python难学吗?

发布于 2022-07-20 15:16:18
python难学吗?

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ipython
ipython 2022-07-20
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我是做数据分析方向的,日常工作中会使用到python,总体而言,python的学习难度不是很大,有过C语言的编程基础,绝对可以很好的掌握python语言,即便是刚刚入门python的小白来说,也是很好入门的,python可以应用于各个领域,比如数据分析,运维,开发,网页设计,游戏开发,机器学习,深度学习等等,其应用的纬度很广,我日常在做数据分析的时候,常用到Anaconda软件,简单的来说说anaconda的功能。

Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。

Anaconda的优点总结起来就八个字:省时省心、分析利器。

一、省时省心: Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本,大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包,而且安装时能自动安装相应的依赖包,同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。

二、分析利器: 在 Anaconda 官网中是这么宣传自己的:适用于企业级大数据分析的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包,在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析,甚至可以用在大数据和人工智能领域。


laowang
laowang 2022-07-20
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python只是一门语言,学习语言本身是最基本的。入门容易提高难!

如何学习python语言,我当时是看了一本书(准确来说是翻了一本书),之后是大量的做项目练习。两年间应该用python做了差不多十个项目,虽然最后做出来不多,但每个项目都是有明确目标的,比如学某个web框架等等。所以建议你可以多练习多写代码。

用python的公司已满都挺geek,也很注重工程意识,除了语言本身,也要注意代码风格,避免c-like的python,也就是要pythonic等。python的编码规范可以参考PEP8。还有其他例如包管理,隔离环境等等都需要了解的。

laowang
laowang 2022-07-20
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敢问有哪种编程语言?集简洁、优雅、简单、全能于一身,Python绝对算的上是一个。我们说Python易学,对编程小白友好,是相对于其他编程语言来说。举个例子,比如完成同一个任务,C语言需要写1000行代码,Java只需要写100行,而Python可能只要20行。基于语言的特性,我们可能会更偏爱Python,也就会自然而然的认为Python简单。

其实在探讨Python难不难这个问题之前,我们更应该反问自己:为什么要学Python?选择学习Python的小伙伴,很多都在密切关注数据分析、人工智能、机器学习等领域,对相关的资讯和深度分析的文章基本上都仔细进行了阅读和研究。确立自己的学习方向,后期学习才能有明确的学习方向。以Python为学习切入点,从研究python开始,随后切入数据分析领域,再研究机器学习才是合理的成长轨迹。Python不等于人工智能,但是Python语言绝对是学习人工智能的语言基础。


零基础小白学习Python主要基于以下原因:

1、Python语法简洁明了,代码可读性高,容易入门。

2、Python的哲学是“做一件事情应该只有一种最好的方法”,对于初学者规范自己的学习有很大的帮助,同时也帮助初学者能够读懂其他人的代码。

3、有助于帮助小白养成良好的习惯。Python对于代码的要求严谨,特别是缩进,对于初学者养成良好的代码习惯很有帮助。

4、Python的语法设计非常优秀,思想也比较现代,可以更快的理解现代编程语言的一些思想。

5、Python的内置数据结构清晰好用,优秀的代码很多。

6、Python免费的书很多,可以找到许多资料啃。同时社区比较集中,有问题可以向高手问。

7、Python在其他领域,比如科学计算等等有广泛的运用,对于学一门语言作为工具来说,Python很合适。

学习Python建议大家有条理性的制定学习计划,循序渐进,不断进步。作为Python初学者,大家不妨按照以下8个阶段进行系统学习:


阶段一:熟练掌握Python多线程并发编程技术,可以编写爬虫程序和语音识别软件

基础语法

面向对象

高级课程

经典课程

阶段二:熟练掌握Linux操作系统管理技术,可以搭建几乎所有Linux环境服务器

Linux系统基本指令

常用服务安装

阶段三:掌握三大Python后端框架,解决一切前后端Web开发问题

HTML基础

CSS基础

JS

动画

jQuery

Bootstrap

Django

Model

View

Template

高级控件和第三方

Django项目实战

阶段四:掌握三大Python后端框架,解决一切前后端Web开发问题

基于Flask框架进行的Web后端开发

Flask项目实战

阶段五:Web框架之Tornado

Tornado的基本概念

Request 和 Response

处理异步请求

Tornado客户端

异步框架celery介绍

使用celery执行异步任务

部署celery程序

阶段六:docker容器及服务发现

docker的基础知识

服务发现

阶段七:掌握分布式多线程大型爬虫技术,能开发企业级爬虫程序

网络爬虫基础知识

Python 模块实现爬虫

Scrapy框架与Scrapy-Redis

借助自动化测试工具和浏览器爬取数据

爬虫项目实战

阶段八:数据挖掘和人工智能:成为Python数据挖掘分析师,进入人工智能领域,成为IT市场最前沿人才

numpy数据处理

pandas

scipy

matplotlib

pandas

KNN算法

线性回归&逻辑斯蒂回归算法

决策树算法&朴素贝叶斯算法

SVM支持向量机&聚类k-means算法

python数据分析项目实战

机器学习项目实战

yydsflask
yydsflask 2022-07-20
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python难学吗?

