大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于增强学习 python的问题，于是小编就整理了4个相关介绍增强学习 python的解答，让我们一起看看吧。
- 作为一名研究生，除了可以用python写各种算法之外，还应该如何提高自己的python水平？
- 怎么学python才有动力？
- 想要学习却又无从下手，新手程序员如何自我提升？
- 自学Python难吗？如何系统学习？
作为一名研究生，除了可以用python写各种算法之外，还应该如何提高自己的python水平？
除了用Python来写算法之外，还可以用Python来来做web开发，网络爬虫，数据清洗，以及人工智能等。
至于怎么样提高自己的Python水平？给自己规划一条学习路线，然后进行系统的学习，然后出去工作或者是自己接一些项目来做，通过做项目的方式来提升自己，毕竟做项目是综合知识的应用。
了解过“如鹏网”的Python学习路线，可以作为参考，基本上都是慕名而去的。
1、Python基础
2、数据库开发
3、web前端
4、Python web开发及企业项目实战
5、Linux
6、NoSQL
7、数据可视化
8、网络爬虫
9、人工智能
如题，作为一个研究生，你用Python写算法，我觉得你应该是想往大数据，人工智能方面发展。
Python这些年随着大数据人工智能的大爆发也变得流行起来，你想再提升自己Python的水平，我觉得你可以从以下着手！
分布式计算框架spark
Apache Spark是一个计算速度快，易用，支持复杂分析的大数据处理框架，大有取代mapreduce之势。
Python虽说在机器学习和人工智能方面有极好的应用，但是Python有一个大缺陷，不支持分布式计算，但是不要紧，spark提供了极好的Python接口Pyspark，借助他，Python在分布式计算、流计算方面有了极大提高。
另外，spark的核心RDD弹性分布式数据集和Python中pandas中的DataFrame十分相似，可以十分方便的相互转化。所以说spark让Python有了分布式处理大数据集的能力。
web后端
Python有十分多的强大的web后端框架，如Django，flask等，学习这这可以巩固Python的基础，又会使用到Python的高级用法，如装饰器，类及魔法方法，数据库等。
学习spark和web后端的优势
你不可能一直在单机上使用模型，你可能会在大数据框架和网站来部署模型，这需要你了解后端和分布式计算，学习这两方面，既能提升Python水平，也能让你在日后的大数据和人工智能领域如虎添翼。
Python当中学到了算法这个部分，我们就要考虑进阶或者是提升。简单的说一下，Python的进阶流程：了解基本语法--->熟练使用常用的库--->Pythonic--->高级玩法--->看透python的本质；
Python的使用范围：
Web Programming: Django, Pyramid, Bottle, Tornado, Flask, web2py
GUI Development: wxPython, tkInter, PyGtk, PyGObject, PyQt
Scientific and Numeric: SciPy, Pandas, IPython
Software Development: Buildbot, Trac, Roundup
System Administration: Ansible, Salt, OpenStack
可以从上述的使用范围来选择深入学习。在Python中文开发者社区可以看到，论坛当中有很多适合提升水平的文章和项目。
推荐书籍：
英语水平过关的话建议看英文原版的，中文翻译的会有写偏差。这本书给出了很多代码的方法和规范。并且作者的理念是把代码当成写文章。第一章开篇就是教我们代码的整洁；第二章的内容是体现本意的命名能让人更容易理解和修改代码；后面还有函数、注释、格式等等的；
如果只是要了解的话，看前面几张就够了。但是书中比较有价值的部分，在于进行重构的时候很多细小的步骤。看这本的话，网上也是有电子版本，并且在各大IT论坛当中有很多人写读书笔记。
提高算效率的技巧
（1）想量化的操作（可以参考书籍《利用Python进行数据分析》）
（2）广播机制（可以参考书籍《Deeplearning深度学习笔记》）
（3）多线程多进程
GIL（全局解释器锁）它让python的多线程无法充分利用多核的优势，但是对于I/O操作频繁的程序，利用多线程带来的优势还是非常明显的。
作为研究生 用python的工作主要是数据分析岗位
对数据岗来说 除了算法模型之外 还需要的技能有
1 大数据工具
学会hadoopbspark这些大数据的工具的使用 这是海量数据处理的必备技能
2 工程接口
为了和其他团队协作 需要熟悉restful api和一些简单的服务器后台的开发经验 还有自动化部署测试的经验 尤其是测试这块 数据岗的测试和开发岗的测试内容完全不一样 不仅仅是功能流程正确 还有逻辑和决策是合理 这是不了解数据的测试做不到的
3 本行业的数据洞察力
除了学习模型 数据分析师还需要补充行业相关的知识 这样才能对业务上的数据有比较好的理解 这样才能选择和设计正确的模型去做分析决策
python
最接近人类的语言，学习起来特别容易上手。只会一门语言是不够的，会影响对编程语言的理解。在研究生阶段最好再入门J***a或者C,有比较，更易理解Python语言的编程思想,语言的优劣。笔者就是写过一段时间Python，工作需要用了一段时间J***a,再回过头用Python，领悟许多。看优秀Python包的源码，建议看Google或者其他的大厂的开源小Python项目，看了不同人的代码风格才知道自己差距在哪。然后，根据实际尝试写一个包发布到
