大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习python的收获的问题，于是小编就整理了4个相关介绍学习Python的收获的解答，让我们一起看看吧。
Python语言基础多久学会？
对于许多未曾涉足计算机编程的领域「小白」来说，深入地掌握 Python 看似是一件十分困难的事。其实，只要掌握了科学的学习方法并制定了合理的学习***，Python 从 入门到精通只需要一个月就够了！
要知道，一个月是一段很长的时间。如果每天坚持用 6-7 小时来做一件事，你会有意想不到的收获。
学Python有意思吗？自学完可以去参加工作吗？
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，在目前IT行业内最为流行的几十种编程语言当中，Python语言相对来说还是具有一定学习乐趣的，一方面Python语言的语法结构比较简单清晰，另一方面Python的实验过程也比较容易。其实，不仅学习Python有一定的乐趣，使用Python的过程也并不乏味，很多程序员都比较喜欢Python的编程方式，所以程序员领域流行这样一句话：人生苦短，我用Python。
目前Python的就业领域也比较多，既可以从事Web开发、嵌入式开发，也可以从事大数据和人工智能领域的开发，虽然目前Python语言的上升趋势比较明显，但是在实际的生产环境下（Web开发和大数据开发），Python的岗位并没有java多，相信随着Python的不断发展，未来Python的岗位需求量会进一步扩大。
要想在学习完Python之后能够顺利就业，应该重点考虑向Python全栈程序员方向发展，目前Python全栈程序员的岗位需求量还是比较大的，而且薪资待遇也比较可观，在云计算（PaaS）和大数据的推动下，未来全栈程序员将是一个比较明显的发展趋势。目前Python的全栈开发主要涉及到三块内容，分别是前端开发、后端开发和数据库开发。
如果学习者的数学基础比较扎实，同时有较强的学习能力，那么可以重点关注一下大数据方向，由于大数据技术目前已经有了较为成熟的技术体系，所以学习起来也会相对容易一些，而且随着产业互联网的发展，未来大数据领域的开发项目也会逐渐增加。另外，从大数据领域向人工智能领域过渡也相对比较容易。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
如何摆脱学习Python的困境？
我写了5年py，2年go，七七八八的也涉猎过Java c，回过头来看py这门语言，感觉忽然特别陌生。py的底层很少被人谈及，很多吹牛逼的性能，都依赖于底层的c/c++，语言上层，也没有各种范型接口等原生支持，并发由于gil也几乎没有太多的压榨空间。如果定位成一个应用层语言，快速掌握，似乎就只需要记住基础语法，然后熟练掌握各种标准库，快速翻阅各种使用文档。语言层似乎就这些，下沉到具体业务，可能更多的是对你想做的事的理解，祝你好运，Pythoner! 想走出困境，可能需要一幅Python从入门到中级的路线即可。
任何人在学习中都会遇到困境，遇到困境的时候自己往往短时间内无法解决，那么就有以下几种方案：
1、找一个老师，让老师帮你解决。很多自学python的同学，学习慢，效果不好，就是因为没有完整的知识体系，缺乏全局观。
2、跳过难题。一般无法解决的事情，并不是因为这件事有多难，而是你的知识不全，没有发现解决方法。等过一段时间，你的知识更多了，你会发现难题也迎刃而解。
3、多做项目。知识毕竟是知识，还需要学以致用。在使用的过程中，你才会对知识有更深的理解。
私信我python，送你学习大礼包。
学编程语言最重要的不是学，而是用，记住你学习这门语言的目的。
1. 找一个你感兴趣的项目，可以去github上搜索awesome-python有很多非常有趣的项目可以做，然后就通过做项目来学习，效率会好不少；
2. 语言各有优缺点，认识python的优点，去做这些python擅长的事情，同时，遇到不是python长处的地方，可以用其他语言就用其他语言，python只是工具，不是目的；
3. 工业领域python目前应用并不如c/c++这些直接与硬件打交道的编程语言那么广泛，但其发展前景还是比较明朗，主要得力于其在深度学习方面的应用，所以认清你所要应用领域的工业所普遍使用的编程工具也是很重要的。
尽管你不是程序员，但在这个机器会替代人的时代趋势下，程序能力其实已经快成为我们的基础能力呢。要不你指挥机器(python),要不以后机器取代你！
Python大大和很多加过来的战友聊天中，甚至有很多年轻的父母说，准备让[_a***_]学习程序，让自己学习程序的身体力行来给孩子做个好榜样。还有各行各业的朋友们，来学习程序就是想让自己”升维“。而且，学会Python,就具备了接触大数据和机器学习的资格，让自己具有了升级的可能。
从Python大大自身的经验来看，学程序，最重要的速成诀窍就是。。。。。编程环境的建立，然后开始运行第一行代码。所以，Python大大会在朋友圈里调查大家的计算机配置等。想能让很多小白战友能快速开始编程之旅。
好消息来了，经过大大的不懈努力，发现，其实，对于python小白来说，甚至不用再折腾安装python了。就可以立刻开始编程，开始进入python的世界。
