python学习不盲目,python学不明白-成都蓉杠电子技术开发公司

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 学习不盲目的问题，于是小编就整理了3个相关介绍 Python学习不盲目的解答，让我们一起看看吧。

python有必要花钱学吗？
毫无编程基础学Python，有哪些不好习惯应避免？
感觉近年来学Python的人越来越多，市场会不会已经饱和了，还有前景吗？

python有必要花钱学吗？

我觉得有必要，自学也可以，主要是自学自制力不强，不要说你很自律，很多自学的人都说自己很自律，结果学到一半放弃了，遇到不懂得的卡壳了，放弃了，花钱其实最大的就是有个学习的氛围，你花了才知道心疼钱，才会拼命学习，当然最后现自学看看适不适合自己，不要盲目报班

毫无编程 基础学Python，有哪些不好习惯应避免？

这是个很好的选择，说些自我的感受吧，开始也是看评论，很多评论都是简单的要死，个把月完全掌握，再仔细看，都是大神在发言，明白我意思吗，说简单入门级的都简单，说难往里走都不好学，网上教材很多，跟上学，个把月完全掌握的都是大神，不要给自己压力，知识点学会为原则，半年如能掌握已经很棒了。

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（图片来源网络，侵删）

不要拿其他语言的习惯来学Python。在Python里是可以if 1 < a < 10这样的

不要非得写one-liner，有时候老老实实写个for loop比list comprehension更简单

早点开始学习ipython，以及ipython notebook编辑器vim/emacs是值得投入的

（图片来源网络，侵删）

不要盲目追求代码量，注意算法理论等。否则会变成码农，写出屎一样的代码。

不好习惯：不动脑和动手，没有独立思考的习惯，不会搜索解决问题。

不要把四个空格和tab键混用。当然，如果你这么做了，tabnanny会帮助你。

（图片来源网络，侵删）

Python自学：

感觉近年来学Python的人越来越多，市场会不会已经饱和了，还有前景吗？

感谢邀请。

本人在大学毕业后14年一直从事Adnroid手机 app 开发的，目前开始转型前端 web，从08年android手机慢慢兴起后，android开发人员也是从一开始供不应求到最后的烂大街，只要辉煌过的语言，都势必会经历这个阶段，毕竟咱做开发的图的就是钱，那个技术热门，那个技术能赚钱就学哪个，好了废话不多说了。进入正题：

分两个方面来说吧-

一、如果年纪在20左右，对这个行业又有热情，可以不用管别人怎么说，好好学就是，只要努力提高自己的技术，工作至少不成问题的，在我08年高考后想报计算机，我一个叔叔还一直鼓吹计算机不吃香了让我别报呢，现在不是也好好的。

二、如果年纪在30岁左右，除非自身很热爱这个行业且逻辑理解能力比较强，如果单纯为了工资而开始学习，不建议走这条路，原因：一个是30岁差不多成家立业，上有老下有小的尴尬处境，在养家糊口的压力下，这个阶段再入门学时间精力很难跟上。二：即使入门了并进入公司，工作上你会需要至少半年时间来填坑，填补技术上遇到的坑

我认为所有的行业都有前景，所有的行业都有赚到大钱的人。关键在于你能否用实力站在一个行业的顶端。大多数人都在盲目的跟从。我认为当今社会只有在你所在行业拥有实力和引导行业的能力，那觉得是厉害的！

　　Python借助AI和数据科学，目前已经攀爬到了编程语言生态链的顶级位置。据相关的调查显示，Python已经成为发展最快的主流编程语言。Python的就业方向以及从业人员的薪资，已经可以了解到Python市场前景十分广阔。如果你想从事Python相关行业，需要了解一下Python的就业方向。

　　Python语法简单明了、内置数据结构清晰好用、具有丰富和强大的库，常被昵称为“胶水语言”。Python是可以适用于多种用途的编程语言，以下是常见的五大Python就业方向：

　　1、Linux运维。Python可以帮助Linux运维工程师快速实现独立开发一个完整的自动化系统，提升工作效率。

　　2、Python自动化测试。用Python实现的测试工具及过程，包含服务器端、客户端、web、andriod、client端的自动化测试，自动化性能测试的[_a***_]、监控和分析，常用selenium ***ium等框架。

　　3、Python Web网站工程师。利用Python的框架可以做网站，而且都是一些精美的前端界面，还有我们需要掌握一些数据的应用。

　　4、人工智能。Python是一种用LISP和Java 编译的语言。JPthon提供了访问 JAVA 图像用户界面的途径，可以让他使用可移植的GUI演示和可移植的***/ftp/html库。因此，Python非常适合作为人工智能语言。

　　5、数据分析。大数据时代你掌握了数据你就掌握的主动权，Python有三大神器(numpy,scipy,matplotlib)中numpy很多底层使用C语言实现，非常适合数据分析处理;而spark，Hadoop都开了Python的接口，所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单，加上py对数据库支持都很好，或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用。

任何时候，任何领域，饱和总是对于不够努力也没有天赋的人而言的。对金字塔顶端的5%而言，前景都是广阔的。所以其实这样的问题意义不大。

很简单看几个例子：

1、比如在写作领域，自媒体泛滥，但是真正能持续输出优质文章的大V地位完全不可撼动。许多人以为钱很好赚，来了看看赚不到钱，走了。告诉后来的人，满了，不好做了

2、在计算机领域就更是分类繁多，各显神通。每个类目都有其拔尖者，苦苦挣扎的始终是被瓶颈限制了的人群。

3、再拿很多人都觉得稳定有前途的公务员来说吧，每个人的仕途也是千差万别，没有参考意义

在任何行业都有很大一群一辈子都甘于在一个层级里混日子的人，只有极少数人会不断向上努力寻找突破。网络上有这么一句很流行的话：你的努力还没有到需要拼天赋的程度。

足以回答你这个问题。不怕进入哪个领域，怕的只是努力不够。而且越热门的行业，可努力的方面越多。

Python现在从孩子就已经开始培养，说明前景广阔，可提升深度广度均有无限可能。如若想在这一领域专心发展，那就即刻努力起来。若只是想斜杠一下，也需要先学习起来。踏踏实实才能有所建树。“饱和”在技术领域是不存在的，因为技术的精进是没有极限的。

你有几分努力，就有多少前景。看来似乎只是鸡汤，但也是事实。所有成功人士背后的艰辛与汗水才是支撑他们前景最扎实的根基。

到此，以上就是小编对于python学习不盲目的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习不盲目的3点解答对大家有用。

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