Python開發(fā)工程師的學習階段有哪些

本篇內容介紹了“Python開發(fā)工程師的學習階段有哪些”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

Python學習的幾個階段

1、了解Python的編程基礎

一是變量、編程規(guī)范、基礎語法等，這也是能夠上手編寫 Python 代碼的前提。

二是數據結構，字符串、列表、字典、元組這些需要非常熟練，數據類型將貫穿你整個編程的始終。

這個部分一些簡單的練習就是，自己構造一個數據類型，然后去實現基本的用法。比如你自己構造一個列表，實現列表中數據的訪問、更新、刪除等基本操作，比如 len()、max()、min() 函數，以及 append()、count()、extend() 等方法。

函數和方法是實現數據增刪改查的基本途徑，如果你在實際操作中遇到數據操作的問題，可以在具體的數據類型下查找相關用法。

2、Python函數及流程控制

學習 Python 的函數和控制語句，是真正去解決問題的過程。如何實現判斷和循壞，如何將固定的功能模塊封裝成函數，這些不僅是寫出代碼的必要條件，也是訓練編程思維的必經之路。

函數這個部分無外乎函數的定義、函數調用以及參數傳遞，但是要能夠嫻熟地寫出函數實現對應的功能，需要注意的細節(jié)很多，也需要不斷地訓練。

流程控制則相對要好掌握一些，條件語句和循壞語句在不同的場景下練習幾遍，知道判斷和循環(huán)實現的過程，基本上就沒問題了。

其實到這個地方，基本的Python知識你已經掌握了，你可以自己去做一些小項目，比如猜數字、各種轉換器、記賬工具……

3、用Python做一些自己感興趣的事情

通常在學習一段時間之后，你就會有自我懷疑的過程，貌似真的懂了，但是離做出實際的東西又很遠，這些東西是否有用？

這個時候不妨了解一些第三方庫，你可以做更多的事情。比如用pandas作數據處理，用matplotlib做數據可視化分析，用BeautifulSoup寫爬蟲，利用Flask搭建網站……這些別人搭好的輪子，你直接拿來用就可以了。當然像寫爬蟲和網站，你還需要了解其他方面的一些知識（比如HTTP、HTML、JS、數據庫等）。

對于不同的庫，內部的方法、函數你還需要去熟悉，開始的時候先掌握少部分最常用的方法，在遇到實際的問題的時候，再去查對應的更多的用法，這樣會更高效。

4、Python做事情經常遇到的一些坑

1.很難找到合適且優(yōu)質的學習資源，難以下手，或者隨便找一些材料開始學習，極其容易從入門到放棄；

2.遇到問題不知道如何尋找解決辦法，甚至連問題都描述不清楚，經常被一些細小的問題卡住，學習效率不高；

3.在理論學習中無法自拔，學習很久之后，發(fā)現還是不知道如何在實際的項目中去應用，缺乏解決問題的能力；

4.看到別人的案例覺得好像是那么回事，但是自己去寫代碼的時候依然很困難，無法訓練編程思維。

5、深入Python編程

其實第三個階段反復練習實踐，你已經基本具備一些工作的技能了，比如 Python 數據分析、網絡爬蟲、寫工具腳本……

首先你要了解Python的高級特性，如迭代器、生成器、裝飾器等，了解類和面向對象的理念。深入下去，你可以去探索Python的實現原理，Python的性能優(yōu)化，跳出Python語言本身，去了解計算機的交互原理，還有很長的路要走，但并不是每一個人都需要這個過程。

但這些高屋建瓴的東西，又是你在這個領域立足生根的重要條件，對于堅定走技術方向的人來說，這個過程是有必要的。這個時候你再去做應用層面的一些東西，又會有更加深刻的理解。

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