答:编程里面比较好学的了,现在小学生都在学python,你说难吗?

python之所以火是因为人工智能的发展,所以选择一个方向很重要!

感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版,只有纸质的。

第 1章 从数学建模到人工智能

1.1 数学建模1.1.1 数学建模与人工智能1.1.2 数学建模中的常见问题1.2 人工智能下的数学1.2.1 统计量1.2.2 矩阵概念及运算1.2.3 概率论与数理统计1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分第2章 Python快速入门2.1 安装Python2.1.1 Python安装步骤2.1.2 IDE的选择2.2 Python基本操作2.2.1 第 一个小程序2.2.2 注释与格式化输出2.2.3 列表、元组、字典2.2.4 条件语句与循环语句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高级操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter第3章 Python科学计算库NumPy3.1 NumPy简介与安装3.1.1 NumPy简介3.1.2 NumPy安装3.2 基本操作3.2.1 初识NumPy3.2.2 NumPy数组类型3.2.3 NumPy创建数组3.2.4 索引与切片3.2.5 矩阵合并与分割3.2.6 矩阵运算与线性代数3.2.7 NumPy的广播机制3.2.8 NumPy统计函数3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy数据的保存第4章 常用科学计算模块快速入门4.1 Pandas科学计算库4.1.1 初识Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可视化图库4.2.1 初识Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib绘图案例4.3 SciPy科学计算库4.3.1 初识SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy图像处理案例第5章 Python网络爬虫5.1 爬虫基础5.1.1 初识爬虫5.1.2 网络爬虫的算法5.2 爬虫入门实战5.2.1 调用API5.2.2 爬虫实战5.3 爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1 多进程5.3.2 多线程5.3.3 协程5.3.4 小结第6章 Python数据存储6.1 关系型数据库MySQL6.1.1 初识MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初识NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小结6.3.1 数据库基本理论6.3.2 数据库结合6.3.3 结束语第7章 Python数据分析7.1 数据获取7.1.1 从键盘获取数据7.1.2 文件的读取与写入7.1.3 Pandas读写操作7.2 数据分析案例7.2.1 普查数据统计分析案例7.2.2 小结第8章 自然语言处理8.1 Jieba分词基础8.1.1 Jieba中文分词8.1.2 Jieba分词的3种模式8.1.3 标注词性与添加定义词8.2 关键词提取8.2.1 TF-IDF关键词提取8.2.2 TextRank关键词提取8.3 word2vec介绍8.3.1 word2vec基础原理简介8.3.2 word2vec训练模型8.3.3 基于gensim的word2vec实战第9章 从回归分析到算法基础9.1 回归分析简介9.1.1 “回归”一词的来源9.1.2 回归与相关9.1.3 回归模型的划分与应用9.2 线性回归分析实战9.2.1 线性回归的建立与求解9.2.2 Python求解回归模型案例9.2.3 检验、预测与控制第10章 从K-Means聚类看算法调参10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means简介10.1.2 目标函数10.1.3 算法流程10.1.4 算法优缺点分析10.2 K-Means实战第11章 从决策树看算法升级11.1 决策树基本简介11.2 经典算法介绍11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼系数11.2.5 小结11.3 决策树实战11.3.1 决策树回归11.3.2 决策树的分类第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 19312.1 朴素贝叶斯简介12.1.1 认识朴素贝叶斯12.1.2 朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3 朴素贝叶斯算法的优缺点12.2 3种朴素贝叶斯实战第13章 从推荐系统看算法场景13.1 推荐系统简介13.1.1 推荐系统的发展13.1.2 协同过滤13.2 基于文本的推荐13.2.1 标签与知识图谱推荐案例13.2.2 小结第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅14.1 初识TensorFlow14.1.1 什么是TensorFlow14.1.2 安装TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念与原理14.2 TensorFlow数据结构14.2.1 阶14.2.2 形状14.2.3 数据类型14.3 生成数据十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成随机数14.4 TensorFlow实战

希望对你有帮助!!!

