学这件事我被问过最多的一个问题不是「怎么学」而是——「我三十多岁了还能学吗」能, 我曾目睹40岁之人学了之后, 将月底对账时长由三天缩减至三分钟, 还曾见到大二学生运用它撰写了一处抢课脚本, 自此选修课再未落选过。兴许是当下对于毫无基础之人最为友善的编程语言。然而, “友善”可不意味着“毫无问题”。下述这五个问题, 我往昔全都经历了一回, 今日写出来便是期望你能够避开。第一个坑在安装环境上耗了一周很多人学的第一步就卡住了。前往官网进行下载操作, 挑选版本究竟是2还是3呢, 配置环境方面的变量, 安装编辑器这个软件, 安装各种各样的库……如此这般折腾了整整一周时间, 然而一行代码都未曾编写, 热情已然被消耗殆尽。有个朋友, 在进行安装之后, 电脑开机的速度, 从原本的十五秒, 变成了三分钟。他觉得, 学习编程就应该是这样子的, 心里还想着「大概是我的这台电脑不符合要求的缘故吧」。正确做法不要进行反复的麻烦操作, 直接前往去进行下载最新的版本, 在进行安装的时候勾选那个标记为「Add to PATH」的可选择的框, 其他的所有选项都采用默认的设置, 编辑器使用安装包自身所携带的IDLE, 这就已经足够使用了。等你编写代码长达一两个月时间, 感觉IDLE无法满足你的更多需求得以使用时, 再去更换成VS Code或者。然而, 最开始之际, 你所要达成的目标乃是「写下最先头出现的那一行代码」而并非「调配出一个毫无瑕疵的堪称完美之优良开发环境」。第二个坑上来就啃语法书《编程: 从入门到实践》这本图书十分靠谱优秀, 然而众多人购入之后, 仅仅翻阅了前面的五十页篇幅, 便选择了放弃不再继续阅读。啥原因呢? 是由于变量, 以及数据类型, 还有条件判断, 再加上循环这类事物, 瞅了好长一阵子, 可你却连「我研习这个究竟能够起到啥作用」都搞不清楚。正确做法先给自己找一个「迫切需要解决的问题」然后用去解决它。比如学习语法时带着问题去学, 与先学习语法然后再去寻找问题, 这是两种截然不同的体验。对于前者而言, 你会产生这样的感觉, 即“这东西真的很管用”。至于后者, 你则会有这样类似的想法, 那就是“我是不是在编程方面压根就不合适呢”。当初我的学习动力, 源于每周五需给老板汇总五个部门的周报, 手动复制粘贴得耗费两小时。在花费一个周末写出首个脚本后, 这事所需时间变为三分钟。就在那一刻, 我才真正地“上道”了。第三个坑只看不写B站那里的教程, 播放量最多的那个已然突破千万了。评论区全都是「已收藏, 下次肯定学」。「下次一定」就是「下次也不一定」。编程跟学英语这事一样一样的, 你即便能看上一万个小时的美剧, 然而要是连开口说都不做, 那是永远都学不会的。同样的道理还有捏——哪怕看再多的视频, 也比不上自己实实在在地敲上一行代码。我的建议是看视频的时间别超过学习时间的30%。对于那剩余的百分之七十, 开启编辑器, 将视频内的代码亲自逐一敲写一遍。运行之时出现错误了? 太棒, 这恰恰是绝佳的学习契机。去查找报错的相关信息, 前往Stack那里搜寻, 向AI进行询问。每一次你成功解决一个报错现象, 其作用可比你观看十集教程还要显著。第四个坑想一口气学完所有东西生态规模极大, 到底大至何种地步呢? 仅PyPI这个第三方库仓库, 其上便存在着超过50万个包裹。有一些人, 在学完了基础语法之后, 便滋生出了焦虑情绪, 会这样问: 究竟我需不需要去学? Flask 是不是具备着更为轻量的特性? 似乎它显得愈加火热? 