学完Python基础知识后下一步该做什么

在这篇文章中，我们将了解在学完Python基础知识后应该学什么。

了解Python基础知识的初学者往往倾向于学习数据科学和机器学习领域。数据科学是一个需要自身教学和学习的不同话题。在网页爬虫方面，Python是一个非常方便的工具。网页爬虫是Python的一个被低估的应用之一。Python专家可以从网站中提取大量数据。

尽管被标称为初学者语言，Python基础课程对从事各种科学应用的专业开发者和程序员非常有帮助。

人工智能

人工智能软件与其他类型的软件不同，它需要一种线性、连贯的语言。Python在这方面非常适用。Python是唯一吸引人工智能软件的编程语言。

Python 拥有一个非常活跃而又宁静的社区。它有一个旨在帮助对人工智能和机器学习感兴趣的初学者的库。当学习Python时，大多数开发者已经知道自己想要前进的方向。Python基础知识为你的思维提供了结构。

真实世界应用

对于所有Python新手来说，最好的消息是这种语言的应用程序就在我们身边。这些技术直接应用于软件，能够提供即时的乐趣。Python主要是一门初学者的语言，但也可以被那些不打算成为开发人员的人学习。学习Python就像编码一样，既是一种爱好，也是一种很好的职业技能。

在各种平台上练习编码

编码需要不断练习。

可以通过使用各种编码平台，如HackerRank，Codechef和其他平台来持续练习。

这样你就可以熟练掌握这门语言。

然后试着自己建立一些小项目。

练习和项目

如果您熟悉编程概念和Python语法，那么练习是测试您知识的绝佳方式。您用来学习Python的资源几乎总会包括练习题，所以那些练习题是一个很好的初始选择。我还建议使用下面列出的资源来锤炼您的技能。

如果遇到困难，请重新阅读相关文献，上网搜索，寻求澄清等等 – 简而言之，尽量解决问题。跳过某些困难的任务是可以接受的（如果有时间的话，稍后可以返回解决），但您应该能够解决大多数初学者问题。记笔记和备忘单也会有所帮助，特别是对于常见错误。

• Exercism， Hackinscience 和 Practicepython - 这些都是适用于初学者的，并且难度级别已标明

• 100页Python入门练习 - 来自我的入门指南的练习题

• Adventofcode 、 Codewars 和 Python Morsels - 针对中级到高级用户的更具挑战性的练习题

• Checkio 、 CodinGame 和 CodeCombat - 基于游戏的挑战

• /r/dailyprogrammer - 目前不活跃，但有许多以往的挑战与讨论

一旦掌握了基本知识和语法，就可以开始进行项目。我们构建了一行10行代码来处理一个典型的问题 – 向不合理的epub文件添加body {text-align: justify}：对齐。我们不知道这行代码会派上用场。我们在网上找到了一个解决方案，然后自动化了解压epub文件，插入代码行并重新打包的过程。

您可能需要搜索文档并阅读一些StackOverflow的问答。当您经常使用解决方案时，您肯定会遇到需要引入的极端情况和功能。这是学习和掌握编程的绝佳方法。

我们现在使用更高级的EPUB阅读器，可以自定义对齐方式。以下是另一个真实案例。我们在Linux上运行，经常使用终端。我们需要一个命令行工具来执行简单的计算。有bc命令，但它不接受直接的字符串参数，并且需要设置比例和其他参数。所以我们查找了如何使用Python构建一个CLI工具，并使用内置的 argparse 模块创建了一个适用于我们特定用例的工具。

一些资源可以帮助您开始您的项目 –

• 练习Python项目 - 我的入门到中级项目的书籍

• 带解决方案的项目 - 算法、数据结构、网络、安全、数据库等

• 基于项目的 - web应用程序、机器人、数据科学、机器学习等

• Peter Norvig的Pytudes - Python程序，通常是相当困难的短程序

• 书籍 –

  • The Big Book of Small Python Projects

  • Tiny Python Projects

  • Practical Python Projects

  • Impractical Python Projects 和 Real-world

• /r/learnpython：您在家中使用Python自动化的内容

调试

了解如何调试程序是很重要的，最好是从一开始就教授，而不是放在书的最后一个章节。以Python为例，它是一个优秀的资源材料。

像Pythontutor这样的网站可以帮助你以可视化的方式调试程序 – 你可以逐步运行并观察变量的当前值。IDEs如 Pycharm 和 Thonny 通常也包括类似的功能。这些可视化功能都由 pdb 模块提供支持。此外，还可以查看使用pdb进行Python调试。

调试可能是一项非常令人沮丧的任务。休息一下是有益的（有时我们会在梦中找到解决方法或发现问题）。尽量减少代码，只保留复现问题所需的最少代码。与朋友等讨论问题可能也有帮助 – 这被称为 橡皮鸭调试 。我们经常在撰写类似于 StackOverflow/Reddit 这样的网站上发布问题之前，通过将问题写下来来提供清晰度，而不仅仅是在脑海中有一个模糊的想法。

测试

学会如何编写测试是程序开发过程中另一个必不可少的部分。在大型项目中，通常会指派额外的工程师（通常远远多于代码开发人员）来测试代码。即使在这些情况下，编写几个合理的测试案例也能帮助你更快地开发，因为你知道这些改变不会损害基本功能。

在测试方法学方面，没有一个单一的共识。有各种类型的测试，比如 单元测试，集成测试， 和 测试驱动开发。 经常会混合使用这些方法。现在使用机器学习来减少测试时间，正如在 使用机器学习更高效地测试Firefox 中所看到的。

像内置模块 单元测试 或第三方模块如 pytest 经常需要用于非平凡的项目。

以下是一些有用的学习资源。

• Python测试入门

• Python测试风格指南

• 使用pytest在Python中进行TDD

• obeythetestinggoat − 使用Python、Selenium、Django、JavaScript和伙伴进行Web TDD

• Python中的现代测试驱动开发 − TDD指南，包含一个真实的应用示例

结论

在本篇文章中，我们学习了在掌握Python基础知识后需要学习的内容，并结合了一些资源进行了阐述。