Nó có thể học Python nhanh. Làm thế nào nhanh phụ thuộc vào những gì bạn muốn đạt được với nó và thời gian bạn có thể phân bổ để học và thực hành Python một cách thường xuyên. Trước khi chúng tôi đi sâu hơn, tôi đã muốn thiết lập một số giả định mà tôi đã đưa ra về bạn và lý do của bạn để đọc bài viết này:
- Bạn có rất ít hoặc không có kinh nghiệm trước khi học Python. & NBSP;
- Bạn không có nền tảng lập trình Python hoặc kinh nghiệm mã hóa.
- Bạn muốn biết nó sẽ mất bao lâu để học Python.
- Bạn có thể quan tâm đến các nguồn lực và chiến lược để học Python.
Đầu tiên, tôi sẽ giải quyết mức độ nhanh chóng bạn có thể học Python. Nếu bạn quan tâm đến việc học các nguyên tắc cơ bản của lập trình Python, bạn có thể mất ít nhất hai tuần để học, với thực tiễn thường xuyên.
Nếu bạn quan tâm đến việc làm chủ Python để hoàn thành các nhiệm vụ hoặc dự án phức tạp hoặc thúc đẩy thay đổi nghề nghiệp, thì nó sẽ mất nhiều thời gian hơn. Trong bài viết này, tôi sẽ cung cấp các mẹo và tài nguyên hướng đến việc giúp bạn có được kiến thức lập trình Python trong một khung thời gian ngắn.
Nếu bạn đang tự hỏi nó sẽ tốn bao nhiêu chi phí để học Python, thì câu trả lời cũng có, thì nó phụ thuộc vào. Có rất nhiều tài nguyên miễn phí có sẵn trực tuyến, chưa kể các cuốn sách, khóa học và nền tảng khác nhau đã được xuất bản cho người mới bắt đầu.
Một câu hỏi khác mà bạn có thể có là, sẽ khó khăn như thế nào khi học Python? Điều đó cũng phụ thuộc. Nếu bạn có bất kỳ chương trình kinh nghiệm nào trong một ngôn ngữ khác như R, Java hoặc C ++, thì nó có thể dễ dàng học Python nhanh hơn so với một người đã lập trình trước đó.
Nhưng học một ngôn ngữ lập trình như Python tương tự như học một ngôn ngữ tự nhiên, và mọi người đã thực hiện điều đó trước đây. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách ghi nhớ từ vựng cơ bản và học các quy tắc của ngôn ngữ. Theo thời gian, bạn sẽ thêm các từ mới vào tiết mục của mình và kiểm tra các cách mới để sử dụng chúng. Học Python không khác.
Đến bây giờ bạn đang nghĩ, thì Được rồi, điều này thật tuyệt. Tôi có thể học Python nhanh, rẻ và dễ dàng. Chỉ cần cho tôi biết những gì để đọc và chỉ cho tôi trên con đường của tôi. Không quá nhanh. Có một điều thứ tư mà bạn cần xem xét và đó là cách học Python.
Nghiên cứu về học tập đã xác định rằng không phải tất cả mọi người học theo cùng một cách. Một số học tốt nhất bằng cách đọc, trong khi những người khác học tốt nhất bằng cách nhìn và nghe. Một số người thích học thông qua các trò chơi hơn là các khóa học hoặc bài giảng. Khi bạn xem xét danh sách các tài nguyên được quản lý dưới đây, hãy xem xét sở thích học tập của riêng bạn khi bạn đánh giá các tùy chọn.
Bây giờ hãy để đào sâu vào. Dưới đây là tám lời khuyên của tôi để giúp bạn học Python nhanh chóng.
1. Bao gồm các nguyên tắc cơ bản Python sau đây.
Ở mức tối thiểu, bạn [và tài nguyên của bạn] phải bao gồm các nguyên tắc cơ bản. Không hiểu họ, bạn sẽ gặp khó khăn khi làm việc thông qua các vấn đề, dự án hoặc trường hợp sử dụng phức tạp. Ví dụ về các nguyên tắc cơ bản của Python bao gồm:
- Biến và loại
- Danh sách, từ điển và bộ
- Toán tử cơ bản
- Định dạng chuỗi
- Các hoạt động chuỗi cơ bản
- Các điều kiện
- Vòng lặp
- Chức năng
- Danh sách toàn diện
- Các lớp và đối tượng
Nếu bạn thực sự bị ép thời gian, tất cả các nguyên tắc cơ bản này có thể được khám phá nhanh chóng trên một số trang web khác nhau: docs.python.org, realpython.org, stavros.io, nhà phát triển.google.com, pythonforbeginners.org. Xem phần bên dưới trên các trang web của người Viking để biết thêm chi tiết.
