liệu để tìm câu trả lời cho các bên liên quan tại Bộ Giáo dục ở Queensland, Australia. & NBSP;
• Làm sạch dữ liệu và trực quan hóa kiểu Star Wars: Người hâm mộ của Star Wars sẽ không muốn bỏ lỡ dự án có cấu trúc này bằng cách sử dụng dữ liệu thực từ bộ phim. & NBSP;

Cảm hứng cho các dự án có cấu trúc

Khi nói đến các dự án có cấu trúc, không có ai bắt đầu. Tài nguyên tốt nhất cho bạn sẽ phụ thuộc vào những gì thúc đẩy bạn cũng như mục tiêu của bạn dành cho chương trình Python. & NBSP;

Bạn có quan tâm đến khoa học dữ liệu chung hoặc học máy? Bạn có muốn xây dựng một cái gì đó cụ thể như một ứng dụng hoặc trang web? Dưới đây là một số tài nguyên được đề xuất cho cảm hứng, được tổ chức theo danh mục:

Khoa học dữ liệu / học máy

• DataQuest - Dạy bạn Python và Khoa học dữ liệu tương tác. Bạn phân tích một loạt các bộ dữ liệu thú vị, từ các tài liệu CIA đến các số liệu thống kê của người chơi NBA. Cuối cùng, bạn xây dựng các thuật toán phức tạp, bao gồm các mạng lưới thần kinh và cây quyết định.
• Tài liệu Scikit-learn-Scikit-Learn là thư viện học máy Python chính. Nó có một số tài liệu và hướng dẫn tuyệt vời.
• CS109 - Đây là một lớp Harvard dạy Python cho khoa học dữ liệu. Họ có một số dự án của họ và các tài liệu khác trực tuyến.

Ứng dụng di động

• Kivy Guide - Kivy là một công cụ cho phép bạn tạo các ứng dụng di động với Python. Họ có một hướng dẫn để bắt đầu.

Trang web

• Hướng dẫn chai - Chai là một khung web khác cho Python. Ở đây, một hướng dẫn để bắt đầu với nó.
• Làm thế nào để tango với Django - Hướng dẫn sử dụng Django, một khung web Python phức tạp.

Trò chơi

• Hướng dẫn pygame - & nbsp; Tại đây, một danh sách các hướng dẫn cho Pygame, một thư viện Python nổi tiếng để làm trò chơi.
• Làm các trò chơi với pygame - một cuốn sách dạy cách tạo ra các trò chơi trong Python.

Phát minh ra các trò chơi máy tính của riêng bạn với Python - một cuốn sách hướng dẫn bạn cách thực hiện một số trò chơi bằng Python.

Hardware/Sensors/Robots

• Sử dụng Python với Arduino - Tìm hiểu cách sử dụng Python để kiểm soát các cảm biến được kết nối với Arduino.
• Học Python với Raspberry Pi - Xây dựng các dự án phần cứng sử dụng Python và Raspberry Pi.
• Học robot bằng cách sử dụng Python - Tìm hiểu cách chế tạo robot bằng Python.
• Raspberry Pi Cookbook - Tìm hiểu cách chế tạo robot bằng Raspberry Pi và Python.

Tập lệnh để tự động hóa công việc của bạn

• Tự động hóa những thứ nhàm chán với Python-Tìm hiểu cách tự động hóa các công việc hàng ngày bằng Python.

Các dự án là rất quan trọng. Chúng kéo dài khả năng của bạn, giúp bạn tìm hiểu các khái niệm Python mới và cho phép bạn thể hiện khả năng của mình cho các nhà tuyển dụng tiềm năng. Khi bạn đã thực hiện một vài dự án có cấu trúc, bạn có thể chuyển sang làm việc cho các dự án của riêng mình.

Bước 4: Làm việc trên các dự án Python một mình

Sau khi bạn làm việc thông qua một vài dự án có cấu trúc, đó là thời gian để tăng cường mọi thứ. Bạn có thể tăng tốc độ học tập của mình bằng cách làm việc trên các dự án Python độc lập.

Ở đây, chìa khóa: Bắt đầu với một dự án nhỏ. Nó tốt hơn để hoàn thành một dự án nhỏ thay vì bắt tay vào một dự án lớn không bao giờ hoàn thành. Start with a small project. It’s better to finish a small project rather than embark on a huge project that never gets completed.

