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断断续续使用python也有一些日子了。之前的学习方法是:遇到问题-->网上查找解决办法,顺便掌握下(没做笔记) 比如:在使用python开发的过程中,需要用到多线程的话,就临时学下多线程的相关知识,然后在项目中使用。 这样子的学习方法,自己觉得到有好多东西没有深入,毕竟只是纯粹为了解决问题。 大家可否分享下自己的学习方法呢?
来自http://v2ex.com/t/124141,请叫我搬运工!!! 《码农周刊》已经累计发送了 38 期,我们将干货内容进行了精选。此为 Python 篇。 《码农周刊》往期回顾: http://weekly.manong.io/issues/
如何让 Python 代码运行得更快? 作者给出了 18 条 Python 代码性能优化小贴士,简单明了,拿来即用。http://infiniteloop.in/blog/quick-python-performance-optimization-part-i/
Python 学习资源列表 (kirang89) 海量 Python 学习资源列表,涉及 Python 学习的方方面面。https://github.com/kirang89/pycrumbs/blob/master/pycrumbs.md
[PDF] 免费电子书《面向程序员的数据挖掘实战指南》(Ron Zacharski) 面向程序员的数据挖掘实战指南,侧重实例,以 Python 语言讲解。目前已完成 6 章,仍在更新中。http://guidetodatamining.com/http://vdisk.weibo.com/s/G-kaugh7cAzg
gevent 程序员指南(Gevent社区) gevent 是一个基于 libev 的高性能 Python 并发库,它为各种并发和网络相关任务提供了整洁的 API。http://xlambda.com/gevent-tutorial/
[视频] Sohu 邮箱的 Python 经验分享(彭一) 搜狐邮箱是国内最大的 Python 应用之一,视频中分享了 Python 在搜狐邮箱的使用经验,主要包括:优雅地发布 Python 项目、优秀的 Web 框架——Tornado、加速你的 Python 代码和简化你的 C 代码。http://www.infoq.com/cn/presentations/sohu-mailbox-python-experience
Python 机器学习工具包 (XD blog) 以表格的形式比较 scikit-learn、statsmodels、mlpy、MDP、PyBrain、Theano、MILK、pyMVPA、NLTK、Gensim 和 Orange 的特性。http://www.xavierdupre.fr/blog/2013-09-15_nojs.html
一份适合 Python 开发人员的 Vim 配置 (wklken) Python + Vim,你懂的。https://github.com/wklken/k-vim
免费电子书《Tango With Django》(Leif Azzopardi & David Maxwell) 一个很不错的 Python Django 入门教程http://www.tangowithdjango.com/book/
Python 入门中译版( @LaTeX科技排版 ) 这份文档是 Python 官方入门的中文翻译版http://www.latexstudio.net/python-tutorial-zh-cn-latex-typesetting/
免费电子书《Test-Driven Web Development with Python》 (Harry Percival) 基于 Python 讲解 Web 测试驱动开发http://chimera.labs.oreilly.com/books/1234000000754/index.html
PySonar - Python 代码静态分析工具 大神王垠的开源作品https://github.com/yinwang0/pysonar2
Google 出品的免费 Python 课程 没啥好说的,推荐。在线视频 http://www.youku.com/playlist_show/id_20802998.htmlhttp://blog.hartleybrody.com/google-python/
[PPT] Python 2 vs. Python 3 来自 Python 之父 Guido 的分享,感谢 @在路上的理想 的推荐。原始链接 https://www.dropbox.com/s/83ppa5iykqmr14z/Py2v3Hackers2013.pptxhttp://vdisk.weibo.com/s/G-kaugh6K5jE
Python 最佳实践指南 (Kenneth Reitz) GitHub 地址 https://github.com/kennethreitz/python-guidehttp://docs.python-guide.org/en/latest/
……
完整阅读: http://baoz.me/446252
把临时学到的东西最好整理下来(可以使用evernote、instapaper等工具),积少成多不断归纳,你现在的路数没错,坚持下去就OK,等到自己决定深入学习了,之前做的工作都是铺垫
临时发现自己有哪方面不懂,就从那方面学下去。找相关教材、经典书籍、文档学。比如 APUE 和 UNP 什么的,比如弄不明白 HTML、CSS 就去读 W3 文档,弄不明白 HTTP、MIME 什么的去读 RFC。
当然,想深入,C、计算机体系结构、数据结构、计算机网络这些,都要学(如果你没学过的话)。这些是基础,不然上层的教程和文档会看不懂。
我一同事的学习经验是:跟着官网走。他对官网的技术文档及更新跟得很紧,很自信。在项目中,他总是能够提出很有效的建议。
必要的时候回到基础。特别是研读官方文档和经典教材。比如我在刚刚发布的[零基础学python]系列文章中,谈到list追加元素,一般朋友都知道list.append(x).但是,如果是a[len(a):]=[x]的方式,好多朋友不熟悉。虽然不一定要用后者取代前者,但是,知道了后者,能够对append(x)理解加深,并且不一定什么时候在编程实践中用到。
如果不把它作为自己的主要语言的话,可以遇到问题的时候再临时学解决方法,当然,最好在空闲的时候整理一下,写成博客形式记录下来
先做个小项目,找点儿自信才是王道。
和楼主一样,我也处于这样的一个阶段,希望有经验的大咖来分享下经验,至少可以少走些弯路。不要说什么QQ群,如果我提问的太简单就说自己百度查(我当然是查过了查不到想要的才提问的……),提问的太难他们不理,在群里所谓的大牛,都在潜水。。。 当然,我不是指责别人,如果我成了大牛,估计也和他们一样潜水,没有多少时间真正的去回答问题。
你干嘛问一个自己知道答案的问题?