2. Thiết lập một mục tiêu cho nghiên cứu của bạn.
Trước khi bạn bắt đầu học Python, hãy thiết lập một mục tiêu cho nghiên cứu của bạn. Những thách thức bạn phải đối mặt khi bạn bắt đầu học hỏi sẽ dễ dàng vượt qua khi bạn ghi nhớ mục tiêu của mình.
Ngoài ra, bạn sẽ biết những tài liệu học tập nào để tập trung hoặc lướt qua vì nó liên quan đến mục tiêu của bạn. Ví dụ: nếu bạn quan tâm đến việc học Python để phân tích dữ liệu, bạn sẽ muốn hoàn thành các bài tập, viết các chức năng và học các thư viện Python tạo điều kiện phân tích dữ liệu. Sau đây là những ví dụ điển hình về các mục tiêu cho Python có thể liên quan đến bạn:
- Phân tích dữ liệu
- Khoa học dữ liệu và học máy
- Ứng dụng di động
- Phát triển trang web
- Tự động hóa công việc
3. Chọn một tài nguyên [hoặc tài nguyên] để học Python nhanh.
Tài nguyên Python có thể được nhóm thành ba loại chính: tài nguyên tương tác, tài nguyên không tương tác và tài nguyên video. Các khóa học trực tiếp cũng là một lựa chọn, nhưng won đã được đề cập trong bài đăng này.
Tài nguyên tương tác đã trở nên phổ biến trong những năm gần đây thông qua việc phổ biến các khóa học trực tuyến tương tác cung cấp các thách thức và giải thích mã hóa thực tế. Nếu cảm giác giống như bạn mã hóa, thì đó là vì bạn thực sự là như vậy. Tài nguyên tương tác thường có sẵn miễn phí hoặc phí danh nghĩa hoặc bạn có thể đăng ký dùng thử miễn phí trước khi mua. & NBSP;
Tài nguyên không tương tác là truyền thống nhất và được kiểm tra thời gian nhất của bạn; Họ sách sách [kỹ thuật số và bìa mềm] và các trang web [hướng dẫn trực tuyến trực tuyến]. Nhiều người học Python lần đầu tiên thích chúng do tính chất quen thuộc và thuận tiện của các phương tiện này. Như bạn thấy, có nhiều tài nguyên không tương tác để bạn lựa chọn và hầu hết đều miễn phí.
Tài nguyên video đã được phổ biến trong 10 năm qua bởi MOOCS [các khóa học mở trực tuyến lớn] và giống như các bài giảng đại học được ghi lại trên video. Trên thực tế, họ thường được hỗ trợ hoặc quảng bá bởi các trường đại học hàng đầu.
Bây giờ, có rất nhiều tài nguyên video cho các chủ đề khác nhau, bao gồm cả lập trình trong Python. Một số tài nguyên video này là các khóa học được ghi âm trước được lưu trữ trên các nền tảng học tập và các tài nguyên khác là các khóa học trực tiếp được cung cấp bởi các nhà cung cấp giáo dục trực tuyến. Đại hội đồng sản xuất một khóa học trực tiếp ở Python bao gồm các nguyên tắc cơ bản của Python trong một tuần. & NBSP;
Dưới đây tôi đã biên soạn một danh sách các tài nguyên để giúp bạn có được sự khởi đầu về việc học Python nhanh chóng. Họ rơi vào các loại được đặt ở trên, và ở mức tối thiểu, chúng bao gồm những điều cơ bản của Python. Trong suốt danh sách, tôi đã chỉ ra một dấu hoa thị [*] tài nguyên nào miễn phí, theo hiểu biết tốt nhất của tôi.