8 lời khuyên để khám phá các dự án Python quyến rũ

Tôi biết nó có thể cảm thấy khó khăn khi tìm thấy một dự án Python tốt để làm việc. Dưới đây là một số mẹo để tìm các dự án thú vị:

• Mở rộng các dự án bạn đã làm việc trước đây và thêm nhiều chức năng hơn.
• Kiểm tra danh sách các dự án Python của chúng tôi cho người mới bắt đầu.
• Đi đến Python Meetups trong khu vực của bạn và tìm những người làm việc trong các dự án thú vị.
• Tìm các gói nguồn mở để đóng góp cho.
• Xem nếu bất kỳ tổ chức phi lợi nhuận địa phương nào đang tìm kiếm các nhà phát triển tình nguyện.
• Tìm các dự án mà người khác đã thực hiện và xem nếu bạn có thể mở rộng hoặc điều chỉnh chúng. GitHub là một nơi tốt để bắt đầu.
• Duyệt qua những người khác bài viết trên blog để tìm những ý tưởng dự án thú vị.
• Hãy nghĩ về các công cụ sẽ làm cho cuộc sống hàng ngày của bạn dễ dàng hơn. Sau đó, xây dựng chúng.

17 Ý tưởng dự án Python

Cần thêm cảm hứng? Dưới đây là một số ý tưởng bổ sung để khởi động sự sáng tạo của bạn:

Khoa học dữ liệu/ý tưởng dự án học máy

• Một bản đồ hình dung bỏ phiếu bầu cử theo tiểu bang
• Một thuật toán dự đoán thời tiết địa phương
• Một công cụ dự đoán thị trường chứng khoán
• Một thuật toán tự động tóm tắt các bài báo

Mobile App Project Ideas

• Một ứng dụng để theo dõi bạn đi bộ mỗi ngày như thế nào
• Một ứng dụng gửi cho bạn thông báo thời tiết
• Trò chuyện theo thời gian thực, dựa trên vị trí

Ý tưởng dự án trang web

• Một trang web giúp bạn lên kế hoạch cho bữa ăn hàng tuần của mình
• Một trang web cho phép người dùng xem lại các trò chơi video
• Một nền tảng ghi chú

Ý tưởng dự án trò chơi python

• Một trò chơi di động dựa trên vị trí, trong đó bạn nắm bắt lãnh thổ
• Một trò chơi trong đó bạn giải các câu đố thông qua lập trình

Ý tưởng dự án phần cứng/cảm biến/robot

• Các cảm biến giám sát ngôi nhà của bạn từ xa
• Đồng hồ báo thức thông minh hơn
• Một robot tự lái phát hiện trở ngại

Ý tưởng dự án tự động hóa công việc

• Tập lệnh để tự động hóa dữ liệu
• Một công cụ để quét dữ liệu từ web

Điều quan trọng là chọn một cái gì đó và làm điều đó. Nếu bạn bị treo lên để tìm kiếm dự án hoàn hảo, bạn có nguy cơ không bao giờ bắt đầu.

Dự án độc lập đầu tiên của tôi bao gồm điều chỉnh thuật toán ghi điểm tiểu luận tự động của tôi từ R thành Python. Nó không có vẻ đẹp, nhưng nó cho tôi cảm giác thành tựu và bắt đầu tôi trên con đường xây dựng kỹ năng của mình.

Hãy nhớ rằng: chướng ngại vật là không thể tránh khỏi. Khi bạn xây dựng dự án của mình, bạn sẽ gặp sự cố và lỗi với mã của mình. Dưới đây là một số tài nguyên để giúp bạn.

3 trong số các tài nguyên Python tốt nhất để không bị hủy bỏ

Hãy để cho thất bại làm bạn nản lòng. Thay vào đó, hãy xem các tài nguyên có thể giúp:

• Stackoverflow - Một trang web câu hỏi và trả lời cộng đồng nơi mọi người thảo luận về các vấn đề lập trình. Bạn có thể tìm thấy các câu hỏi cụ thể của Python ở đây.
• Google - Công cụ được sử dụng phổ biến nhất của bất kỳ lập trình viên có kinh nghiệm nào. Rất hữu ích khi cố gắng giải quyết lỗi. Đây là một ví dụ.
• Tài liệu Python - Một nơi tốt để tìm tài liệu tham khảo trên Python.