是不是没有刚开始学习的认真劲了，觉得越来越没意思了，这说明，你学习Python一方面是缺乏动力了，另一方面是学的不深入了，一方面原因可能是你遇到困难退缩了，另一方面原因可能是你缺乏实践，眼高手低造成的，无论哪一种原因，归根结底都是因为自控能力弱，懒惰造成的，所以你需要有人监督学习，如果你还想学习Python的话，想要摆脱这种困境，最好的办法是报班学习！
初学炙手可热的Python编程，体验是怎样的？
如果有人说编程很容易，那我想劝放弃编程。如果有人说学了后能月入过X万。我也会劝退你。首先任何学习的过程都是需要理论实践再理论再实践的过程，仅仅是体验一下，这个确实会感觉 很简单。但是真正要拿这个Pythonf去解决实际问题时，你会发现那些忽悠你学习Python很简单的人，你想抽它。如果为了print 个hello world你可以这样。
print ("我会了Python hello world")
一旦你要拿 他去解决数据分析，实际问题，爬虫，网络、自动化，甚至是平时 的Excel合并编辑操作这些小功能，对于没有任何计算机基础 的小白来说，相当 的难。从语法，if while for到 輓，函数调用 ，参数传递、变量作用域名都需要你掌握。很多人最终会放弃学习。因为学习的过程从来不是快乐的，不经历风雨，怎么见彩虹。
学会了可以做很多你想做的事情，写个网站，写个小工具抓取***片，写个自动脚本下其买东西乐尔无穷。
随着大数据和机器学习的快速发展，Python得到了大面积的使用，我也是在做机器学习研发之后开始使用Python的。Python在我看来是一个非常适合程序员使用的语言，因为Python学起来简单，用起来直接，调整起来方便。
编程语言在很多人眼里都是比较复杂的，但是Python却是非常容易学习的语言，即使你没有任何计算机基础也能比较容易的入门。相对于C、J***a等语言复杂的语法结构来说，Python是一个弱语法语言，这对初学者来说省去了很多麻烦事。另外编程语言的环境搭建也是一个比较重要的环节，Python语言的环境搭建非常简单，到***下载对应的开发包，然后就可以安装使用了。
对于大部分人来说，学习Python是不需要购买学习书籍的。如果你有英语基础，那么可以直接看***的编程指南，如果你英语基础不好也没关系，网站提供了中文翻译。官方指南里面有大量的实验，只要按照这些实验一步一步学习，相信很顺利就能掌握Python。
学习Python语言本身并不复杂，但是要给自己定一个方向，比如使用Python做大数据分析，或者使用Python做人工智能等。
我使用Python的时间比较久，我在头条上也写了关于学习Python的系列文章，如果你对学习Python比较感兴趣，那么可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有Python方面的问题，或者是机器学习方面的问题，都可以咨询我。
谢谢！
编程语言其实都差不多，都是由基本数据类型和控制语句组成。python这门语言最大的优势是它吸收了其他很多语言的优点并且能与c、c++很好的结合。python能在数据科学和人工智能领域占据市场都是底层用c写的库。
和MATLAB互补。首先先过一遍Python最基本的知识：变量、数据结构、语法等；然后尝试使用这个知识点写一小段代码；入门后配合算法视频教程，进行自己感兴趣领域的研究，有效避免从入门到劝退。几个例子：
NASA涡轮喷气发动机风扇的剩余寿命RUL预测-基于传统机器学习 -哥廷根数学学派的文章 - 知乎
NASA涡轮喷气发动机风扇的剩余寿命RUL预测-基于LSTM网络,Lookback=20 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
同步挤压小波变换-尺度转换为频率 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
利用机器学习模型设计正交小波滤波器 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
基于python的Void-Kalman滤波方法 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
时间序列信号处理系列-基于Python的同步压缩变换- 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
基于小波分析和机器学习的时间序列分析与识别 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
基于小波变换和机器学习的地震信号处理和识别 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
使用最大离散重叠小波变换MODWT和支持向量回归 SVR的金融时间序列预测- 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
到此，以上就是小编对于学习python的收获的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python的收获的4点解答对大家有用。