Tài nguyên tương tác: Công cụ và bài học
- Codeacademy: Một trong những nền tảng tương tác trực tuyến phổ biến hơn để học Python nhanh. Tôi biết nhiều lập trình viên Python, bao gồm cả tôi, những người đã tham gia khóa học về nguyên tắc cơ bản của Codeacademy. Nó rất tuyệt cho một người mới bắt đầu tuyệt đối, và bạn có thể loại bỏ nó trong một tuần. Nó sẽ khiến bạn hào hứng với việc lập trình trong Python. & NBSP;
- DataCamp: Video chuyên gia ngắn với các bài tập thực hành ngay lập tức. Nó không tham gia với các khóa học Codeacademy. & NBSP;
- *Pythontutor.com: Một công cụ giúp bạn viết và trực quan hóa mã từng bước. Tôi khuyên bạn nên ghép đôi công cụ này với một tài nguyên học tập khác. Công cụ này giúp việc học các nguyên tắc cơ bản của Python dễ dàng hơn rất nhiều vì bạn có thể hình dung những gì mã của bạn đang làm. & NBSP;
Tài nguyên không tương tác
Tài nguyên không tương tác rơi vào hai loại phụ: sách và trang web.
Sách
Trong việc nghiên cứu sách, tôi nhận thấy phần lớn trong số họ thực sự được phục vụ cho các lập trình viên hiện tại quan tâm đến việc học Python hoặc một lập trình viên Python bậc thầy đang tìm kiếm tài liệu tham khảo đáng tin cậy [sách nấu ăn Cookbooks] hoặc văn học chuyên ngành. Dưới đây, tôi chỉ liệt kê những cuốn sách tôi nghĩ là hữu ích cho người mới bắt đầu.
- Giới thiệu Python, Phiên bản thứ 2: Cuốn sách này pha trộn các hướng dẫn với các công thức nấu ăn theo phong cách Cookbook để giải thích các khái niệm Python cơ bản.
- Tìm hiểu Python 3 Cách khó: 52 Bài tập phát triển tốt cho người mới bắt đầu học Python. & NBSP;
- Python Basics: Giới thiệu thực tế về Python 3: Trang web nói tất cả - cuốn sách này được thiết kế để đưa bạn từ người mới bắt đầu đến trung gian. & NBSP;
- Python Crash Course, Phiên bản thứ 2: Cuốn sách này cung cấp một nền tảng trong các khái niệm lập trình chung, các nguyên tắc cơ bản của Python và giải quyết vấn đề thông qua các dự án trong thế giới thực.
Trang web
Lúc đầu, danh sách của tôi bắt đầu với hơn 20 ví dụ về các trang web bao gồm các nguyên tắc cơ bản của Python. Thay vì chia sẻ tất cả, tôi quyết định chỉ bao gồm những người có lợi thế rõ ràng về sự thuận tiện hoặc chương trình giảng dạy. Tất cả các tài nguyên này là miễn phí.
- *Lớp Google Python Python: Hướng dẫn, video và bài tập lập trình trong Python cho người mới bắt đầu, từ một công ty thân thiện với Python. & NBSP;
- *Hướng dẫn về Hitchhiker về Python: Hướng dẫn này giúp bạn học và cải thiện mã Python của bạn và cũng dạy bạn cách thiết lập môi trường mã hóa của bạn. Việc tìm kiếm trang web là vô cùng hiệu quả trong việc giúp bạn tìm thấy những gì bạn cần. Tôi có thể giới thiệu trang web này đủ. & NBSP;
- *Python cho tất cả mọi người: Một cuốn sách trực tuyến cung cấp hướng dẫn học tập Python cho những người quan tâm đến việc giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu. Có sẵn ở định dạng PDF bằng tiếng Tây Ban Nha, Ý, Bồ Đào Nha và Trung Quốc. & NBSP;
- *Python cho bạn và tôi: Một cuốn sách trực tuyến bao gồm các chủ đề mới bắt đầu và nâng cao trong các khái niệm Python, ngoài việc giới thiệu một khung Python phổ biến cho các ứng dụng web.
- *Python.org: Tài liệu Python chính thức. Trang web cũng cung cấp một hướng dẫn của người mới bắt đầu, một thuật ngữ Python, hướng dẫn thiết lập và cách thức.
- *Chương trình trong Python: Programiz có một hướng dẫn dài về các nguyên tắc cơ bản của Python mà thực sự được thực hiện tốt. Nó không nên miễn phí, nhưng nó là.
- *RealPython.com: Một bộ sưu tập lớn các hướng dẫn Python chuyên dụng, hầu hết đều đi kèm với các cuộc biểu tình video. & NBSP;
- *Sololearn: 92 chương, 275 câu đố liên quan và một số dự án bao gồm các nguyên tắc cơ bản của Python cũng có thể được truy cập thông qua một ứng dụng di động.
