前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >文科生英语专业出身,Python和爬虫照样玩的溜,所以我们没有理由学不好,其他的大都是借口

文科生英语专业出身,Python和爬虫照样玩的溜,所以我们没有理由学不好,其他的大都是借口

作者头像
double
发布2018-12-29 10:54:49
1.2K0
发布2018-12-29 10:54:49
举报
文章被收录于专栏:算法channel算法channel

先简单自我介绍下,文科生,英语专业,今年大学本科刚毕业。最开始接触编程是在大四前的那个暑假,由于自己性格偏内向,不太喜欢过多的人际交往,想着往技术方向发展,加上网络上充斥着程序员薪资高的言论,于是下决心学习编程。

学编程必然要从一门语言入手,当时上知乎查了一下,发现对于0基础的人,两个编程语言推荐的比较多,一个是Java,一个是Python,又看到有大神说Python易学,但Java工作机会更多,于是选择了Java(跑题了?)。

学习方式是跟着视频来学,现在还记得那个Java教学的老师是马士兵,配置好环境后,学了浮点数整数等基本概念,还记得一开始代码总是要写什么public static void,然后就没有然后了,Java就一直呆在硬盘里,一个学期过去了。

在长时间的虚度光阴中,总有几天是踌躇满志的,于是在大四的寒假,我又找回了学编程的冲动。又去知乎逛了一圈,可能由于Python的快速发展,推荐Python的越来越多,而且我想着科班生在学校就已经学Java了(不知真假),我大四再开始学劣势太大,于是我又下定决心学习Python!

人生苦短,我用Python!先自己洗脑一波!说到Python,廖雪峰的教程广受好评,于是我打开了廖雪峰的Python3教程,Python果然比Java语法简单多了,一口气我就学到了for循环,然后卡在了continue上,接着我在网上查了很多关于continue的讲解,最后终于,没有continue(继续)下去了……又荒废了几周后,我在某晚的颓废过后重振雄风,继续了Python的学习,这次我直接下了本《简明Python教程》(A Bit of Python),跟着PDF来,为了防止自己迎难而退,我囫囵吞枣地过了一遍,看懂了的就自己敲一遍代码,没理解的就照抄一遍代码,成功地完成了第一次比较完整的入门学习。

后来迫于就业压力,战略性地调整了学习方向,开始学习Excel和SQL,往数据分析方面找工作。

由于非科班出身及没有什么数据分析的经验和成果,最后就业的岗位是初级数据分析师,其实就是个“表哥”,SQL导一导数据,然后Excel弄一弄透视表,求求平均数什么的,没啥技术含量。幸好工作比较清闲,刚入职也没什么事干。

得知整个数据组都没人会爬虫后,我决定把爬虫学一学。早就听说Python在爬虫方面十分擅长,但是一直没有学习的动机,这下好了,反正闲着也闲着,不如学学爬虫,万一学会了,不就能有一技之长在公司立足了?

第二天,我就马上开始了着手去做了,Python基础语法虽然不太熟悉了,但是哪里不懂就直接百度(基础的用不着谷歌),又把爬虫相关的Python语法熟悉了一遍,列表字典,print,return,遍历这些,当天下午就写出了第一个爬虫!整个过程都是在积极主动地学习,出结果的那一刹那,真是喜不自禁,这种学习的正面反馈更激励了我写代码!每天快下班的时候,同事都在百无聊赖地倒计时,而我越到下班越发奋,因为在工作中有收获了,我在家就可以心安理得地荒废光阴了,这种每天都有进展的感觉太棒了!

现在的我,想往更高层次的数据分析方向发展,目前学习了numpy,pandas和matplotlib这三个经典的Python数据分析的库,Power Bi也开始接触了,但统计学和算法方面迟迟没有系统地学习。

在我的理解里,代码和分析思维都离不开理论的支持,没有更深的理论支撑,做出来的成果也只是非常初级,低端的东西,理论水平的低下会严重制约生产者的视野。所以想拿到这本《你也能看得懂的算法书》。

我现在也勉勉强强算是入门了吧,本着分享的精神,想给准备学习Python或者正在入门Python的朋友们一些建议供参考:

1.脚踏实地写代码 新手阶段,大家肯定会有很多困惑,喜欢在论坛上,qq微信群上问类似的问题:“0基础能不能学Python”,“现在学Python晚不晚?”,“什么编辑器好”,“要不要在Linux上学习Python“,”Python3还是Python2?“……对于以上问题,我的简单答复是,能学,不晚,sublime text 3或者pycharm,windows上入门没有问题,Python3. 很多时候我们问问题并不是真的疑惑,只是在拖延,不想去行动,“种一棵树最好的时间是十年前,而后是现在”,我们要花精力解决的是实际码代码中出现的问题,而不是自己空想出来的问题。而且这些问题并没有绝对的正误之分,弄懂一个另一个也就触类旁通了。我给的答案都是主流的选择,相应地网上会有更多的资料。

2.多种途径查问题 别指望一本书能解决所有问题,有时候一个问题想不通看不懂的时候,换一种方式查,比如廖雪峰教程上看的一个语法不懂,就去菜鸟教程看一看,再不懂就在网上搜搜,多看看别人是怎么理解的,不同人有不同的看法,不一定哪一个就刚好能说通你。网上资源很多,但是你会发现过时的,错误的信息也同样多,代码的东西多尝试不怕的,不要怕犯错,因为在错误中更能发现自己理解上的偏差。伸手党一般不会有人搭理的,所以学会在网络中找现成的答案是自学的重要步骤。

3.实战项目中提高 基础语法过一遍就好了,不必深究,在项目中会不断地涉及到基础知识,忘了再查很快就能熟悉的。在基础上花太多时间往往会导致进度过慢,成就感不足,难以坚持。直接从实战中边练边学,想往数据分析方面发展,就大胆地学习numpy、pandas、matplotlib,想搞爬虫就赶紧看看requests,pyquery,正则表达式,想搞web不妨试试flask,Python有很多优秀的库,大神们早就给我们提供了处理问题的捷径,站在前人的肩膀上,我们入门的难度更低了,有了基本的语法知识,就赶紧去实战中巩固吧

本来想着是凑够一千字数的,但一写起来洋洋洒洒的,很多细节都还没说够,可能是我倾诉欲太高了,也感谢公众号的赠书活动,给我一次总结回顾的机会,希望能给入门者多多少少一些帮助吧。

看完很感动,我决定下次送书再给你一本。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2018-12-27,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 程序员郭震zhenguo 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档