是否非常想學好 Python,一方面被瑣事糾纏,一直沒能動手,另一方面,擔心學習成本太高,心裡默默敲著退堂鼓?千鋒廣州Python小編相信這是很多初學者的心態
幸運的是,Python 是一門初學者友好的編程語言,想要完全掌握它,你不必花上太多的時間和精力。
Python 的設計哲學之一就是簡單易學,體現在兩個方面:
1、語法簡潔明瞭:相對 Ruby 和 Perl,它的語法特性不多不少,大多數都很簡單直接,不玩兒玄學。
2、切入點很多:Python 可以讓你可以做很多事情,科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、遊戲、命令行實用工具等等等等,總有一個是你感興趣並且願意投入時間的。
廢話不多說,學會一門語言的捷徑只有一個: Getting Started
起步階段
任何一種編程語言都包含兩個部分:硬知識和軟知識,起步階段的主要任務是掌握硬知識。
1、硬知識
“硬知識”指的是編程語言的語法、算法和數據結構、編程範式等,例如:變量和類型、循環語句、分支、函數、類。這部分知識也是具有普適性的,看上去是掌握了一種語法,實際是建立了一種思維。例如:讓一個 Java 程序員去學習 Python,他可以很快的將 Java 中的學到的面向對象的知識 map 到 Python 中來,因此能夠快速掌握 Python 中面向對象的特性。
如果你是剛開始學習編程的新手,一本可靠的語法書是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味,但對於建立穩固的編程思維是必不可少。
下面列出了一些適合初學者入門的教學材料:
❖「笨方法學 Python」:http://learnpythonthehardway.org/book/
這本書在講解 Python 的語法成分時,還附帶大量可實踐的例子,非常適合快速起步。
❖「The Hitchhiker’s Guide to Python!」:The Hitchhiker’s Guide to Python!
這本指南著重於 Python 的最佳實踐,不管你是 Python 專家還是新手,都能獲得極大的幫助。
❖「Python 官方文檔」:Our Documentation
實踐中大部分問題,都可以在官方文檔中找到答案。
❖ 輔助工具:Python Tutor
一個 Python 對象可視化的項目,用圖形輔助你理解 Python 中的各種概念。
Python 的哲學:
用一種方法,最好是隻有一種方法來做一件事。
學習也是一樣,雖然推薦了多種學習資料,但實際學習的時候,最好只選擇其中的一個,堅持看完。
必要的時候,可能需要閱讀講解數據結構和算法的書,這些知識對於理解和使用 Python 中的對象模型有著很大的幫助。
2、軟知識
“軟知識”則是特定語言環境下的語法技巧、類庫的使用、IDE的選擇等等。這一部分,即使完全不瞭解不會使用,也不會妨礙你去編程,只不過寫出的程序,看上去顯得“傻”了些。
對這些知識的學習,取決於你嘗試解決的問題的領域和深度。對初學者而言,起步階段極易走火,或者在選擇 Python 版本時徘徊不決,一會兒看 2.7 一會兒又轉到 3.0,或者徜徉在類庫的大海中無法自拔,Scrapy,Numpy,Django 什麼都要試試,或者參與編輯器聖戰、大括號縮進探究、操作系統辯論賽等無意義活動,或者整天跪舔語法糖,老想著怎麼一行代碼把所有的事情做完,或者去構想聖潔的性能安全通用性健壯性全部滿分的解決方案。
很多“大牛”都會告誡初學者,用這個用那個,少走彎路,這樣反而把初學者推向了真正的彎路。
還不如告訴初學者,學習本來就是個需要你去走彎路出 Bug,只能腳踏實地,沒有奇蹟只有狗屎的過程。
選擇一個方向先走下去,哪怕髒醜差,走不動了再看看有沒有更好的解決途徑。
自己走了彎路,你才知道這麼做的好處,才能理解為什麼人們可以手寫狀態機去匹配卻偏要發明正則表達式,為什麼面向過程可以解決卻偏要面向對象,為什麼我可以操縱每一根指針卻偏要自動管理內存,為什麼我可以嵌套回調卻偏要用 Promise...
更重要的時,你會明白,高層次的解決方法都是對低層次的封裝,並不是任何情況下都是最有效最合適的。
技術湧進就像波浪一樣,那些陳舊的封存已久的技術,消退了遲早還會湧回的。就像現在移動端應用、手遊和 HTML5 的火熱,某些方面不正在重演過去 PC 的那些歷史麼?
