电脑问答:怎么才能最短时、高效、踏实的学习 Python？-今日问答

专业排名 发表于 2023-10-31 11:30:15

怎么才能最短时、高效、踏实的学习 Python？

数学专业毕业，现在一家外企从事数据处理的工作，接触代码仅为简单 SPL 语言。自己会基本的理论 C 语言基础，其他计算机知识不具备。如何迅速掌握 Python？
谢谢知乎各位的热情。大家说的意见我就统统收下啦，由于我已经在看廖雪峰的教程，准备看完之后看集体智慧编程，最后回到各位所说的各种工具，代码实战，边写程序，边学习巩固，真心谢谢了。

網絡被詐騙錢財 发表于 2023-10-31 11:30:48

7天入门Python了解一下？
一周的碎片时间，入门一种最的编程语言，这究竟是个怎样的课程？

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课程设置

这套免费的课程总时长只有7小时，共分为14个小章节，课程内容涵盖了基础理论和动手实践。

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△ 课程目录

其中，理论课中注重Python的语法、调用函数、内置文档、数据类型、列表推导等最底层的基础内容，实践课重在“抛砖引玉”，专门设置课程讲解与外部库连接的使用技巧，为下一步的探索打基础。
整个14节的课程，每节课完成时长平均30分钟，7天你就能轻松入门Python了。

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课程体验

量子位感受了一下，最大的体验是这个课程可以称得上是手把手教你了。比如在第一小节中，课程以一段具体的代码入手，逐行解释每一行的指令对应的动作，并逐行解释在代码块中不同行的具体作用。

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细致程度如同高中数学老师在你耳边重复“奇变偶不变，符号看象限”。想要课程地址？可直接前往文章末尾~
短而美家族

和Python课程一个系列，Kaggle还分享了一系列免费编程速成课。比如，4小时入门机器学习：

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4小时学习用TensorFlow构建深度学习模型：

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此外，还有7小时了解数据可视化，3小时入坑SQL，4小时学习Pandas等一系列课程。

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这样看下来，Kaggle的这套入门系的课程具有相同的特点：总耗时短、拆分成小章节、动手性强，而且还免费，免费啊~
还不动起手来？
地址传送门

7天速成Python课：
https://www.kaggle.com/learn/python
4小时入门机器学习：
https://www.kaggle.com/learn/machine-learning
4小时了解深度学习：
https://www.kaggle.com/learn/deep-learning
3小时喜提SQL:
https://www.kaggle.com/learn/sql
4小时get Pandas:
https://www.kaggle.com/learn/pandas
7小时搞懂数据可视化：
https://www.kaggle.com/learn/data-visualisation
以上课程汇总：
https://www.kaggle.com/learn/overview
值得先码后看，祝你玩得愉快~
— 完 —
量子位 · QbitAI
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lifesinger 发表于 2023-10-31 11:31:08

没想到这么多知友点赞哈，感谢。更新一波，答主目前在O2O行业从事算法工作。

更新于2017.09.27。
以下原文。
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先说一下背景，统计系出身，自学python两年，目前在魔都一家互联网创业公司从事数据挖掘工作。平时工作中重度使用的库包括但不限于：

[*]Numpy
[*]SciPy
[*]pandas: powerful Python data analysis toolkit
[*]Statsmodels: statistical modeling and econometrics in Python
[*]matplotlib: python plotting
[*]Documentation scikit-learn: machine learning in Python
[*]Seaborn: statistical data visualization
[*]Scrapy 1.0 documentation
[*]IPython Notebook
有人已经提到了安装
Download Anaconda now!，很给力。

再说下我用python做些什么。用一个例子来说明。
数据抓取+清洗
这是我从网站上抓取的，英格兰足球超级联赛1992年~2015年，每一场比赛的进球记录，代码在
GitHub - niudd/goal_times，我知道没人会看我代码的，感兴趣可以看看我import哪些库，数据按年份保存在csv里了。这里我用到了
Requests，
Beautiful Soup抓HTML数据，
pandas数据框结构保存一场场比赛记录。
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv(&#39;2013-2014.csv&#39;)
df2 = pd.read_csv(&#39;2014-2015.csv&#39;)
df3 = pd.read_csv(&#39;2015-2016.csv&#39;)
df = pd.concat(, ignore_index=True)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
这样就把过去三个赛季的比赛读取进来，合并成一个dataframe。
数据可视化、初步分析
pandas数据框有丰富的功能，比如
Group By: split-apply-combine，比如想知道英超场均进球数。
df.groupby(&#39;year&#39;).get_group(&#39;2013-2014&#39;)[&#39;goals&#39;].mean()
更便捷的可以：
df.groupby(&#39;year&#39;).mean()
此外，做图我用
Seaborn: statistical data visualization，有了它我就不用R做图了。
这是阿森纳在90分钟内每一分钟进球的频率。大家都觉得足球比赛90分钟绝杀很少见，可是数据告诉我们补时阶段的进球率是常规时间的8~9倍。

http://pic1.zhimg.com/a601c1b7aecf733ba876bf4f294b8d48_r.jpg?source=1940ef5c

数据挖掘？
这部分我主要做统计建模，我曾利用
pandas+
scipy.optimize写过一个极大似然估计算法，计算每只球队的进攻、防守参数。然后预测博彩公司开出的赔率。