- *Hướng dẫnspoint.com: Hướng dẫn không rườm rà bao gồm các vấn đề cơ bản của Python. & NBSP;
- *W3Schools cho Python: Một hướng dẫn vô nghĩa khác từ tài nguyên phát triển web đáng kính. & NBSP;
Tài nguyên video
Tài nguyên video ngày càng trở nên phổ biến và với lý do chính đáng: chúng thuận tiện. Tại sao đọc sách giáo khoa hoặc hướng dẫn khi bạn có thể bao gồm cùng một tài liệu ở định dạng video trên máy tính hoặc thiết bị di động của bạn? Họ rơi vào hai loại phụ: các khóa học video được ghi trước và các khóa học video trực tiếp.
Các khóa học được ghi trước
- Coursera: Một danh mục lớn các khóa học phổ biến ở Python cho tất cả các cấp. Hầu hết các khóa học có thể được thực hiện miễn phí, và các khóa học được trả tiền đi kèm với các chứng chỉ. Bạn cũng có thể xem các khóa học trên ứng dụng di động của họ.
- EDX: Chủ nhà các khóa học đại học tập trung vào các trường hợp sử dụng cụ thể cho Python [khoa học dữ liệu, phát triển trò chơi, AI] nhưng cũng bao gồm các vấn đề cơ bản lập trình. EDX cũng có một ứng dụng di động.
- Pluralsight: Một danh mục các video bao gồm các nguyên tắc cơ bản của Python, cũng như các chủ đề chuyên ngành như học máy ở Python.
- Relypython.com: Một bộ sưu tập các video được ghi trước về các nguyên tắc cơ bản của Python cho người mới bắt đầu.
- *Treehouse: Một thư viện các video về cơ bản của Python và tài liệu trung gian.
- Evantotutsplus: 7.6 giờ video được ghi trước về các nguyên tắc cơ bản của Python, cộng với một số nội dung trung gian. & Nbsp; & nbsp;
- *Udacity: Cung cấp một khóa học 5 tuần về những điều cơ bản của Python. Cũng bao gồm các mô-đun phổ biến trong Thư viện tiêu chuẩn Python và các thư viện bên thứ ba khác. & NBSP;
- UDEMY: Một thư viện các khóa học Python phổ biến cho người học ở tất cả các cấp. Nó khó khăn để chỉ ra một khóa học cụ thể. Tôi khuyên bạn nên xem trước nhiều khóa học Python mới bắt đầu cho đến khi bạn tìm thấy chương trình bạn thích nhất. Bạn cũng có thể xem các khóa học trên ứng dụng di động của họ.
Các khóa học trực tiếp
- Đại hội đồng: Khóa học trực tuyến trực tuyến này từ Đại hội đồng lấy tất cả các phỏng đoán ra khỏi việc học Python. Với Đại hội đồng, bạn có một chương trình giảng dạy Python được quản lý và toàn diện, một người hướng dẫn trực tiếp, TA, và một mạng lưới các đồng nghiệp và cựu sinh viên bạn có thể kết nối trong và sau khóa học.
4. Xem xét học một thư viện Python.
Ngoài việc học Python, nó còn có lợi khi học một hoặc hai thư viện Python. Thư viện là bộ sưu tập các chức năng chuyên dụng đóng vai trò là máy gia tốc. Không có họ, bạn phải viết mã của riêng mình để hoàn thành các tác vụ chuyên ngành.
Ví dụ, Pandas là một thư viện rất phổ biến để thao tác dữ liệu bảng. Numpy giúp thực hiện các hoạt động toán học và logic trên các mảng. Các thư viện bao gồm sẽ yêu cầu một bài đăng khác - hiện tại, hãy xem lại trang Python.org này trên các thư viện Python tiêu chuẩn và trang GitHub này trên các thư viện Python bổ sung.
