如何快速學會Python？利用Python進行數據分析

因為清晰易讀的風格，廣泛的適用性，Python已經成為最受歡迎的編程語言之一。在TIOBE 排行榜中位居第四，是名副其實的人工智能第一語言。

風靡的另一個原因是，Python有非常多的第三方庫。比如用于WEB開發(fā)的Django/Flask，用于科學計算的 Numpy/Scipy，用于機器學習的 Scikit-Learn，用于運維的 Supervisor/Fabric，用于網絡爬蟲的 BeautifulSoup/Scrapy……這些你都可以輕松調用實現，不用再造輪子。

利用Python進行數據分析

利用 Python 爬取網頁數據

利用Python寫小游戲

認真學習一周，你就可以寫一個貪吃蛇

利用Python寫工具腳本

用 Python 寫一個自動搶票的腳本

你認為這些離你還很遠？但編程在你的工作、生活中的很多場景都能被利用。

比如量級稍微大些的數據，Office的性能根本不能滿足需求，而用 Python 可以輕松地處理、分析。而微軟也正在考慮將 Python 作為 Excel 的一種官方腳本語言，由于 Python 的適用性，使其不僅可以實現VBA的功能，也可以代替場函數。

比如你想做一些市場調研，那么用 Python 寫一個爬蟲，即可批量地獲取互聯(lián)網數據，這些則是很有價值的原材料。

你也可以去寫一些實用的工具腳本，比如跳一跳的自動化刷分工具，比如自動搶票的插件，文件批量處理工具……

如果你覺得這些很難，那可能是技術限制了你的想象力。

Python廣泛的應用場景

所以無論是實用性還是易用性，Python 都是學習編程最具性價比的選擇。如果你學過其他的語言，再學 Python 將會讓你的技能樹大大地拓寬，有能力涉足更多的領域。

學習編程從入門到放棄的人不計其數，很大程度上是因為，產出和投入的精力完全不成正比。而學習 Python，幾行代碼就可以實現一個爬蟲，幾個函數就可以做簡單的數據分析，寫一個小工具、小游戲也是分分鐘的事情……這種成就感，會激發(fā)你最原始的興趣。

那如何系統(tǒng)學習Python呢？一般我們會經歷以下幾個階段。

01

了解 Python 編程基礎

一是變量、編程規(guī)范、基礎語法等，這也是能夠上手編寫 Python 代碼的前提。

二是數據結構，字符串、列表、字典、元組這些需要非常熟練，數據類型將貫穿你整個編程的始終。

這個部分一些簡單的練習就是，自己構造一個數據類型，然后去實現基本的用法。比如你自己構造一個列表，實現列表中數據的訪問、更新、刪除等基本操作，比如 len()、max()、min() 函數，以及 append()、count()、extend() 等方法。

函數和方法是實現數據增刪改查的基本途徑，如果你在實際操作中遇到數據操作的問題，可以在具體的數據類型下查找相關用法。

02

Python函數及流程控制

學習 Python 的函數和控制語句，是真正去解決問題的過程。如何實現判斷和循壞，如何將固定的功能模塊封裝成函數，這些不僅是寫出代碼的必要條件，也是訓練編程思維的必經之路。

函數這個部分無外乎函數的定義、函數調用以及參數傳遞，但是要能夠嫻熟地寫出函數實現對應的功能，需要注意的細節(jié)很多，也需要不斷地訓練。

流程控制則相對要好掌握一些，條件語句和循壞語句在不同的場景下練習幾遍，知道判斷和循環(huán)實現的過程，基本上就沒問題了。

其實到這個地方，基本的Python知識你已經掌握了，你可以自己去做一些小項目，比如猜數字、各種轉換器、記賬工具……

03

利用 Python 做些事情

通常在學習一段時間之后，你就會有自我懷疑的過程，貌似真的懂了，但是離做出實際的東西又很遠，這些東西是否有用？

這個時候不妨了解一些第三方庫，你可以做更多的事情。比如用pandas作數據處理，用matplotlib做數據可視化分析，用BeautifulSoup寫爬蟲，利用Flask搭建網站……這些別人搭好的輪子，你直接拿來用就可以了。當然像寫爬蟲和網站，你還需要了解其他方面的一些知識（比如HTTP、HTML、JS、數據庫等）。

對于不同的庫，內部的方法、函數你還需要去熟悉，開始的時候先掌握少部分最常用的方法，在遇到實際的問題的時候，再去查對應的更多的用法，這樣會更高效。

04

深入 Python 編程

其實第三個階段反復練習實踐，你已經基本具備一些工作的技能了，比如 Python 數據分析、網絡爬蟲、寫工具腳本……

首先你要了解Python的高級特性，如迭代器、生成器、裝飾器等，了解類和面向對象的理念。深入下去，你可以去探索Python的實現原理，Python的性能優(yōu)化，跳出Python語言本身，去了解計算機的交互原理，還有很長的路要走，但并不是每一個人都需要這個過程。

但這些高屋建瓴的東西，又是你在這個領域立足生根的重要條件，對于堅定走技術方向的人來說，這個過程是有必要的。這個時候你再去做應用層面的一些東西，又會有更加深刻的理解。

總結下來，學習Python，最常見的坑有這些：

1.很難找到合適且優(yōu)質的學習資源，難以下手，或者隨便找一些材料開始學習，極其容易從入門到放棄；

2.遇到問題不知道如何尋找解決辦法，甚至連問題都描述不清楚，經常被一些細小的問題卡住，學習效率不高；

3.在理論學習中無法自拔，學習很久之后，發(fā)現還是不知道如何在實際的項目中去應用，缺乏解決問題的能力；

4.看到別人的案例覺得好像是那么回事，但是自己去寫代碼的時候依然很困難，無法訓練編程思維。

………………

如果成功的跨過了這些坑，那么恭喜你，你已經成為了一名合格的Pythoner！