廖雪峰python要多久(廖雪松 python)

导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关廖雪峰python要多久的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

看完廖雪峰的python，但是感觉自己掌握不扎实，不知道该怎么做

python感觉自己掌握不扎实，不知道该怎么做

不管学习什么新的东西，效率最低但是又不可或缺的环节就是看教科书了。虽然看书的过程可能会很无聊，但是过一遍书至少能对整个知识框架有个大体的把握。我最早知道 Python 还是在《黑客与画家》这本书中看到的，书里面有一章节是讲编程语言的，作者很推荐把 python 作为学习编程的入门语言。我当时是把《简明 Python 教程》给过了一边，后来又看了一遍《深入python》，这里特别推荐《深入 Python》，除了介绍 python 的基本特性之外，还介绍了诸如函数编程、正则表达式、处理 HTML 和 XML等高级用法。除了看书，上公开课也是挺不错的，视频教学本来就比自己啃教科书有意思，而且完成课程作业也能锻炼动手编程能力。我上过两门不错的公开课，一门是莱斯大学在 Coursera 上开的《Python交互式编程导论》，一边学 python，一边写些小游戏，肯定不会觉得无聊；另一门就是 MIT 在 edX 上开的《计算机科学及python编程导论》，它是 MIT edX系列课程（XSeries）中的第一课，系列课程共两门，除了这门课以外还有《计算思维及数据科学导论》，不过第二门就没有上过了。

《简明 Python 教程》

《深入 Python》

《Python交互式编程导论》

《计算机科学及python编程导论》

另外，我和题主的情况有点像，也不是学计算机专业的，并且同样对自己的专业不感兴趣，以后也是想从事与数据科学相关的工作。我目前的状况都是在自学，上公开课，看教科书，跟大牛们的技术博客。

40岁老男人从0开始学python实录（第4天）：廖雪峰，拜拜了您嘞

各位渴望看我笑话的老铁们，恭喜，你们又有乐子看了。

在昨天顺利攻克了文本编辑器难题后，我很愉快继续学习后面的两个小节《Python代码运行助手》《输入和输出》。

前者没啥可说的，感觉跟我没啥太大关系、意义不大，简单看看就过去了。

《输入和输出》一节，按照教程操作，还是蛮愉快的。

这节主要讲了print和input命令的使用方法，以及变量的概念。

前面的学习过程可谓一马平川，结果最后的练习稍微出现了点小问题。

练习：请利用print()输出1024 * 768 = xxx。

我本来觉得是个很简单的问题，没想到输入了4遍才搞定。

我估计应该是中间错加了空格的问题。

好吧，对比例子，应该还得加逗号。

嗯，这他么其实是个手误，逗号输错了位置。（残念）

这小玩意都用了四遍才搞定，40岁的老男人真的太难了。

继续进入后面的学习。

下一章《Python基础》中第一节《数据类型和变量》。

然后，我就蒙圈了。

这一节的内容知识量明显增多，前面的内容还好，按部就班的按照教程进行操作就好。

后面开始出现转义符的概念，什么\\n、\\t、\\之类的东东，总之确实需要动些脑子了。

这里我觉得，是不是可以简单理解为：两个“\\”表示显示“\\”，一个“\\”表示转义呢？

相比之下，后面讲“用r\'\'表示\'\'内部的字符串默认不转义”我感觉更好理解一些。

还有，“\\t 表示制表符”是什么意思？

我真的好傻，悲伤的泪水不争气的流了下来。

上面的问题，哪位知道的仁兄，望在评论区赐教，在此谢过了。

再往后讲变量，我就有点进行不下去了。

给a赋值为1，这个我明白，但是后面t_007=T007，这是为啥？咋蹦出来的？

或者t_007跟a是一个概念，也是在进行赋值操作？

我这么猜测不知道对不对。

他后面举的那个例子，我就彻底晕菜了。

其实说起来，可能也不能怪人家教程，周末这两天在家，确实也很难静下来学习。

但是另一方面，就像很多网友评论区、微信上跟我探讨的，廖雪峰这个教程确实还是存在一些问题的，甚至有人说他有些误导的成分在里面，这个我学的还少，就不敢妄言了。

所以，我决定，结合自己的实际情况（岁数大、脑子慢！），以后以b站600集视频为主不香吗？

毕竟，那个看的很欢乐，最关键的是，学习至今还没遇到槛。

所以，下一期的心得，我就说说在b站上，我都学了些啥吧。。。

自学完廖雪峰python可以找到相关工作吗？

如果只是学完廖雪峰的教程我觉得是不够的，你必须对一些方面有更加深入的实践和学习。我是工作中需要用到python，看了廖雪峰的教程，实现快速开发。

python编程语言快速入门需要多长时间？有哪些好的书籍推荐

python编程还是很容易上手的,如果光是要入门的话,python基础差不多一个月就够了,后面的分支比较多,想具体精通一个方向都是比较耗时的.看你具体想从事哪方面的工作.python web方向的相对容易一些.书就太多了,不过还是推荐看看网站上的博客.

