学习 Python 需要坚持，本文介绍了十一个核心学习技巧，包括每日编码、手写笔记、使用 REPL、休息调节、调试方法、合作学习、教学相长、结对编程、提问艺术、项目实战及参与开源。同时梳理了六大进阶方向：Python 基础入门、网络爬虫、数据分析、数据库与 ETL、机器学习及高级进阶，涵盖 requests、pandas、scikit-learn 等关键技术栈，适合初学者构建完整知识体系。
学好 Python 最重要的是坚持，只有坚持才是王道。下面介绍了一些对于 Python 初学者真正有助于坚持学习的新概念和具体实践方法。
当你学习一门新语言时，一致性是非常重要的。我们建议每天都致力于编写代码。这很难相信，但是肌肉记忆在编程中起着很大的作用。每天进行编码将有助于发展肌肉记忆。虽然乍看起来可能令人畏惧，但还是要考虑每天从 25 分钟做起，然后从那里做起。
使用 Python 官方文档或权威指南查看第一个步骤，了解安装程序的信息以及启动的练习。确保配置好开发环境，例如使用 PyCharm、VS Code 或 Anaconda 等工具。
当你作为一个新的程序员在你的旅程中进步时，你可能会怀疑你是否应该做笔记。是的，你应该！事实上，研究表明，用手记笔记最有利于长期保持。这对于那些致力于成为全职开发者的人来说是特别有益的，因为许多面试将涉及在白板上编写代码。
一旦开始处理小项目和程序，手工编写也可以帮助您在移动到计算机之前规划代码。如果你写出你需要的函数和类，以及它们将如何交互，你可以节省很多时间。这种伪代码思维能显著提升逻辑构建能力。
无论您是第一次学习基本的 Python 数据结构（字符串、列表、字典等），还是在调试应用程序，交互式 Python shell 都将是您最好的学习工具之一。
要使用交互式 Python 外壳（有时也称为 Python REPL），首先要确保 Python 安装在您的计算机上。若要激活交互式 Python 外壳，只需打开终端并根据您的安装运行 python 或 python3。
既然你知道如何启动 shell，这里有几个例子，说明你在学习时如何使用 shell。
了解使用 dir() 可以在元素上执行什么操作：
>>> my_string = 'I am a string'
>>> dir(my_string)
['__add__', '__class__', ..., 'upper', 'zfill']
从 dir() 返回的元素是可以应用于元素的所有方法（即动作）。例如：
>>> my_string.upper()
'I AM A STRING'
注意，我们调用了 upper() 方法。你能看到它做什么吗？它使字符串中的所有字母大写！在本教程的'操纵字符串'下，了解这些内置方法的更多内容。
学习元素的类型：
>>> type(my_string)
<class 'str'>
使用内置的帮助系统获取完整的文档：
>>> help(str)
Help on class str in module builtins:
class str(object)
...
导入图片文件夹并与之互动：
>>> from datetime import datetime
>>> dir(datetime)
['__add__', ..., 'weekday', 'year']
>>> datetime.now()
datetime.datetime(2023, 10, 27, 10, 30, 45)
运行 shell 命令：
>>> import os
>>> os.system('ls')
main.py utils.py README.txt
当你在学习的时候，重要的是远离并吸收这些概念。Pomodoro 技术被广泛使用，可以帮助：你工作 25 分钟，休息一会儿，然后重复这个过程。休息是一个关键的有效的学习会议，尤其是当你在大量的新信息。
在调试时，中断尤其重要。如果你碰到了一个错误，并不能很好地判断出哪里出了问题，那就休息一下。离开你的电脑，去散步，或者和朋友聊天。
在编程中，您的代码必须严格遵循语言和逻辑的规则，因此即使缺少引号也会破坏一切。新鲜的眼睛有很大的不同。
说到一个 bug，一旦你开始编写复杂的程序，你就会遇到代码中的 bug，这是不可避免的。这是我们所有人都有的事！不要让虫子让你沮丧。相反，拥抱这些时刻，认为自己是一个错误赏金猎人。
在调试时，重要的是有一个方法论的方法来帮助你找到事物崩溃的地方。按照代码执行的顺序，确保每个部分工作是一个很好的方法。
一旦你知道事情可能崩溃的地方，在你的脚本导入 pdb 中插入下面一行代码，pdb.set_trace() 并运行它。这是 Python 调试器，它会让你进入交互模式。调试器也可以从命令行使用 python -m pdb <my_script.py> 运行。
虽然编码看起来像是一个单独的活动，但当你一起工作时，它实际上是最有效的。当你在 Python 中学习代码时，非常重要的是你要把自己和其他正在学习的人包围起来。这将允许你分享你学习的技巧和技巧。
如果你不认识任何人，不要担心。有很多方法可以满足那些对学习 Python 充满热情的人！找到本地事件或聚会或加入相关的技术社区。参与开源项目讨论也是建立连接的好方式。
