Question

转行零基础该如何学Python？

Answer 1

1第一：看入门类书籍
关于书籍的选择，难易度一定要入门级别的，千万不要太复杂。如果选择的书籍过于复杂，很容易打乱我们的学习节奏，还会影响我们学习的积极性。学习是一个循序渐进的过程，不能一口吃成一个胖子，因此对于零基础初学者来讲，一定要找一个通俗易懂的书籍进行学习，是非常关键的。
第二：找培训机构
对于0基础的小伙伴而言，我们选择培训机构学习要比自学好很多，编程类知识零基础自学是很困难的，所以我们在选择培训班的时候，一定要找那种老师可以手把手教学的，课程内容安排是不是从零基础开始教学；学习过程中遇到问题要及时与老师沟通，不然后边学习赶不上进度。
第三：多动手练习
学习知识，动手实践很重要。学习编程如果自己不动手写代码的话，学习之后也是没有用途的，经常有很多初学者在学习完Python之后，觉得自己什么都不会，开始写代码之后忘记了很多知识，等同于白学。所以说学习Python没有什么捷径可走，学习需要不间断的练习，关于Python的代码，我们一定要多写多练，多与老师沟通，才能达到满意的效果。
第四：学习Python要有规划
学习Python的时候，我们需要明确且细致地进行学习规划，规划好我们时间安排，课下要多动手练习，实战+理论，才能更有效的学好Python知识。

Answer 2

求模运算，相当于mod，也就是计算除法的余数，比如5%3就得到2。

%还用在python的格式化输出，比如：

a = 'test'

print 'it is a %s' %(a)

打印的结果就是 it is a test。



扩展资料

算 法

一、两个异号整数求余

1.函数值符号规律(余数的符号) mod(负,正)=正 mod(正,负)=负

结论：两个整数求余时，其值的符号为除数的符号。

2.取值规律 先将两个整数看作是正数，再作除法运算

①能整除时，其值为0 (或没有显示)

②不能整除时，其值=除数×(整商+1)-被除数

例：mod(36,-10)=-4 即：36除以10的整数商为3，加1后为4；其与除数之积为40；再与被除数之差为(40-36=4)；取除数的符号。所以值为-4。

二、两个小数求余 取值规律：

被除数-(整商×除数)之后在第一位小数位进行四舍五入。

例：mod(9,1.2)=0.6即：9除以1.2其整商为7；7与除数1.2之积为8.4；被除数9与8.4之差为0.6。故结果为0.6。

例：mod(9,2.2)=0.2 即：9除以2.2其整商为4；4与除数2.2这积为8.8；被除数9与8.8之差为0.2，故结果为0.2。

Answer 3

如何学Python？

1、选择好方向

我要学习Python的目的不是为了解这门语言，而是为了要学会运用这门语言来解决问题。

但Python的应用方向，实在太广了。在Python基础知识学完之后，如果应用方向不同，要学习的东西也会大不同。

我不能说我要做web开发，学完Python基础知识，跑去学numpy、pandas等知识；也不能说我要用Python做数据分析，学完Python基础知识，然后就跑去学django、flask框架。

这个道理，就跟我们想要去泰国旅行，肯定不会买去日本的机票一样，很简单。但是我们不得不承认，还是会有人犯迷糊，上来就开干。

我学习Python，是因为在工作中慢慢了解到Python在数据分析方面，基本涵盖了“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个流程中每个环节，是数据分析的利器，话说这风骚的操作，也是没谁了。

2、规划好路径

当我确定好方向后，下一步骤就是顺着这个方向，建立好我自己的学习路径地图。

这个路径是一个系统性的逻辑主线，这个主线会让我知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，我就能够有一些实际的成果输出，利用成果产出来形成正向刺激，激励后续的学习。

而且，如果我们身在职场，大多时候我们是没有很大块的时间来集中学习的。我们的学习时间被分割在了一些碎片化的时间里。在碎片化的时间里，系统性的学习一门知识，更需要有一个贯穿前后，系统的逻辑主线，来串联所有相关碎片化的时间的学习。

当我确定好学习Python的数据分析知识，就按照数据分析的流程“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个路径，给自己建立了学习地图：

A、Python基础知识

B、爬虫基本知识+sql

C、。。。（按自己需求选择）

3、对基本概念建立认知

Python是我学习的第一门编程语言，我在开始学习Python的时候，是一个连什么是字符串都不知道小白。所以对我来说，最重要的开始是，首先对这一领域的基本概念建立认知！

事实上，对一门领域完全零基础的人，想要开始学习它的话，真正重要的工作是先对这门领域的基本概念建立认知。

比如我在看到教程中有句话是“为变量赋值”，那我至少得知道，什么是变量？赋值是什么意思？

不知道为什么这么重要的一个开始，很多人都不在意，不知道是大家都天赋异禀，觉得不屑于提起这基础的步骤，还是很多人已经忘记了从小白一路走过来的痛苦和挣扎。人是会篡改记忆的，会认为现在拥有的都是轻松获得的，但真实的经历永远都是坎坷曲折的。

