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【青鸟飞扬教育】真的能半个月学会Python吗?

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这里为什么用 Python 举例呢?

因为在很多人看来,Python 比较“简单”。

写这篇文章主要是因为我在知乎上看到了一条有趣的动态:



该条动态的作者认为一个高考600分以上的人,一天时间能学会 Python,一周时间就能推完 Andrew Ng 的 ML 课程。

恰好,我是一个高考600分以上的人,学过 Python,也看过 Andrew Ng 的 Machine Learning 课程。所以我想设身处地就这个话题聊一聊,到底能不能在短时间内学会 Python,这里我们不限制时间为一天,就一周好了。

我并不反对上图中作者的观点,因为我确实只用了一天就初学和上手了 Python(大学四年级),还写出了小应用。不过这个学习成果存在一个不可忽略的前提条件:**在学习 Python 之前,我已经写过两年 C++ 和一年 Java 了。**

和没有一点基础的人相比,我已经拥有了大量的编程实践经验和计算机理论知识,所以我能一天上手 Python,并不是非常奇怪和罕见的现象。

1.站在山顶能看见什么?



针对上面的问题,我的观点是:**即使是高考600分以上的人,如果没有一定的编程基础,也很难在一周内学会 Python。**

当然,也不排除有人是天才,可以速成。但是至今我还没有发现这样的人。我女朋友、我周围的同学,高考都是600分甚至650分以上,但我真的没有见过谁能一天或一周就学会编程的。

那么,更一般的情况是,高考600分以上的人尚且不能一周学会 Python,那些没有600分以下的人是不是更难学会呢?从概率上讲,是的,这里不是歧视,只是阐述一种现象。

但为什么时常有人说可以快速入门 “Python”,是他们在说假话吗?

我想他们并没有说假话,只是忽略了一个关键的问题——我在前文提到的“基础”。有了基础之后,一周入门 Python,速成 Django,一天学会爬虫,这都是再正常不过的事情了。但这些对于完全没有接触过编程的同学来说,实在是难度太大。

之前听过我的一个直系学长关于创业的讲座,我印象最深刻的一幕,是台下的同学请他分享一下自己在创业过程中遇到的困难,他答道——当你走过荆棘、越过重重困难走到山顶的时候,你看到的是一望无际的远方和光明,之前的困难你都会忘得一干二净。

这句话我十分认同,我在第一次高考失利后复读过一年,每当我读到自己在复读时期记录的点滴生活,都会感叹那些日子是多么艰难,却总是忘记那就是我曾经的生活,忘记复读的那个人是我,忘记那些日子究竟有多苦。唯一记得的就是我复读后的成绩——比前一年多考了140多分。

人在经历重重磨难并取得暂时的成功后,会很容易忘记自己受过的苦,记得的只是成功。

所以,当有人告诉你可以快速学会一项大部分人都很难学好的技能时,有三种可能,一是他在装逼,二是他是天才,三是他努力过了却忘记了自己的努力。大部分情况下,是第三种。

一周学不会 Python。

2.Python真的简单吗?

为什么很多人都觉得 Python 简单,到底是谁在说 Python 简单,Python 是否真的简单,如果真的简单它到底简单在哪里?

我想,很多人说 Python 简单指的是“语法”层面的简单。的确如此,Python 和其他编程语言如 C++、Java、PHP、Go 相比,语法要简单很多。

除了语法简单,Python 天然适合和数据打交道,对数据的处理相对其他编程语言也是比较方便,内置的数据结构也比较少。

但是我们很容易忽略一个问题:编程语言不能独立于业务而单独存在,编程是为了解决问题的。各个编程语言都有自己擅长的方面,比如 Linux 内核系统调用、底层交互方面,C++ 可能更占优势;实际业务场景中有大量的计算任务和并发时,可能要达到某一参数指标,Go 会更加简单。