Bước 5: Tiếp tục làm việc trong các dự án chăm chỉ hơn (và khó hơn)

Khi bạn tìm thấy thành công với các dự án độc lập, hãy tiếp tục tăng khó khăn và phạm vi của các dự án của bạn. Học Python là một quá trình, và bạn sẽ cần động lực để vượt qua nó. & NBSP;

Một khi bạn hoàn toàn thoải mái với những gì bạn xây dựng, đó là thời gian để thử một cái gì đó khó khăn hơn. Tiếp tục tìm các dự án mới thách thức các kỹ năng của bạn và thúc đẩy bạn phát triển.

5 Lời nhắc để thành thạo Python

Dưới đây là một số ý tưởng khi thời điểm đó đến:

• Hãy thử dạy một người mới làm thế nào để xây dựng một trong những dự án của bạn.
• Hãy tự hỏi: Bạn có thể mở rộng công cụ của mình không? Nó có thể hoạt động với nhiều dữ liệu hơn, hoặc nó có thể xử lý nhiều lưu lượng truy cập hơn?
• Hãy thử làm cho chương trình của bạn chạy nhanh hơn.
• Hãy tưởng tượng làm thế nào bạn có thể làm cho công cụ của bạn hữu ích cho nhiều người hơn.
• Hãy tưởng tượng làm thế nào để thương mại hóa những gì bạn đã làm.

Đi về phía trước với Python

Hãy nhớ rằng, Python liên tục phát triển. Chỉ có một vài người trên thế giới có thể tuyên bố hoàn toàn hiểu Python. Và đây là những người đã tạo ra nó!

Điều đó rời khỏi bạn ở đâu? Trong trạng thái học tập liên tục và làm việc trên các dự án mới để trau dồi kỹ năng của bạn. & Nbsp;

Sáu tháng kể từ bây giờ, bạn sẽ thấy mình nhìn lại mã của mình và suy nghĩ về việc nó khủng khiếp như thế nào. Hãy tuyệt vọng! Khi bạn đến điểm này, bạn sẽ biết bạn đã đi đúng hướng.

Nếu bạn là kiểu người phát triển mạnh với cấu trúc tối thiểu, thì bạn có tất cả những gì bạn cần để bắt đầu hành trình của mình. Tuy nhiên, nếu bạn cần hướng dẫn thêm một chút, thì các khóa học của chúng tôi có thể giúp ích.

Tôi đã thành lập DataQuest để giúp mọi người học hỏi nhanh chóng và tránh những điều thường khiến mọi người bỏ việc. Bạn sẽ viết mã thực tế trong vòng vài phút và hoàn thành các dự án thực sự trong vài giờ.

Nếu bạn muốn học Python để trở thành một nhà phân tích kinh doanh, nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu, chúng tôi có những con đường sự nghiệp được thiết kế để đưa bạn từ người mới bắt đầu hoàn toàn đến sẵn sàng làm việc trong nhiều tháng. Hoặc, bạn có thể nhúng ngón chân của bạn xuống nước trước và lái thử khóa học python giới thiệu của chúng tôi ở đây.

Câu hỏi python phổ biến

Có khó để học Python không?

Học Python chắc chắn có thể là thách thức. Tuy nhiên, nếu bạn thực hiện cách tiếp cận từng bước mà tôi đã phác thảo ở đây, bạn sẽ thấy rằng nó dễ dàng hơn nhiều so với bạn nghĩ.

Bạn có thể học Python miễn phí không?

Có rất nhiều tài nguyên học tập Python miễn phí ngoài kia. Ví dụ, tại DataQuest, chúng tôi có hàng tá hướng dẫn Python miễn phí. Bạn có thể đăng ký nền tảng học tập khoa học dữ liệu tương tác của chúng tôi miễn phí.