怎样自学python这门语言？有没有什么优质课程推荐？

可以自学。事实上，Python对于初学者来说非常容易上手，而且与其他主要编程语言相比，它具有更好的可读性。还有一个非常丰富的第三方组件库，所以我们几乎不需要重新发明轮子。其次，开发环境也非常容易配置。很多读者，还有我的朋友圈，看到我一直在学习Python，都问我:“我怎么学Python?”平时我会回答，让他们去学习廖雪峰老师组织的辅导课。

因为我完全是从网上自学Python的。用一个下午的时间，浏览一下廖雪峰的Python基础教程。然后开始做项目，一步一步地添加其他知识点。在这半年的学习中，我总结了以下主要经验:许多老司机建议新司机拿起一本书。当然，如果你有足够的时间，找一本容易理解的书，从头读到尾，而不用所有的例子。但如果你认为你没有太多的时间，想要快速掌握这门语言，那么我强烈推荐廖雪峰的Python教程。因为我真的从这个教程中学到了很多，不知道去哪里查资料去补充。

找一个实际的项目进行练习。我当时正在写一个爬行程序来抓取Instagram图片，Java太笨拙了。所以我选择了学习Python。在这些条件下，结果比你去学习一门语言要好得多。所以，最好的状态是做一个实际的项目。例如，建立自己的博客网站。找一个已经了解Python的驱动程序。请他给你指路，如果你被困住了，请他给你建议。当然，别人的时间也是有限的，所以当你遇到问题的时候，第一步应该是搜索问题。

当然，别人的经历并不一定适用于你自己。虽然我上面说过，我只花了一个下午就掌握了Python的基础知识，但那是因为我已经掌握了其他开发语言，如Java、JS等。对于一个完全没有编程经验的初学者来说，在学习Python的时候，不仅仅是Python语言，还需要面对一些常见的编程问题，比如:你从头开始，你不知道从哪里开始，你看不到第二章不要浮躁，自信是成功的开始，虽然你已经看了很久的信息，但仍然不能把程序运行。但相信我，几乎所有的程序员都是这样开始的，然后一步步往上爬。

如何系统地自学 Python

是否非常想学好 Python，一方面被琐事纠缠，一直没能动手，另一方面，担心学习成本太高，心里默默敲着退堂鼓？

幸运的是，Python 是一门初学者友好的编程语言，想要完全掌握它，你不必花上太多的时间和精力。

Python 的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面：

语法简洁明了：相对 Ruby 和 Perl，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，不玩儿玄学。

切入点很多：Python 可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。

废话不多说，学会一门语言的捷径只有一个： Getting Started

¶ 起步阶段

任何一种编程语言都包含两个部分：硬知识和软知识，起步阶段的主要任务是掌握硬知识。

°1 硬知识

“硬

知识”指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等，例如：变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的，看上去是掌握了一

种语法，实际是建立了一种思维。例如：让一个 Java 程序员去学习 Python，他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到

Python 中来，因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。

如果你是刚开始学习编程的新手，一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但对于建立稳固的编程思维是必不可少。

下面列出了一些适合初学者入门的教学材料：

❖「笨方法学 Python」：

这本书在讲解 Python 的语法成分时，还附带大量可实践的例子，非常适合快速起步。

❖「廖雪峰的 Python 2.7 教程」：Home - 廖雪峰的官方网站

Python 中文教程的翘楚，专为刚刚步入程序世界的小白打造。

❖「The Hitchhiker’s Guide to Python!」：The Hitchhiker’s Guide to Python!

这本指南着重于 Python 的最佳实践，不管你是 Python 专家还是新手，都能获得极大的帮助。

❖「Python 官方文档」：Our Documentation

实践中大部分问题，都可以在官方文档中找到答案。

❖ 辅助工具：Python Tutor

一个 Python 对象可视化的项目，用图形辅助你理解 Python 中的各种概念。

Python 的哲学：

用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。

学习也是一样，虽然推荐了多种学习资料，但实际学习的时候，最好只选择其中的一个，坚持看完。

必要的时候，可能需要阅读讲解数据结构和算法的书，这些知识对于理解和使用 Python 中的对象模型有着很大的帮助。

°2 软知识

“软知识”则是特定语言环境下的语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分，即使完全不了解不会使用，也不会妨碍你去编程，只不过写出的程序，看上去显得“傻”了些。

对

这些知识的学习，取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言，起步阶段极易走火，或者在选择 Python 版本时徘徊不决，一会儿看 2.7

一会儿又转到 3.0，或者徜徉在类库的大海中无法自拔，Scrapy，Numpy，Django

什么都要试试，或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动，或者整天跪舔语法糖，老想着怎么一行代码把所有的事情做完，或者去构想

圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。

很多“大牛”都会告诫初学者，用这个用那个，少走弯路，这样反而把初学者推向了真正的弯路。

还不如告诉初学者，学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug，只能脚踏实地，没有奇迹只有狗屎的过程。

选择一个方向先走下去，哪怕脏丑差，走不动了再看看有没有更好的解决途径。

自己走了弯路，你才知道这么做的好处，才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式，为什么面向过程可以解决却偏要面向对象，为什么我可以操纵每一根指针却偏要自动管理内存，为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise...