来自http://v2ex.com/t/124141,请叫我搬运工!!!
《码农周刊》已经累计发送了 38 期,我们将干货内容进行了精选。此为 Python 篇。
《码农周刊》往期回顾: http://weekly.manong.io/issues/
如何让 Python 代码运行得更快?
作者给出了 18 条 Python 代码性能优化小贴士,简单明了,拿来即用。
http://infiniteloop.in/blog/quick-python-performance-optimization-part-i/
Python 学习资源列表 (kirang89)
海量 Python 学习资源列表,涉及 Python 学习的方方面面。
https://github.com/kirang89/pycrumbs/blob/master/pycrumbs.md
[PDF] 免费电子书《面向程序员的数据挖掘实战指南》(Ron Zacharski)
面向程序员的数据挖掘实战指南,侧重实例,以 Python 语言讲解。目前已完成 6 章,仍在更新中。http://guidetodatamining.com/
http://vdisk.weibo.com/s/G-kaugh7cAzg
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gevent 是一个基于 libev 的高性能 Python 并发库,它为各种并发和网络相关任务提供了整洁的 API。
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[视频] Sohu 邮箱的 Python 经验分享(彭一)
搜狐邮箱是国内最大的 Python 应用之一,视频中分享了 Python 在搜狐邮箱的使用经验,主要包括:优雅地发布 Python 项目、优秀的 Web 框架——Tornado、加速你的 Python 代码和简化你的 C 代码。
http://www.infoq.com/cn/presentations/sohu-mailbox-python-experience
Python 机器学习工具包 (XD blog)
以表格的形式比较 scikit-learn、statsmodels、mlpy、MDP、PyBrain、Theano、MILK、pyMVPA、NLTK、Gensim 和 Orange 的特性。
http://www.xavierdupre.fr/blog/2013-09-15_nojs.html
一份适合 Python 开发人员的 Vim 配置 (wklken)
Python + Vim,你懂的。
https://github.com/wklken/k-vim
免费电子书《Tango With Django》(Leif Azzopardi & David Maxwell)
一个很不错的 Python Django 入门教程
http://www.tangowithdjango.com/book/
Python 入门中译版( @LaTeX科技排版 )
这份文档是 Python 官方入门的中文翻译版
http://www.latexstudio.net/python-tutorial-zh-cn-latex-typesetting/
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基于 Python 讲解 Web 测试驱动开发
http://chimera.labs.oreilly.com/books/1234000000754/index.html
PySonar - Python 代码静态分析工具
大神王垠的开源作品
https://github.com/yinwang0/pysonar2
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没啥好说的,推荐。在线视频 http://www.youku.com/playlist_show/id_20802998.html
http://blog.hartleybrody.com/google-python/
[PPT] Python 2 vs. Python 3
来自 Python 之父 Guido 的分享,感谢 @在路上的理想 的推荐。原始链接 https://www.dropbox.com/s/83ppa5iykqmr14z/Py2v3Hackers2013.pptx
http://vdisk.weibo.com/s/G-kaugh6K5jE
Python 最佳实践指南 (Kenneth Reitz)
GitHub 地址 https://github.com/kennethreitz/python-guide
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……
完整阅读: http://baoz.me/446252
把临时学到的东西最好整理下来(可以使用evernote、instapaper等工具),积少成多不断归纳,你现在的路数没错,坚持下去就OK,等到自己决定深入学习了,之前做的工作都是铺垫
临时发现自己有哪方面不懂,就从那方面学下去。找相关教材、经典书籍、文档学。比如 APUE 和 UNP 什么的,比如弄不明白 HTML、CSS 就去读 W3 文档,弄不明白 HTTP、MIME 什么的去读 RFC。
当然,想深入,C、计算机体系结构、数据结构、计算机网络这些,都要学(如果你没学过的话)。这些是基础,不然上层的教程和文档会看不懂。
我一同事的学习经验是:跟着官网走。他对官网的技术文档及更新跟得很紧,很自信。在项目中,他总是能够提出很有效的建议。
必要的时候回到基础。特别是研读官方文档和经典教材。比如我在刚刚发布的[零基础学python]系列文章中,谈到list追加元素,一般朋友都知道list.append(x).但是,如果是a[len(a):]=[x]的方式,好多朋友不熟悉。虽然不一定要用后者取代前者,但是,知道了后者,能够对append(x)理解加深,并且不一定什么时候在编程实践中用到。
如果不把它作为自己的主要语言的话,可以遇到问题的时候再临时学解决方法,当然,最好在空闲的时候整理一下,写成博客形式记录下来
先做个小项目,找点儿自信才是王道。
和楼主一样,我也处于这样的一个阶段,希望有经验的大咖来分享下经验,至少可以少走些弯路。不要说什么QQ群,如果我提问的太简单就说自己百度查(我当然是查过了查不到想要的才提问的……),提问的太难他们不理,在群里所谓的大牛,都在潜水。。。
当然,我不是指责别人,如果我成了大牛,估计也和他们一样潜水,没有多少时间真正的去回答问题。
你干嘛问一个自己知道答案的问题?