Python的应用场景很多,我们之前介绍过Python有Web应用开发、数据分析与挖掘、AI应用程序设计开发、网络爬虫应用编写、嵌入式应用开发、网络安全应用开发、桌面应用开发、自动化运维设计、游戏开发等9个应用领域。
课程简介
除了单纯的兴趣驱动(比如:一些发烧友、技术爱好者等),我们在学习一门编程语言之前,应确定自己的方向。比如,我们用它来做什么工作?这个方向越明确越好,相当于我们为自己确定了一个目标。因为每一个方向上,学习的内容(不单指第三方库,还有一些其它方面的基础知识)不尽相同。比如:AI应用程序开发,我们不仅要了解一些常见的模型实现算法,如果要深入这一领域,数学及统计学相关的一些基础知识也是必须要掌握的。再者,如果要进行网络应用开发,网络传输协议http传输机制、异步JavaScript和XML运行机制、Javascript基础语法及调试等方面的内容,是我们必须要掌握的。等等,类似的案例不再过多介绍。总之一句话,方向很重要。当然,除非你想全部深入学习了解,现实中其实很难实现。
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对于学习一门编程语言而言,对于数据结构、变量定义、关键字的使用、常用语句的规范写法……这些内容的学习,是掌握一门编程语言的必经之路。
对于基础知识的学习,大家可以通过一些网络上的教程进行。这类教程网上很多,这里就不一一介绍了,而且讲解的内容都比较全面,非常适合初学者进行学习。
对于喜欢看视频的小伙伴,常见的几个主流视频网站中,有很多类似的教程,可供学习。这里不再赘述。
俗话说:“兴趣是的老师”,在枯燥的语法学习中,大家一定要坚持。但是,这个过程可以通过一些典型的案例,来增强我们的学习兴趣。
人工智能和Python是什么关系?
提到人工智能就一定会提到Python,有的初学者甚至认为人工智能和Python是划等号的,其实Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言,开始时是用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。而人工智能通俗讲就是人为的通过嵌入式技术把程序写入机器中使其实现智能化。显然人工智能和Python是两个不同的概念。
人工智能和Python的渊源在于。就像我们统计数据或选择用excel制作表格时,因为在需要用到加减乘除或者、函数等时,只需要套用公司就可以。因为SUM、AVERAGE等这样的函数运行的背后,是C++/C#等语言已经编写好了代码,所以Excel只是工具和展现形式并不是它做计算。同理在学习人工智能时Python只是用来操作深度学习框架的工具,实际负责运算的主要模块并不依靠Python,真正起作用的是也是一大堆复杂的C++ / CUDA程序。
python的用途
python学习技巧
如果到这一步,那么恭喜你,你已经算是入门了。这一阶段,我们需要重点掌握Python的标准库、高阶函数、迭代器、生成器、魔法方法等内容。在此基础上,我们结合学习方向,该领域中一些典型的第三方库(框架)进行学习掌握。
比如,Web应用程序开发方面的Django、Flask、web.py……数据分析挖掘方面的numpy、pandas……桌面应用开发方面的PyQt、PySider、Kivy、PySimpleGUI……网络爬虫方面的BeautifulSoup、requests……AI应用程序开发方面的Scikit-learn、SciPy、TensorFlow、PyTorch……对于每一个方向的开发者而言,如果要深入该领域,这些典型的库需要的我们掌握,当然,对于这些库的了解,越深入,我们后续在程序调试时,花费的时间就会越少。因为一些未知异常,往往需要我们从源代码的层面去解决。当然,还有一项技能是我们必须要学习掌握的,那就是对程序的调试,这一阶段,对于Python内部运行机制、垃圾回收机制、典型的异常名称等这些内容,我们需要熟练掌握。
通过一些典型的案例,熟悉Python的用法,将上述所学应用到具体的项目中,达到学以致用的目的。之前写过一些类似的文章,感兴趣的小伙伴可以关注下。
当然,一步是整个学习过程的驱动力,我们可以通过案例,反复练习,增加对语言的兴趣,通过不断实现一些小案例,来巩固学习内容,终达到学以致用的目的。
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