有什么最快的方法以实时示例学习Python

在本文中，我们将讨论最快的方法以实时示例学习Python。

Python 可以学得很快。您学习的速度取决于您希望用它做什么以及您有多少时间可以定期学习和实践Python。

以下是快速学习Python的技巧。

学习以下Python基础知识

至少，您必须掌握基础知识。如果您不理解这些基础知识，您将很难处理复杂的挑战、项目或用例。Python的基础知识包括-

变量和类型
基本运算符
列表、字典和集合
字符串格式化
基本字符串操作
条件
循环
函数
列表推导
类和对象

在掌握了这些基础知识之后，您可以进一步学习更高级的概念。

为学习设定目标

在开始学习Python之前设定一个学习目标。当您牢记自己的目标时，开始学习时遇到的问题会更容易解决。

您还将知道根据自己的目标来关注或浏览哪些学习材料。例如，如果您想学习用于数据分析的Python，您需要完成练习、编写函数并了解有助于数据分析的Python库。

以下是可能适用于您的典型Python目标-

数据分析
数据科学和机器学习
网站开发
移动应用程序
工作自动化

选择最好的资源/资源快速学习Python

Python资源可以分为三类-

交互式资源
非交互式资源
视频资源
面对面课程也可用，但本文不讨论。

交互式资源

通过提供真实的编码问题和解释的在线交互式课程的流行度，交互式资源近年来变得越来越受欢迎。如果您觉得自己在编码，那是因为您确实在编码。交互式资源通常可以免费或付费使用，并且您可以在购买之前注册免费试用。

非交互式资源

书籍（电子书和平装书）和网站（”在线教程”）是最经典和经得起时间考验的 非互动资源 。由于它们的熟悉性和便利性，许多初学者更喜欢使用这些媒介学习Python。正如您所见，有很多非互动的学习材料可供选择，其中大部分是免费的。

在过去的十年里，大规模在线开放课程（MOOC）推广了视频资源，并且这些资源类似于大学课程录制的视频。事实上，这些资源经常获得或者得到顶级大学的资助或推广。

视频资源

目前有很多视频资源可供学习各种主题，包括Python编程。其中一些视频资料是预先录制的课程，它们托管在学习平台上，而其他课程则是通过在线教育提供者提供的直播课程。General Assembly每周提供一门实时的Python入门课程。

学习Python库

除了学习Python外，学习一两个Python库也会有好处。库是专门的函数集合，充当”加速器”。如果没有它们，您将不得不编写自己的代码来执行特定的工作。

例如，Pandas是一个用于处理表格数据的著名库。Numpy可帮助进行数组的数学和逻辑运算。

学习Python库的一些资源如下：

Python.org页面（用于标准Python库）
GitHub页面（用于额外的Python库）

使用Anaconda加快Python安装过程

您可以从Python软件基金会网站下载Python安装程序，然后下载额外的库，或者您可以下载已经包含许多您经常使用的库的Anaconda安装程序，特别是如果您计划使用Python进行数据分析或数据科学。

选择并安装集成开发环境（IDE）

安装一个集成开发环境（IDE），这是一个允许您编写、测试和运行Python代码的程序。

在选择IDE时，最好的那个是您最喜欢使用的那个。根据各种来源，最受欢迎的Python IDE / 文本编辑器包括 PyCharm、Spyder、Jupyter Notebook、Visual Studio、Atom 和 Sublime 。首先，好消息是它们都是免费的，所以可以在选择之前尝试几个。坏消息是每个IDE / 文本编辑器都有稍微不同的用户界面和一套功能，所以学习如何使用每个IDE / 文本编辑器需要一些时间。

对于Python初学者，我推荐使用 Jupyter Notebook 。它具有简洁的设计和一组简化的功能，不会分散注意力，使得在Python中进行实践和原型开发变得简单。它还拥有单独的显示数据框架和可视化的功能。当你下载Anaconda时，Jupyter Notebook已经预装在其中了。你可以尝试一些更适合编程（ Pycharm ）或数据科学（ Rodeo ）的不同IDE，这些IDE允许随着时间的推移进行整合（ Sublime ）。

考虑为你的IDE添加错误处理程序或自动完成功能，特别是当你发现自己在处理大型项目时。它将突出显示错误并帮助你更快地编写代码。 Kite 是一个不错的替代品，因为它是免费的，并且可以与大多数IDE一起使用。

如果有疑问，请使用Google进行故障排除

从其他Python开发人员那里学习将是解决困难的最简单方法之一，因为你在处理Python练习、示例和项目时。只需使用与你的错误相关的关键词进行快速在线搜索即可。

例如，“如何合并两个Python列表”或“Python如何转换为DateTime”都是完全适用的搜索，它们将带你到一些著名的基于社区的网站，如 StackOverFlow、Stack Exchange、Quora、Tutorialspoint、Programiz 和 GeeksforGeeks 。