這篇文章主要介紹了Python可以分幾個階段進行學習，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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NO.1 新手入門階段，學習基礎知識

總體來講，找一本靠譜的書，由淺入深，邊看邊練。

網上的學習教程有很多，多到不知道如何選擇。所有教程在基礎知識介紹方面都差不多，區別在于講的是否足夠細（例如運行原理）以及是否有足夠的練習。目前推薦大家看書《Python編程 從入門到實踐》 ，作者是美國教師，內容從基礎知識開始，循序漸進，層層深入，適合零基礎者。課程內容第二部分有三個項目實戰：外星人入侵、數據可視化、Web應用程序。

不要看很多本，專注于一本，從頭到尾看下去，把里面的例子和習題都動手練習一遍，搞懂為什么。編程從一開始就離不開練習，光看是不可能看會的。只有你在電腦上一行一行的敲代碼，才會發現其中沒注意到的細節問題，才能有更深刻的理解?？s進、大小寫、括號、引號、代碼執行的方式等，都是早期學習的坑，切記，不要直接復制代碼，一定要手動去敲代碼、運行代碼。

這個階段最重要的就是：學好基礎知識。掌握了基礎之后，便可以開始做項目練習鍛煉編程思維了。

NO.2 做項目練習階段，鍛煉編程思維

掌握了Python的基礎知識后，你會寫代碼了，但是還無法掌握"編程思維"。因此需要更多的練習，來理解程序的結構設計、算法等，能用1行代碼解決的事情，堅持不用2行代碼；能1秒運算完成堅決不用2秒

網絡上有很多的的Python入門練手項目，例如知乎《Python 的練手項目有哪些值得推薦》 ，里面有很多的練手項目。練習項目，可以鍛煉自己的編程思維，同時了解Python的內置庫和第三方庫，開始學習如何使用這些庫

編程入門最好能找一個已經會Python的人，在遇到問題時進行咨詢，可以少走很多彎路。但是，要學會查看官方文檔和搜索，學會如何更好地提問。沒人愿意幫你寫作業或是回答那些“一搜便知”的問題。學會解決問題的方法很重要，這將伴隨你的編程生涯。

NO.3 真實的項目實戰階段，實際應用

經過一段時間的學習和練習，寫過一些小的程序之后，往往會陷入瓶頸，這個時候的你會寫代碼會做題，但是對于真實的項目開發依然缺少認識（例如如何開始寫游戲"外星人入侵"），一旦程序規模較大就無從下手，不知道從哪里開始。這個時候可以去挑戰具體的項目了，爬蟲、web開發、數據分析、機器學習等廣闊的世界已經向你敞開

下面幾個圖譜可以提供給大家一些學習思路

在這個階段，需要有明確的開發目標，并且對目標做一定的設計和功能劃分，然后逐步開發直至完成。這其中會遇到各種問題，在不斷解決問題時，你的開發水平和問題解決能力也將隨之得到提高

還比如：以下是部分項目的實際應用，提供了解決思路和實現過程

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編程心態很重要，因為編程是個理論與實踐相結合的事情，并且實踐更重要。從簡單的程序開始，堅持練習。一定不能著急，欲速則不達。也不用太在意你做的項目本身是不是夠酷炫夠高大上。對學習階段來說，不管好項目壞項目，只要是在寫，都不浪費。當你的代碼行數積累的一定程度時，你會發現自己的編程能力已經和當年不是一個檔次了

NO.4 進階提升，學習多線程和選擇方向

這個階段的你，已經可以寫項目了，但是對于底層可能了解的還不夠。例如，同樣的代碼量，如何使得代碼運行的效率更快更節省內存？這些需要不斷的提升，需要學習多線程和多進程。我目前處于這個階段，也處于學習狀態，所以講的可能不完全對，一起探索

學習編程需要持之以恒，對于初學者需要選個感興趣的領域，選擇一個方向，專注的深入學習，努力成為該領域的專家。當然，大神一般都是個個領域都神通廣大，誰讓我們是菜鳥呢，還是先選個方向踏踏實實的努力吧

1. Web開發方向

建議看簡單的框架flask，推薦《Flask Web開發：基于Python的Web應用開發實戰》

2. 數據分析方向

建議看《利用Python進行大數據分析》，主要講Pandas庫和數據分析。很多金融巨頭，用Python進行數據分析。引用大神Kirat的話說，“它正在快速代替主流金融機構中使用的工具和語言，并成為事實上的標準”

3. 科學計算方向

建議看《python_sci用python進行科學計算》

4. AI的機器學習方向

建議看《Hands-on ML with Scikit-learn and TensorFlow》

5. AI的計算機視覺方向

建議看《Python計算機視覺編程》

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Python可以分幾個階段進行學習”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持創新互聯成都網站設計公司，關注創新互聯成都網站設計公司行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!

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新聞來源：http://www.yijiale78.com/article22/ddhscc.html

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