因此,不要擔心自己走錯路誤了終身,堅持並保持進步才是正道。
起步階段的核心任務是掌握硬知識,軟知識做適當瞭解,有了穩固的根,粗壯的枝幹,才能長出濃密的葉子,結出甜美的果實。
發展階段
完成了基礎知識的學習,必定會感到一陣空虛,懷疑這些語法知識是不是真的有用。
沒錯,你的懷疑是非常正確的。要讓 Python 發揮出它的價值,當然不能停留在語法層面。
發展階段的核心任務,就是“跳出 Python,擁抱世界”。
在你面前會有多個分支:科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、遊戲、命令行實用工具等等等等,這些都不是僅僅知道 Python 語法就能解決的問題。
拿爬蟲舉例,如果你對計算機網絡,HTTP協議,HTML,文本編碼,JSON一無所知,你能做好這部分的工作麼?而你在起步階段的基礎知識也同樣重要,如果你連循環遞歸怎麼寫都還要查文檔,連 BFS 都不知道怎麼實現,這就像工匠做石凳每次起錘都要思考錘子怎麼使用一樣,非常低效。
在這個階段,不可避免要接觸大量類庫,閱讀大量書籍的。
1、類庫方面
「Awesome Python 項目」:vinta/awesome-python · GitHub
這裡列出了你在嘗試解決各種實際問題時,Python 社區已有的工具型類庫,如下圖所示:
你可以按照實際需求,尋找你需要的類庫。
至於相關類庫如何使用,必須掌握的技能便是閱讀文檔。由於開源社區大多數文檔都是英文寫成的,所以,英語不好的同學,需要惡補下。
2、書籍方面:
這裡我只列出一些我覺得比較有一些幫助的書籍,詳細的請看豆瓣的書評:
科學和數據分析:
❖「集體智慧編程」:集體智慧編程 (豆瓣)
❖「數學之美」:數學之美 (豆瓣)
❖「統計學習方法」:統計學習方法 (豆瓣)
❖「Pattern Recognition And Machine Learning」:Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖「數據科學實戰」:數據科學實戰 (豆瓣)
❖「數據檢索導論」:信息檢索導論 (豆瓣)
爬蟲:
❖「HTTP 權威指南」:HTTP權威指南 (豆瓣)
Web 網站:
❖「HTML & CSS 設計與構建網站」:HTML & CSS設計與構建網站 (豆瓣)
...
列到這裡已經不需要繼續了。
聰明的你一定會發現上面的大部分書籍,並不是講 Python 的書,而更多的是專業知識。
事實上,這裡所謂“跳出 Python,擁抱世界”,其實是發現 Python 和專業知識相結合,能夠解決很多實際問題。這個階段能走到什麼程度,更多的取決於自己的專業知識。
深入階段
這個階段的你,對 Python 幾乎瞭如指掌,那麼你一定知道 Python 是用 C 語言實現的。
可是 Python 對象的“動態特徵”是怎麼用相對底層,連自動內存管理都沒有的C語言實現的呢?這時候就不能停留在表面了,勇敢的拆開 Python 的黑盒子,深入到語言的內部,去看它的歷史,讀它的源碼,才能真正理解它的設計思路。
這裡推薦一本書:
「Python 源碼剖析」:Python源碼剖析 (豆瓣)
這本書把 Python 源碼中最核心的部分,給出了詳細的闡釋,不過閱讀此書需要對 C 語言內存模型和指針有著很好的理解。
另外,Python 本身是一門雜糅多種範式的動態語言,也就是說,相對於 C 的過程式、 Haskell 等的函數式、Java 基於類的面向對象而言,它都不夠純粹。換而言之,編程語言的“道學”,在 Python 中只能有限的體悟。學習某種編程範式時,從那些面向這種範式更加純粹的語言出發,才能有更深刻的理解,也能瞭解到 Python 語言的根源。
這裡推薦一門公開課
「編程範式」:斯坦福大學公開課:編程範式
講師高屋建瓴,從各種編程範式的代表語言出發,給出了每種編程範式最核心的思想。
值得一提的是,這門課程對C語言有非常深入的講解,例如C語言的範型和內存管理。這些知識,對閱讀 Python 源碼也有大有幫助。
Python 的許多最佳實踐都隱藏在那些眾所周知的框架和類庫中,例如 Django、Tornado 等等。在它們的源代碼中淘金,也是個不錯的選擇。
最後的話
每個人學編程的道路都是不一樣的,其實大都殊途同歸,沒有迷路的人只有不能堅持的人。雖然聽上去有點雞湯,但是這是事實。
千鋒廣州Python小編建議希望想學 Python 想學編程的同學,不要猶豫了,看完這篇文章,Just getting started~
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