更重要的时，你会明白，高层次的解决方法都是对低层次的封装，并不是任何情况下都是最有效最合适的。

技术涌进就像波浪一样，那些陈旧的封存已久的技术，消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、手游和 HTML5 的火热，某些方面不正在重演过去 PC 的那些历史么？

因此，不要担心自己走错路误了终身，坚持并保持进步才是正道。

起步阶段的核心任务是掌握硬知识，软知识做适当了解，有了稳固的根，粗壮的枝干，才能长出浓密的叶子，结出甜美的果实。

¶ 发展阶段

完成了基础知识的学习，必定会感到一阵空虚，怀疑这些语法知识是不是真的有用。

没错，你的怀疑是非常正确的。要让 Python 发挥出它的价值，当然不能停留在语法层面。

发展阶段的核心任务，就是“跳出 Python，拥抱世界”。

在你面前会有多个分支：科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，这些都不是仅仅知道 Python 语法就能解决的问题。

拿

爬虫举例，如果你对计算机网络，HTTP协议，HTML，文本编码，JSON一无所知，你能做好这部分的工作么？而你在起步阶段的基础知识也同样重要，如

果你连循环递归怎么写都还要查文档，连 BFS 都不知道怎么实现，这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样，非常低效。

在这个阶段，不可避免要接触大量类库，阅读大量书籍的。

°1 类库方面

「Awesome Python 项目」：vinta/awesome-python · GitHub

这里列出了你在尝试解决各种实际问题时，Python 社区已有的工具型类库，如下图所示：

你可以按照实际需求，寻找你需要的类库。

至于相关类库如何使用，必须掌握的技能便是阅读文档。由于开源社区大多数文档都是英文写成的，所以，英语不好的同学，需要恶补下。

°2 书籍方面：

这里我只列出一些我觉得比较有一些帮助的书籍，详细的请看豆瓣的书评：

科学和数据分析：

❖「集体智慧编程」：集体智慧编程 (豆瓣)

❖「数学之美」：数学之美 (豆瓣)

❖「统计学习方法」：统计学习方法 (豆瓣)

❖「Pattern Recognition And Machine Learning」：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)

❖「数据科学实战」：数据科学实战 (豆瓣)

❖「数据检索导论」：信息检索导论 (豆瓣)

爬虫：

❖「HTTP 权威指南」：HTTP权威指南 (豆瓣)

Web 网站：

❖「HTML CSS 设计与构建网站」：HTML CSS设计与构建网站 (豆瓣)

...

列到这里已经不需要继续了。

聪明的你一定会发现上面的大部分书籍，并不是讲 Python 的书，而更多的是专业知识。

事实上，这里所谓“跳出 Python，拥抱世界”，其实是发现 Python 和专业知识相结合，能够解决很多实际问题。这个阶段能走到什么程度，更多的取决于自己的专业知识。

¶ 深入阶段

这个阶段的你，对 Python 几乎了如指掌，那么你一定知道 Python 是用 C 语言实现的。

可是 Python 对象的“动态特征”是怎么用相对底层，连自动内存管理都没有的C语言实现的呢？这时候就不能停留在表面了，勇敢的拆开 Python 的黑盒子，深入到语言的内部，去看它的历史，读它的源码，才能真正理解它的设计思路。

这里推荐一本书：

「Python 源码剖析」：Python源码剖析 (豆瓣)

这本书把 Python 源码中最核心的部分，给出了详细的阐释，不过阅读此书需要对 C 语言内存模型和指针有着很好的理解。

另

外，Python 本身是一门杂糅多种范式的动态语言，也就是说，相对于 C 的过程式、 Haskell 等的函数式、Java

基于类的面向对象而言，它都不够纯粹。换而言之，编程语言的“道学”，在 Python

中只能有限的体悟。学习某种编程范式时，从那些面向这种范式更加纯粹的语言出发，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 语言的根源。

这里推荐一门公开课

「编程范式」：斯坦福大学公开课：编程范式

讲师高屋建瓴，从各种编程范式的代表语言出发，给出了每种编程范式最核心的思想。

值得一提的是，这门课程对C语言有非常深入的讲解，例如C语言的范型和内存管理。这些知识，对阅读 Python 源码也有大有帮助。

Python 的许多最佳实践都隐藏在那些众所周知的框架和类库中，例如 Django、Tornado 等等。在它们的源代码中淘金，也是个不错的选择。

¶ 最后的话

每个人学编程的道路都是不一样的，其实大都殊途同归，没有迷路的人只有不能坚持的人。虽然听上去有点鸡汤，但是这是事实。

希望想学 Python 想学编程的同学，不要犹豫了，看完这篇文章，Just getting started～

结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于廖雪峰python要多久的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于廖雪峰python要多久的相关内容别忘了在本站进行查找喔。

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