建议:

先把学习当作兴趣爱,后面在工作中应用很快就上手了,贵在坚持,加油!!

laowang
laowang 2022-07-20
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#python#python非常容易学习,主要遇到好的老师,学习编程是非常简单的,就像我掌握了10们编程语言,发现最好学的还是python,因为集成了很多库,只要调用就可以了,速度又快,代码又简洁,短短几行代码就写出了其他编程语言几十行甚至几百行的代码,珍爱生命,使用python.
yydsflask
yydsflask 2022-07-20
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Python很好学,来呀来呀[奸笑]
ipython
ipython 2022-07-20
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最易学和最难学的编程语言 Top 5
在线学习平台 Springboard 公布的最易学和最难学的编程语言 Top 5
简单易学的编程语言
1. HTML
超文本标记语言 (HTML) 是用于编码大多数网页的语言。它使用标签和元素来定义文本、图像和交互式表单的显示方式。层叠样式表 (CSS) 通常支持 HTML 来定义复杂的样式;和用于脚本程序的 JavaScript。它的易用性使其成为新编码人员的理想语言。
它很容易学习,因为:
它具有简单的结构,带有人类可读的开始和结束的标签
您可以使用 WYSIWYG 编辑器并在拆分视图中观看代码更改
您可以轻松找到并修复错误
2. JavaScript
与 HTML 和 CSS 一起,JavaScript 创造了互联网。前端开发者对此发誓。使用 React 和 jQuery 等库以及 Angular 等语言框架,您可以解决网络中最复杂的问题。使用 Node.js,您还可以涵盖服务器端代码。
它很容易学习,因为:
它是为非程序员设计的,适合初学者。它是理想的第一种编程语言
它是如此普遍,以至于大多数浏览器都用作默认环境
您不需要编译器来查看 JavaScript 的运行情况,并且可以立即查看结果
JavaScript 有一个庞大的社区,对新编码人员有帮助
3. C
C 是一种通用语言,大多数程序员在学习更复杂的语言之前都会学习它。从 Unix 和 Windows 到 Tic Tac Toe 和 Photoshop,当今最常用的几个应用程序都是基于 C 构建的。
它很容易学习,因为:
只有 32 个关键字的简单语法
数据结构易于理解
4. Python
Python 是 ABC 语言的继承者,是一种高级通用编程语言。Python 是 Web 开发人员、数据科学家、ML/AI 专业人员和嵌入式应用程序开发人员的最爱。
它很容易学习,因为:
该语言对代码可读性很着迷,经常使用英语单词
它以大量使用空格而闻名,使其不那么令人生畏
它有几个用于各种应用程序的库
它得到了庞大的程序员社区的支持,他们可能会回答您的所有问题
5. Java
Java 是一种基于类、面向对象的通用编程语言。它旨在跨环境运行——一次编写,随处运行 (WORA)。它是后端开发人员和安全应用程序中最受欢迎的语言之一。
它很容易学习,因为:
直观的语法,简洁且适合初学者
它是一种结构化语言,几乎没有偏差
如果您以前有过面向对象编程的经验,那就更容易了

难学的编程语言
1. C++
C++ 是 C 的扩展——我们说过它是一种易于学习的语言——是一种通用编程语言。据说谷歌 Chromium 浏览器、几个微软应用程序,甚至摩根士丹利的金融建模都是用 C++ 完成的。
很难学,因为:
它具有复杂的语法以支持多功能性
它是一种宽容的语言——你可以做任何技术上可行的事情,即使逻辑上不正确
最好由已经有 C 编程基础的人学习
2.序言
Prolog 是最早的逻辑编程语言之一,现在在人工智能应用程序和自然语言处理中得到采用。
很难学,因为:
它是一种非常规语言,它的数据结构不同于其他编程语言
它需要一个不合理的称职的编译器
它迫使程序员预先认真思考他们的逻辑
在线资源和Prolog代码不能不加思索地应用到您的需求
3. LISP
它是继 FORTRAN 之后第二古老的编程语言,并且仍在更高级别的系统和人工智能中使用。
很难学,因为:
它是一种具有特定领域解决方案的碎片化语言
LISP 中的语法广泛使用括号,这可能很难习惯
4. Haskell
Haskell 是一种基于 lambda 演算的多态静态类型纯函数式语言。它以数学家 Haskell B Curry 的名字命名,主要用于研究、工业应用和教学。
很难学,因为:
它遵循 100% 的函数范式,不像大多数接受命令式命令的现代语言
很难理解 Haskell 中编译和错误修复的细微差别
它涉及大量使用术语,这可能会让初学者望而却步
5. Malbolge
Malbolge以但丁的Inferno中的地狱第八圈命名,是“esolang”(深奥的编程语言)的一个例子。编写第一个 Malbolge 程序花了两年时间。此类别中的其他语言是 INTERCAL 和 Cow,您可能仅将其视为挑战。
很难学,因为:
它使用了一个晦涩的符号
没有多少程序员花时间学习它,因此学习资源较少
它是一种自我修改的语言,会导致不稳定的行为
我怎么感觉Java也不好学呢,东西太多了。[捂脸]你感觉呢?
感谢 点赞,收藏,转发。关注我,了解更多软件资讯~!

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