最后说下，这些库我怎么学习的。
看官方文档，读别人写的项目，自己写项目。遇到技术上的问题就去问
google，
Stack Overflow。
机器学习的理论，我是看
统计学习方法 (豆瓣)、
Coursera Andrew Ng，因为有统计学基础，这部分大约只花了三个月。随后我找到Python的sklearn库学习编写机器学习代码。推荐看这位
Jake Vanderplas的github，作为sklearn贡献者之一，近几年在Pycon上做了对sklearn的介绍。有条件的可以看下面的youtube，看不了请直接看他的github上几个Pycon的notebook。当然看sklearn官方文档也非常棒。
https://www.youtube.com/watch?v=r4bRUvvlaBw&list=PLjKEIQlKCTZaDrN_4ydmsnU1_h5xk3Gr7&index=1

Python入门我是靠这些：
Python | CodecademyUdacity build a search engine
Dive Into Python
然后随大流写了一阵子爬虫熟悉Python。

有问题了再补充吧。

oydfe2088 发表于 2023-10-31 11:31:33

题主用了三个形容词，“短时间，高效，踏实”，事实上想学好一门语言或者是其他任何的技能，都不可能短时间内学成，除非可以像电视剧那样把手放在背后传功，或者拿到屠龙刀里的九阴真经，让你一下子变成超级赛亚人3，毁灭地球。

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其实，我比较喜欢跟题主探讨一下怎么 “开心，高效，踏实” 地把Python学好，在我看来，只有一样东西可以帮你做到，那就是，兴趣-兴趣-兴趣！重要的事情说三遍！在Python这个魔法世界里，找到你自己感兴趣的点进行切入，并时刻找到兴趣点进行自我驱动是最好的学习方式！
以下，用我自己亲身经历的方式，说说我的Python入门学习之路（多图预警！）

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http://pic1.zhimg.com/4728ee24fed71cdc163294599896de64_r.jpg?source=1940ef5c

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http://picx.zhimg.com/066178d5ffa1ac3946ac9b1bda7f1ed6_r.jpg?source=1940ef5c
看过的Python的书不多，也没上过coursera，但这里呕血推荐两本书，一本作为数据分析的切入，一本作为Python的语法学习。

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http://picx.zhimg.com/50/7bc7471ef963b5f96b21d345bb91f74b_720w.jpg?source=1940ef5c
show一下我的爬虫成果，这是我用爬下的电影数据做的网页，柱状图显示的是2004-2016年中国电影年度票房冠军的票房，下面的表格显示的是近两万部中国电影的数据。

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文末推荐一下百词斩旗下专为小白打造的Python入门课，每天利用15分钟碎片时间刷刷手机就能学习，他家学习机制非常独特，不是枯燥地看文字，而是用漫画和题库的方式让你不断练习，跟打游戏一样十分过瘾，很多抽象复杂的概念一下就能理解通透，从此告别枯燥和压力，学习过程中有问题还能随时戳助教老师，她会全程陪伴学习。

穷人的阳光 发表于 2023-10-31 11:32:17

Dataquest 这个网站上提供了一系列和数据分析相关的python教程，从python基本语法到data analysis的基本函数，到PANDAS包的使用方法，到machine learning里常用的Python指令，甚至还有手把手教你玩Kaggle，简直不能更贴心~当然这个只是入门级教程，高级技巧就一点点的在实战项目里积累吧~

http://picx.zhimg.com/00fb373ed5c75f07f346cd9b9ff54b93_r.jpg?source=1940ef5c

再补充一个coursera上的python课程，https://www.coursera.org/learn/hipython/home/welcome，
用Python玩转数据，by Nanjing University，也非常方便贴心，而且是中文教程，老师讲的也很风趣幽默~

http://pica.zhimg.com/50/110816953932abb1c6b48b7bd5f944ca_720w.jpg?source=1940ef5c

http://pic1.zhimg.com/429be83cbf48114d4d0ebac4826676b5_r.jpg?source=1940ef5c

对于那些对机器学习以及数据挖掘感兴趣的筒子们,这里还有两个免费的进阶版教程,Data Science Course GitHub - justmarkham/DAT4: General Assembly&#x27;s Data Science course in Washington, DCYou got all the python codes to play with and a very detailed tutorial to understand the material.
如果是想为code interview做快速准备的筒子们,不妨尝试下Udacity的技术面试练习Algorithm and Data Structure in Python. 这门免费的课程会带着你快速的浏览一遍技术面试中所考察的基本知识.
&lt;img src=&#34;https://pic2.zhimg.com/v2-b30515bad8f725fca4fd7d68f089a299_b.png&#34; data-rawwidth=&#34;1657&#34; data-rawheight=&#34;1316&#34; class=&#34;content_image&#34; width=&#34;1657&#34; data-original=&#34;https://pic2.zhimg.com/v2-b30515bad8f725fca4fd7d68f089a299_r.png&#34;&gt;感觉这个课程比起LeetCode来指导性要强一些,比较适合入门者.希望对不同需求的筒子们有帮助. :)

heavenhi 发表于 2023-10-31 11:32:24

建议读两本书：
1、
集体智慧编程 (豆瓣)
因为Python是一门不需要花太多精力（甚至可以说很少），就可以基本掌握的一门语言，所以推荐这本书。题主提到以后想学机器学习，这是一本非常好的入门书，书中的例子源码都是Python实现的，并且能帮你迅速熟悉Python相关的各种计算库。
2、
统计学习方法 (豆瓣)
考虑到题主要学得踏实，这本书深入浅出地讲了和机器学习有关的一切数学基础知识，一整本的干货，没有废话，非常值得一读。题主数学专业的话，读起来应该会比我更顺畅。
前景非常好，这两本书让我的年薪提升了不少，而且不会是死搬砖的工作。

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