对于数据分析而言, 是不是要去学习 NumPy ? 机器学习这方面, 是不是必须得去学? 深度学习又该如何?三个月下来每个方向都开了个头每个都没学明白。正确做法先搞清楚你学是为了什么。用一句话回答自己挑选一个方向, 达成能够独自完成一个项目的程度, 进而展开拓展, 深度始终胜过广度。第五个坑把AI当「答案机」而不是「教练」用AI学编程这件事有两种用法效果天差地别。第一种方式情形为将需求抛给人工智能然后复制粘贴代码, 只要能够运行便可以。两个月过去之后呢, 依旧是都欠缺写出代码的能力。再一种方式是, 让AI充当教练角色。出现问题时, 先自行思考五分钟, 倘若想不明白, 再向AI发问, 所问内容涵盖: 「这段代码何以出现这个错误? 对于这个报错我该如何去理解? 下次碰到类似问题应当怎样排查? 」。我的建议是永远不要让AI替你写你一行都没看懂的代码。倘若AI给了你一段代码, 花五分钟逐行去读它一遍。要是有不懂的函数, 直接去问: 「这个函数是做什么的? 参数是什么意思? 有没有更简便的写法? 」如此这般你每一次与AI的对话, 都是处于「学习」的状态, 而非在「搬运」。一个适合零基础的行动计划如果你今天想开始学这是我的建议第一周搭环境 写第一行代码第二周做一个小工具第三周让工具变「成品」第四周之后学一个新库做个小结。不难学。真正难的是克服「我可能学不会」这个念头。我曾见识过最为合适的学习时段存在两个, 其一为十年之前, 其二是当下今日。然而, 十年之前已然是错失掉了。那么, 就从当下今日起始吧。当你完成print(Hello World)这一刻, 你已然成为了一个具备书写能力的人, 其余的, 仅仅是进行一行又一行的后续书写罢了。
我从零开始学Python踩过的5个坑，希望你别再走一遍
学这件事我被问过最多的一个问题不是「怎么学」而是——「我三十多岁了还能学吗」能, 我曾目睹40岁之人学了之后, 将月底对账时长由三天缩减至三分钟, 还曾见到大二学生运用它撰写了一处抢课脚本, 自此选修课再未落选过。兴许是当下对于毫无基础之人最为友善的编程语言。然而, “友善”可不意味着“毫无问题”。下述这五个问题, 我往昔全都经历了一回, 今日写出来便是期望你能够避开。第一个坑在安装环境上耗了一周很多人学的第一步就卡住了。前往官网进行下载操作, 挑选版本究竟是2还是3呢, 配置环境方面的变量, 安装编辑器这个软件, 安装各种各样的库……如此这般折腾了整整一周时间, 然而一行代码都未曾编写, 热情已然被消耗殆尽。有个朋友, 在进行安装之后, 电脑开机的速度, 从原本的十五秒, 变成了三分钟。他觉得, 学习编程就应该是这样子的, 心里还想着「大概是我的这台电脑不符合要求的缘故吧」。正确做法不要进行反复的麻烦操作, 直接前往去进行下载最新的版本, 在进行安装的时候勾选那个标记为「Add to PATH」的可选择的框, 其他的所有选项都采用默认的设置, 编辑器使用安装包自身所携带的IDLE, 这就已经足够使用了。等你编写代码长达一两个月时间, 感觉IDLE无法满足你的更多需求得以使用时, 再去更换成VS Code或者。然而, 最开始之际, 你所要达成的目标乃是「写下最先头出现的那一行代码」而并非「调配出一个毫无瑕疵的堪称完美之优良开发环境」。第二个坑上来就啃语法书《编程: 从入门到实践》这本图书十分靠谱优秀, 然而众多人购入之后, 仅仅翻阅了前面的五十页篇幅, 便选择了放弃不再继续阅读。啥原因呢? 