所以网上一些教程典型的通病就是，教学者用一个我们不懂的概念去解释另一个我们不懂的概念，然后我们还是不懂。因为教学者提前预设了作为0基础的我们的立场：已经有其他编程语言基础，只是没有接触Python。

但其实，对真正如我一样的0基础的小白来说，大多时候，Python是我们学习的第一门编程语言。所以这个时候，对我们来说，学习Python，不仅是学习这门语言本身，还是在借着这门语言，帮我们建立对编程世界的一些基本概念的认知。

当我入了门之后，就是顺着在第二步建立的学习路径，一路升级打怪，毕竟，我的征途是星辰大海！

4、最后学习中需要注意的问题

⑴、一开始绝不陷入底层原理和细枝末节的纠缠

这个坑，是把我坑的最深的坑。

举个例子，我学到函数的时候，我在开始的时候只需要学会怎么定义函数，怎么调用函数这些基础知识，完全不需要一开始就深入到研究函数参数的传递规则，到底是值传递，还是引用传递。

不是说这底层知识不重要，至少在入门的时候，我们不用一上来就深入这个层面。因为知识的学习，是一个线性的，从潜入深的顺序。如果一开始，就眉毛胡子一把抓，不分主次，可能我们很快就会体会到“从入门到放弃”是一种什么样的感觉。

而且我们在后续的学习过程中，其本身就是在“运用中深入理解，在深入理解中优化应用”。相互印证理解，是一种自然而然的深入学习过程。

⑵、最好是按照系统性的课程或书本来学习

既然在这个领域是新手，先接受一个已经存在的系统，再在上面修修改改，是最适合的方案。作为新手，根据我的经验，我认为最好的老师，是一套成体系的课程或书本。

网上的文章或帖子，其实非常不适合充当我们系统性的学习一门知识的教材，因为它是非常碎片化的知识，东一榔头西一棒子，不成体系。不要指望自己能把散落的信息整合成系统的，那是高手要做的事情。不过这些东西，可以作为我们对某些细节的查漏补缺的参考。

⑶、以能用起来，解决问题为指导原则

在工作中，需要的更多的是一种解决问题的工程性思维，所以很多时候，我们能掉包解决问题，就没必要自己造轮子。

举个例子，boss要去机场，那我只要会开车，驱车把boss送到目的地就行，而不需要我去研究怎么怎么造车轮，怎么造发动机，怎么造电瓶。。。。。。

当然，如果我们学有余力，能深入，肯定是只好不坏。但还是那句话，开始的时候，不眉毛胡子一把抓。

⑷、没有什么牛逼的事情是能够速成的，越是底层的、收益周期越长的技能越是这样。

“大道甚夷，而人好径，终为所误”。我们总会在踩了无数的坑后，才恍然大悟：捷径往往是最长的弯路。学习一门领域的知识，对于普通人人在短时间内从0到1入个门，倒是不难，但是从1到10，到100，进阶为高手，没有长时间的投入和刻意练习，无异于痴人说梦。

就是以上这些，希望你能有所收获。

Answer 4

语法简单明了。第一门语言,其实就是语法+Flow control(控制)...
2.Python的哲学是「做一件事情应该只有一种最好的方法」,对于初学者规范自己的学习有很大...
3.养成良好的习惯。Python对于代码的要求严谨,特别是缩进(Indentation)...
4.Python的语法设计非常优秀,思想也比较现代,可以更快的理解现代编程语言的一些思想。

Answer 5

这题是给我量身定做的么...我就是通过看B站的视频转的数据分析,刚好给大家推荐下我感觉比较好的教程

先说下python的几个方向，我会分别给出对应的资源：

• 数据分析

• 爬虫

• 后端开发

• 自动化测试

• 运维

• 插播一个初级入门数分训练营，目的是了解数据分析如何赋能业务，如果是大佬，请绕行。


• 腾讯教育 联合出品的免费的数据分析入门训练营。5天学习，体验数据分析解决商业问题。点击下面的链接就可以免费获得~



作者：Tao
链接：https://www.zhihu.com/question/428195651/answer/1637793203
来源：知乎
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数据分析

我学python的目的是数据分析,所以我将我学python的进程由浅入深分了三部分

• Python基础(变量,函数,循环,异常等基础知识)

• Python数据科学基础(matplotlib,pandas,numpy三剑客)

• Python数据科学进阶(机器学习相关工具,sklearn等)

不过每个人学python的目的都不一样,不同的学习方向需要学习的内容也千差万别.比如要学python开发,就不可避免要学Flask,Django等框架,要学数据分析,就不可避免要学pandas,sklearn等三方工具,我刚开始学python是想转开发,后来理了下职业规划后就换成了数据分析.

先说第一部分,Python基础,Python基础知识是通用的,不论哪个细分方向学的基础知识都是一样的,基础部分我只推一个教程,黑马程序员的公开免费Python基础课.老师讲课真的是巨细,虽然有时候会觉得啰嗦,但是讲的真的是小小白都听得懂,而且例子比较多.

1.Python基础课链接:



作者：Tao
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