据说学习东西最好的方法是教它。当你学习 Python 时，这是真的。有很多方法可以做到这一点：用其他 Python 爱好者进行白板书写，写博客文章，解释新学到的概念，记录你解释的东西，或者简单地在你的电脑上自言自语。每一种策略都会巩固你的理解，并揭露你的理解中的任何空白。
尝试在 Stack Overflow 回答基础问题，或者在技术论坛撰写教程，这能极大地提升你的知识掌握度。
结对编程是一种技术，它涉及两个开发人员在一个工作站上完成任务。这两个开发人员在'驱动程序'和'导航器'之间切换，'驱动程序'编写代码，而'导航器'帮助指导问题解决，并在编写代码时检查代码。频繁切换，以获得双方的利益。
结对编程有很多好处：它给了你一个机会，不仅让别人检查你的代码，而且还可以看到别人如何思考问题。当你回到自己的代码中时，接触到多个想法和思维方式会帮助你解决问题。
人们总是说没有一个坏的问题，但是当涉及到编程时，很可能会问一个问题。当你向一个对你试图解决的问题几乎没有背景的人寻求帮助时，最好的办法是遵循下面的首字母缩写：
好的问题可以节省很多时间。跳过这些步骤中的任何一个都会导致可能引起冲突的前后对话。作为初学者，你要确保你问好的问题，以便你练习沟通你的思维过程，这样帮助你的人会乐于帮助你。
初学者，有许多的小练习，这将帮助你成为一个真正有 Python 经验的工作人员发展的肌肉记忆。一旦你有一个基本的数据结构在固体把握（字符串，列表，字典，套），面向对象编程和写作课程，是时候开始建设了。
你的版本是不那么重要的是你如何建造它。真正的旅程是什么建筑最想教你。你只能从学习这么多阅读文章和真正的 Python 课程。你最想学习使用 Python 来建设的东西。要解决的问题你要教你一个方案。
有许多观念有表出你的 Python 项目。这里的一些想法让你开始：
如果你发现很难来的 Python 项目的工作实践，在看这个视频。它嵌出你可以使用生成的战略思想当你觉得成千上万的项目活动。
在开放源码软件是可用的模型，源代码公开，任何人可以协作。有许多 Python 库是开源项目的贡献和需要。此外，许多公司发布的开源项目。这意味着你可以与代码的书面和生产的工程师在公司工作的论文。
出去学习吧！既然你有这些学习策略，你就准备好开始你的 python 之旅了！找到真正的 Python 初学者的路线图，在这里学习！
下面这些内容是 Python 各个应用方向都必备的基础知识，想做爬虫、数据分析或者人工智能，都得先学会他们。任何高大上的东西，都是建立在原始的基础之上。打好基础，未来的路会走得更稳重。
包含：
建议观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。重点在于动手敲代码，而不是仅仅观看。
爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择。
通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来，分析删选后得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等，都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。
技术栈推荐：
清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025 年，数据分析人才缺口预计将达 230 万。
这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！起薪 10K 真的是家常便饭。
核心技能：
企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。
传统的数据仓库集成处理架构是 ETL，利用 ETL 平台的能力，E=从源数据库抽取数据，L=将数据清洗（不符合规则的数据）、转化（对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计），T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。
相关技术：
机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。
机器学习的核心是'使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测'。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。
常见库：
从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了 python 入门到进阶的所有的知识点。
到这就基本就可以达到企业的用人要求了，如果大家还不知道去哪找面试资料和简历模板，我这里也为大家整理了一份，真的可以说是保姆及的系统学习路线了。
但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
进阶知识点：
一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
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