是由于变量, 以及数据类型, 还有条件判断, 再加上循环这类事物, 瞅了好长一阵子, 可你却连「我研习这个究竟能够起到啥作用」都搞不清楚。正确做法先给自己找一个「迫切需要解决的问题」然后用去解决它。比如学习语法时带着问题去学, 与先学习语法然后再去寻找问题, 这是两种截然不同的体验。对于前者而言, 你会产生这样的感觉, 即“这东西真的很管用”。至于后者, 你则会有这样类似的想法, 那就是“我是不是在编程方面压根就不合适呢”。当初我的学习动力, 源于每周五需给老板汇总五个部门的周报, 手动复制粘贴得耗费两小时。在花费一个周末写出首个脚本后, 这事所需时间变为三分钟。就在那一刻, 我才真正地“上道”了。第三个坑只看不写B站那里的教程, 播放量最多的那个已然突破千万了。评论区全都是「已收藏, 下次肯定学」。「下次一定」就是「下次也不一定」。编程跟学英语这事一样一样的, 你即便能看上一万个小时的美剧, 然而要是连开口说都不做, 那是永远都学不会的。同样的道理还有捏——哪怕看再多的视频, 也比不上自己实实在在地敲上一行代码。我的建议是看视频的时间别超过学习时间的30%。对于那剩余的百分之七十, 开启编辑器, 将视频内的代码亲自逐一敲写一遍。运行之时出现错误了? 太棒, 这恰恰是绝佳的学习契机。去查找报错的相关信息, 前往Stack那里搜寻, 向AI进行询问。每一次你成功解决一个报错现象, 其作用可比你观看十集教程还要显著。第四个坑想一口气学完所有东西生态规模极大, 到底大至何种地步呢? 仅PyPI这个第三方库仓库, 其上便存在着超过50万个包裹。有一些人, 在学完了基础语法之后, 便滋生出了焦虑情绪, 会这样问: 究竟我需不需要去学? Flask 是不是具备着更为轻量的特性? 似乎它显得愈加火热? 对于数据分析而言, 是不是要去学习 NumPy ? 机器学习这方面, 是不是必须得去学? 深度学习又该如何?三个月下来每个方向都开了个头每个都没学明白。正确做法先搞清楚你学是为了什么。用一句话回答自己挑选一个方向, 达成能够独自完成一个项目的程度, 进而展开拓展, 深度始终胜过广度。第五个坑把AI当「答案机」而不是「教练」用AI学编程这件事有两种用法效果天差地别。第一种方式情形为将需求抛给人工智能然后复制粘贴代码, 只要能够运行便可以。两个月过去之后呢, 依旧是都欠缺写出代码的能力。再一种方式是, 让AI充当教练角色。出现问题时, 先自行思考五分钟, 倘若想不明白, 再向AI发问, 所问内容涵盖: 「这段代码何以出现这个错误? 对于这个报错我该如何去理解? 下次碰到类似问题应当怎样排查? 」。我的建议是永远不要让AI替你写你一行都没看懂的代码。倘若AI给了你一段代码, 花五分钟逐行去读它一遍。要是有不懂的函数, 直接去问: 「这个函数是做什么的? 参数是什么意思? 有没有更简便的写法? 」如此这般你每一次与AI的对话, 都是处于「学习」的状态, 而非在「搬运」。一个适合零基础的行动计划如果你今天想开始学这是我的建议第一周搭环境 写第一行代码第二周做一个小工具第三周让工具变「成品」第四周之后学一个新库做个小结。不难学。真正难的是克服「我可能学不会」这个念头。我曾见识过最为合适的学习时段存在两个, 其一为十年之前, 其二是当下今日。然而, 十年之前已然是错失掉了。那么, 就从当下今日起始吧。当你完成print(Hello World)这一刻, 你已然成为了一个具备书写能力的人, 其余的, 仅仅是进行一行又一行的后续书写罢了。