只是语法简单没有用,在能满足业务要求的前提下,谁最容易达成目标,谁才是最简单的。

况且,Python也没有传说中那么简单,只会语法和能做出东西是有本质区别的,就像你会了 Python 语法,但你能做出数据分析吗,能写爬虫吗,能开发 Web 吗?任何一门编程语言往深学,都会成为工具,能用工具完成具体的任务才是真的学好并用好了它。

我喜欢买书,也喜欢看书,下图是我从书柜上随便拿的几本关于Python的书,有的我看完了,有的正在看,有的还没看,每本书都有几百页厚,任何一个方向往深了学,都不简单。



我们学习的时候,千万不能在刚开始的时候就给自己一个心理暗示:这很简单,很容易学好,如果这样,你将很难在学习中坚持下去。

我时常看到一个有趣的现象,不少人都很在意“编程语言排行榜”,如果自己正在学习 Python 或 C++,而 Python 或 C++ 的排名又上升了,他就会格外开心,反之就开始骂爹喊娘。

其实大可不必这样,学习编程的时候一定不要把自己限定在某一门编程语言中。在实际工作中,大多数情况下我们是根据项目来选择合适的编程语言,而不是根据编程语言选择合适的项目。

比如你一直写 C++,但是来了一个适合用 PHP 做的需求,即使你不会 PHP,你也得用 PHP 写。不会写也要一天入门,工作就是这样的,别问我为什么,工作一年半我已经写过 JAVA、JavaScript、C++、PHP、Python、Lua、Go ... 而我当初入职面试的岗位是C++工程师...

多了解一点没坏处。

3.一步一个脚印

很多初学编程的朋友对如何入门伤透了脑筋,而我的回答只能是:



其实大家现在学习编程比我们当初的条件好多了,我们刚学编程那会儿,慕课还没有流行起来,我那时学C语言看的还是谭浩强的书。哪里有现在这么方便,动不动就送你1024G资料的福利,掩面。

其实学编程和学外语一样,都是阶梯式进步的,而它的特点就是,在学习很长一段时间后都感受不到进步,但突然某一天就开窍了,想通了很多问题,感受到自己的经验值得到了大幅度的提升,然后又会陷入一段平淡期。

当你多经历几次这样的循环,你就算是学会编程了。

学习编程,我们不应该以天为单位,而应该以年为单位。如果非得给一个最快能入门的时间,那就定为四个月吧,如果你真的在四个月里用大量的时间投入去学习,四个月后你应该会到达一个新的 Level,就算是入门了。

无论如何,加油!

阶段一:Python基础知识和高级特性

1、Python语法基础2、Python字符串解析3、Python时间和日历4、Python文件操作 5、Python面向对象6、并发编程7、函数式编程 8、正则表达式9、设计模式10、排序算法11、异常12、模块

阶段二:Linux基础

1、shell操作2、系统管理 3、常用Linux命令4、常见Linux系统5、HDFS搭建

阶段三:数据库原理和sql优化

1、Linux下MySQL数据库2、数据库设计和SQL标准3、Python数据库操作的库4、Linux下MongoDB非关系型数据库5、SQL优化和数据库优化6、ORM对象关系映射基本思想

阶段四:前端web开发

1、Html2、CSS3、PC端页面开发实战流程4、Bootstrap5、html5和css36、JQuery

阶段五:Python Web后端开发

1、Django 框架开发2、Nginx配置和uWSGI部署3、RESTful接口开发4、Flask框架开发5、电商平台项目6、BBS论坛系统

阶段六:爬虫和数据分析

1、第一个Python网络爬虫2、专业HTTP分析工具Fiddler的使用3、实际爬虫Python编码问题4、urllib2 的使用TesseractOCR语言模型爬取使用带验证码登录的网站5、Beautiful Soup6、XPath & CSS选择器7、PhantomJS8、SeleniumWebdriver9、Scrapy大型框架使用代理服务器爬取10、Scrapy分布式集群多代理爬虫Redis11、分布式集群Redis MongoDB在爬虫里的应用12、数据分析工具与模块

阶段七:Python人工智能

1、机器学习

2、深度学习

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