一天入門 Python 的一些心得

1. 前言

很久沒寫文了。最近在搞一些好玩的技術用到了 Python 。我原覺得要花些時日，誰知道第一天入門以後便沒有再刻意地去學習它了。這裏就寫寫其中的一些關鍵點吧。若是我去學一門語言不是由於它火了而是我用到它了。曾經閒着沒事幹的時候把 Kotlin 、Vue、React 學了，可是歷來沒有實踐中用到它們，以致於如今幾乎快要忘了。因此這是個慘痛的教訓：有可能用不到的東西不要去學。有這個時間泡妞打遊戲它不香嗎？

2. 爲何選擇Python

"玩蛇"其實我是拒絕的，我要搞個爬蟲以及數據清洗，包括機器學習的一些東西。而這些方面 Python 具備先天性優點，因此 Python 成了不二的選擇。從這裏你須要知道當你要去學一個新技術時，你要知道它的優點是什麼，它的場景是什麼。有很多人去報個班學 Python ,當你問他爲何學 Python 的時候，他告訴你由於它火啊。這種是沒有前途的。

3. 如何快速入門Python

這一篇是結合我我的的經歷寫的，因此想快速入門首先你要有編程的經歷，掌握其它任何一門語言的前提下，有必定的學習能力，Python 對你來講是幾乎沒有難度的語言。

3.1 環境安裝和包管理

Python 大部分人學習和使用直接去官方下對應的環境包安裝就好了，固然這個也能夠。事實上若是用的多了後面會涉及環境的問題。這裏建議直接使用 Anacoda3 。這個能夠看做 Python 中的 Maven 或者 Gradle 。未來你會遇到有得項目依賴 Python2 有的依賴 Python3 的問題，Anacoda3能夠幫助你解決特定的環境管理問題。

3.2 一種以縮進來概括代碼塊的語言

這個是 Python 比較特點的一個地方。它不使用大括號 {} 來控制類，函數以及其餘邏輯判斷的層次。若是是 Java 你會這麼寫：

public void test(String str){
       if(str!=null){
          System.out.println("str ="+ str);
       }else{
         System.out.println("str is null");
       }
 }
複製代碼

用 Python 就這麼寫了：

def test(str):
      if str:
         print('str')
      else:
         print('None') 
複製代碼

從這裏能夠看出來 Python 把能省的都省了，連變量類型，返回值類型都不要了。做爲面向對象的語言來講這有點」不嚴謹「 ,可是做爲腳本語言來講這就很是受用了。寫這一篇文章的時候恰好須要修改個證件照的大小，Python 隨手就處理了：

file_dir = './2.jpg'
 
 with Image.open(file_dir) as img:
     x, y = img.size
     x_s = 650
     y_s = y * x_s / x
     out = img.resize((int(x_s), int(y_s)), Image.ANTIALIAS)
     out.save('./3.jpg')
複製代碼

在你掌握一門其它語言的前提下學習 Python 是很容易的。因此基本語法幾乎是一遍過。高級特性建議邊用邊學，不用再這個上面浪費時間。學習任何一門語言都是多練多寫。就像神槍手都是子彈喂出來同樣，一名出色的 Coder 都須要代碼量達到必定的量級。

3.3 難點

我以爲惟一的比較花時間的就是切片(slice)。切片就是按照範圍取 list 或者 tuple 中的值。很是靈活，切片不但有正序也有逆序。這也是 Python 擅長處理數據的重要緣由之一。這裏要花大量的時間取練習和理解操做數據。機器學習，科學實驗，數據分析都用獲得。

4. 如何快速學習

建議直接自定一個小需求開始學，遇到問題就去解決問題。而後着重練習並理解本身遇到的問題的技術解決途徑。我寫完 HelloWorld 就沒有去循序漸進了。 找了個爬蟲腳本去嘗試爬東西。而且去理解裏面的一些寫法，而後把本身的一些想法實現進去。練習數據處理能夠去連一個數據庫，進行各類數據的聚合操做。學新東西你每每不知道什麼對你有最直觀的提升，只有需求才能讓你找到短板、看清方向。不要糾結於某些你不知道用途的語言特性。

5. 盡情地調包

」玩蛇「 就是玩調包！一名出色的 Python Coder 都是調包俠！Python 有很是豐富的類庫讓你去實現各類想法。因此用 Python 不要遇到場景就想着造輪子，先去找找有沒有輪子。這裏有幾個經常使用的輪子你能夠在學習的時候就能用起來:

• BeautifulSoup 玩爬蟲必備
• Pillow 圖片處理庫。 好比我上面給美女幫忙P圖的的就是它，贏得好感必備。
• Numpy 高性能科學計算和數據分析的基礎包。 玩機器學習必備。
• Pandas 數據分析必學

還有很是多，不過上面的幾個在某些領域很是強大，玩的好能當飯吃。

6. 總結

Python 做爲第二語言很是不錯，並且上手很是快。平時處理點數據很順手，玩起來很爽。若是想搞一些人工智能的東西，須要的門檻就高些，數學、統計、機率、英語、建模一個都不能少。因此若是要吃 Python 這碗飯仍是要看清楚本身的能力的。單單會 Python 並不讓你具有優點，更不值得去報班學習，由於學 Python 沒有難度。