5. Tăng tốc quá trình cài đặt Python với Anaconda.
Bạn có thể gặp rắc rối khi tải xuống trình cài đặt Python từ trang web Python Software Foundation, sau đó tìm nguồn cung ứng và tải xuống các thư viện bổ sung; Hoặc bạn có thể tải xuống Trình cài đặt Anaconda, đã đi kèm với nhiều gói mà bạn sẽ sử dụng thường xuyên, đặc biệt nếu bạn có kế hoạch sử dụng Python để phân tích dữ liệu hoặc khoa học dữ liệu. & NBSP;
6. Chọn và cài đặt IDE.
Bạn sẽ muốn cài đặt một môi trường phát triển tích hợp [IDE], đây là một ứng dụng cho phép bạn tập lệnh, kiểm tra và chạy mã trong Python. & NBSP;
Khi nói đến IDE, đúng là một trong những điều mà bạn thích sử dụng nhiều nhất. Theo nhiều nguồn khác nhau, các ides/biên tập viên văn bản phổ biến nhất là Pycharm, Spyder, Jupyter Notebook, Visual Studio, Atom và Sublime. Đầu tiên, tin tốt lành: Họ đều miễn phí, vì vậy hãy thử một cặp vợ chồng trước khi bạn giải quyết một. Tiếp theo, tin tức xấu của người Viking: Mỗi trình soạn thảo IDE/văn bản có giao diện người dùng hơi khác nhau và bộ tính năng, do đó, sẽ mất một chút thời gian để tìm hiểu cách sử dụng từng tính năng.
Đối với Python lần đầu tiên, tôi khuyên bạn nên mã hóa trong Notebook Jupyter. Nó có một thiết kế đơn giản và một tập hợp các khả năng được sắp xếp hợp lý đã giành được sự phân tâm và sẽ giúp bạn dễ dàng thực hành và nguyên mẫu trong Python. Nó cũng đi kèm với một màn hình dành riêng cho các khung và các lô dữ liệu. Nếu bạn tải xuống Anaconda, Jupyter Notebook sẽ được cài đặt sẵn. Theo thời gian, tôi khuyến khích bạn thử các ID khác phù hợp hơn để phát triển [Pycharm] hoặc Khoa học dữ liệu [Rodeo] và cho phép tích hợp [Sublime]. & NBSP;
Ngoài ra, hãy xem xét cài đặt trình điều khiển lỗi hoặc trình tự động hoàn thành để bổ sung cho IDE của bạn, đặc biệt nếu bạn kết thúc việc làm việc trên các dự án dài. Nó sẽ chỉ ra những sai lầm và giúp bạn viết mã nhanh hơn. Diều là một lựa chọn tốt, cộng với nó miễn phí và tích hợp với hầu hết các IDE.
7. Khi nghi ngờ, hãy sử dụng Google để khắc phục sự cố mã.
Khi bạn làm việc trên các bài tập, ví dụ và dự án của Python, một trong những cách đơn giản nhất để khắc phục lỗi sẽ là học hỏi từ các nhà phát triển Python khác. Chỉ cần chạy một tìm kiếm internet nhanh và bao gồm các từ khóa về lỗi của bạn.
Ví dụ, cách kết hợp hai danh sách trong Python, hoặc Python Làm thế nào để chuyển đổi sang DateTime là các tìm kiếm hoàn toàn chấp nhận được để chạy và sẽ dẫn bạn đến một vài diễn đàn dựa trên cộng đồng phổ biến như Stackoverflow, Stack Exchange, Quora, Programiz , và Geekforgeeks.
8. Lên lịch học Python của bạn và bám vào nó.
Đây là phần mà hầu hết mọi người bỏ qua, dẫn đến thất bại hoặc chậm trễ. Bây giờ, tất cả những gì bạn còn lại là thiết lập một lịch trình. Tôi khuyên bạn nên thiết lập lịch trình hai tuần tối thiểu để tìm ra việc học và đảm bảo bạn dành đủ thời gian để xem xét đầy đủ các nguyên tắc cơ bản của Python, thực hành mã hóa trong IDE và mã khắc phục sự cố của bạn.
Một phần của thử thách [và vui vẻ] của việc học Python hoặc bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào là các lỗi khắc phục sự cố. Sau hai tuần đầu tiên, bạn sẽ ngạc nhiên về việc bạn đã đi được bao xa và bạn sẽ có đủ thực hành dưới vành đai của mình để tiếp tục học các tài liệu tiên tiến hơn được cung cấp bởi tài nguyên đã chọn của bạn. & NBSP;
Kết luận suy nghĩ
Đến thời điểm này, chúng tôi đã thiết lập một dòng thời gian học tập tối thiểu, bạn biết để chọn một mục tiêu học tập cho nghiên cứu của mình, bạn có một danh sách các tài nguyên học tập và phương pháp học tập để lựa chọn và bạn biết những cân nhắc mã hóa khác mà bạn sẽ cần làm. Chúng tôi hy vọng bạn tận dụng tối đa những lời khuyên này để đẩy nhanh việc học Python của bạn!