Có một nhược điểm để học miễn phí: học hiệu quả, bạn sẽ cần phải vá một số tài nguyên miễn phí. Điều này có nghĩa là bạn sẽ dành thêm thời gian để nghiên cứu những gì bạn cần học tiếp theo và cách học nó. & NBSP;

Các nền tảng cao cấp có thể cung cấp các phương pháp giảng dạy tốt hơn (như các ưu đãi DataQuest mã hóa tương tác, trong trình duyệt). Họ cũng giúp bạn tiết kiệm thời gian phải tìm và xây dựng chương trình giảng dạy của riêng bạn.

Bạn có thể học Python từ đầu (không có kinh nghiệm mã hóa)?

Đúng. Python là một ngôn ngữ tuyệt vời cho người mới bắt đầu lập trình vì bạn không cần kinh nghiệm trước đó với mã để nhận nó. DataQuest giúp sinh viên không có kinh nghiệm mã hóa tiếp tục để có được việc làm là nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu. & NBSP;

Mất bao lâu để học Python?

Học một ngôn ngữ lập trình giống như học một ngôn ngữ nói - bạn không bao giờ thực sự làm được! Điều đó bởi vì các ngôn ngữ phát triển, vì vậy, luôn luôn có nhiều hơn để học! Tuy nhiên, bạn có thể thành thạo việc viết mã Python đơn giản nhưng chức năng khá nhanh.

Mất bao lâu để có sẵn công việc? Điều đó phụ thuộc vào mục tiêu của bạn, công việc cụ thể mà bạn đang tìm kiếm và bạn có thể dành bao nhiêu thời gian để học. & NBSP;

Những người học DataQuest mà chúng tôi đã khảo sát vào năm 2020 đã báo cáo đạt được mục tiêu học tập của họ trong vòng chưa đầy một năm. Nhiều người đã làm điều đó trong vòng chưa đầy sáu tháng. Và điều đó với không quá mười giờ học mỗi tuần.Many did it in less than six months. And that’s with no more than ten hours of study per week.

Làm thế nào tôi có thể học Python nhanh hơn?

Tìm một nền tảng dạy Python (hoặc tự mình xây dựng một chương trình giảng dạy) cho kỹ năng bạn muốn học (ví dụ: Python cho trò chơi Dev hoặc Python cho khoa học dữ liệu).

Bằng cách đó, bạn không lãng phí thời gian để học mọi thứ không liên quan đến công việc Python hàng ngày của bạn.

Bạn có cần chứng nhận Python để tìm việc không?

Chắc là không. Trong khoa học dữ liệu, chứng chỉ don lồng mang nhiều trọng lượng. Nhà tuyển dụng quan tâm đến các kỹ năng, không phải thông tin giấy. & NBSP;

Dịch? Một github đầy mã Python tuyệt vời quan trọng hơn nhiều so với chứng chỉ.

Bạn có nên học Python 2 hoặc 3 không?

Python 3, tay xuống. Một vài năm trước, đây vẫn là một chủ đề tranh luận. Một số kẻ cực đoan thậm chí còn tuyên bố rằng Python 3 sẽ giết chết Python. Điều đó đã xảy ra. Hôm nay, Python 3 ở khắp mọi nơi.

Python có liên quan bên ngoài khoa học dữ liệu/học máy không?

Đúng. Python là một ngôn ngữ phổ biến và linh hoạt mà sử dụng chuyên nghiệp trong nhiều bối cảnh khác nhau.

Chúng tôi dạy Python cho khoa học dữ liệu và học máy. Bạn có thể áp dụng các kỹ năng Python của bạn trong một lĩnh vực khác, mặc dù. Bạn có thể thấy rằng nó được sử dụng trong tài chính, phát triển web, kỹ thuật phần mềm, phát triển trò chơi, v.v.

Có một số kỹ năng phân tích dữ liệu với Python cũng có thể hữu ích cho nhiều công việc khác. Ví dụ, nếu bạn làm việc với bảng tính, rất có thể có những điều bạn có thể làm nhanh hơn và tốt hơn với Python. & NBSP;

Ở đó, thực sự không có kết thúc cho tầm với của Python. Hãy là một phần của cuộc cách mạng. & NBSP; Sẵn sàng để bắt đầu? Khám phá thêm về cách DataQuest có thể giúp bạn học Python trực tuyến và đăng ký ngay hôm nay mà không có rủi ro.