pypi.org
。动手做才能看到忽略的细节。Python写算法，基本上的意思是会调机器学习的scikit-learn、深度学习的TensorFlow等。这些不能帮助理解一门语言的核心思想。建议尝试用Python写一个web项目，做做网页或者写写接口。会做一个服务是日后工作的必修课。
最后一条也是最重要一条：学会使用PyCharm，按住“Ctrl”或"Command"后，点击函数，进入代码内部查看。
怎么学python才有动力？
看来自己学的动力不足？
回头想想自己为什么学习？只是为了找一个工资高的工作，还是说别人学，自己跟着学？
给自己一点压力，经济压力、找工作压力也行啊。
或者从编程中、从自己代码实现中找到一些成就感。
比如，实现打印自己的名字
比如，实现一个排序算法
比如，实现一个猜谜语算法
比如，去爬淘宝的价格数据等等
千锋课程热度持续走高。人工智能和大数据时代激发了Python语言的全部活力，千锋教育Python培训教学团队紧跟企业技术发展，潜心研发Python全栈+人工智能+数据分析课程，将Python培训又提高到了一个全新的高度，课程之全面、眼界之高，整个培训领域无人可以撼动千锋教育的地位。
学习编程如果觉得很无聊，可以给自己找个目标，如果说以使用Python开发一个网站为目的，边学边练，等你自己正真搭建成功一个网站的时候你就会觉得非常的有成就感。如果，你可是往人工智能方向发展也许会更有意思，可以去开发自动玩游戏的程序，如***，五子棋，还有之前那个用空格控制直升机飞高飞低。还可以去使用Python做很多的模型，如预测房价，股票还是很有意思的。
学编程不能为了学习而学习，就像大学里的编程课，学来学去学生不知道有啥用，学的也不好。最好是有目标驱动的，为了达成某一方面目的而学习，比如为了编写爬虫上网搜资料，你就可以看看爬虫原理是什么，需要学那些东西。编程语言只是工具，不同方向侧重点不同，所以没必要前期把一门语言的所有语法都学会，只要学些基础，够用就行，之后在慢慢的积累。
想要学习却又无从下手，新手程序员如何自我提升？
对于新入职场的程序员而言，要提升自己的编程能力，我从一个老程序员的角度，给你以下几个方面的建议：
1.养成良好的编程习惯。
万丈高楼平地起，基本功很重要。新手一定要耐住性子，从注释、缩进、变量命名这些最最基础的做起，培养自己良好的编程习惯。
2.熟悉软件工程的思想
软件开发是一个团队协作的工作，熟悉团队开发的一些工具和思想，对于你未来在工作中与同事合作，会有很大的帮助。
3.提高自己的理论水平
软件开发是用计算机语言表达自己思想的一个过程。软件中常用的：分治、递归等基本思想要了解。设计模式的设计原则也要熟记。总之，多看书提升自己的理论水平。
4.广泛涉猎
例如：对大数据、云计算、物联网、AI、区块链等前卫到技术原理要懂。
5.多学习业务知识
这一点很重要，业务是技术的前提。这也是程序员进阶架构师必须掌握的能力。对常见的电商系统、ERP系统、CRM系统、客服系统等有哪些大的业务模块，模块之间的关系是什么，掌握的越多越好。
6.锻炼自己写文档的能力
软件开发前面的阶段是设计阶段，重视自己的文档能力，对于复杂的业务问题转化为计算机问题，是至关重要的。
最后，祝你在编程的道路上，一帆风顺。
大家好，我是有梦想的年轻ren
作为一个工作5年J***a开发工程师，我讲述自己看法。
1.1-2年能干活就行，3-4年就是性能，源码，在网上就是架构了。
2.学习可以从博客园，知乎，CSDN等专栏看别人的总结，都是别人的经验，直接汲取对自己提升特别快。
3.可以多进一些技术交流群，看别的公司使用什么技术，不至于自己落后。必要的时候多面试。
4.网上也有很多***资料，需要的话可以私信我，发给你。
5.还是要自律吧。
温馨提示:程序员比较辛苦。
谢谢，希望我的回答对大家有帮助。
兴趣是最好的老师。
比如最常见的爬虫，如果只是一味的爬虫那么比较枯燥。
那如果我想爬微博上女生最喜欢什么样的男生。这个是不是会有意思一点，
随着你编写爬虫，势必会遇到正则，xpath，以及py常见的网络框架，
微博也有相应的人机验证机制，
不得已，你会接触到一些反爬技术，以及绕过验证码，
相关技术比如无头浏览器，机器学习识别验证。
等你绕过网站之后，成功获取数据，
随之而来的是统计学的相关知识，以及自然语言处理。
如何分析，如何做用户画像，
如何做可视化等等。
所以建议从一个你感兴趣的领域开始，不断拆解并实现他，
你会发现你学到的东西有很多。
最快的方法，在淘宝上买个做项目***，就几块钱，按***老师，一步一步的做。这样，又的得到编程技能，有得到项目经验。出去，找工作，就把你做的说出来。面试官，会认为你是有经验的人员，工资也高些。
如果在工作就按照要求直接开干，不懂就网上搜索，一般别轻易问同事，毕竟大家都挺忙的，遇到语言不会就看网上的入门教程，框架不会就看***的tutorial什么的。
如果还在自学阶段，给自己定一些目标吧，比如做一个简单的博客系统，按照自己的设想找目前搜索的人多热门的语言开写，遇到问题同上解决，一开始你会发现举步维艰，到处都是不会不懂的，后面就慢慢的有点自信了，就算不会也可以学，有了这个信心你就入门了。
自学Python难吗？如何系统学习？
首先回答自学Python难不难的问题:
作为自学Python转行数据行业的过来人
可以很明确的回答你，Python很容易学习
举个例子吧
我有位同事之前完全没用过Python
因为项目需要，仅用一周
从零到写个业务评估模型出来
他说过句话，如果你用研究VBA的10%时间，足够掌握py基础了
其实你看看现在网上有这么多Python培训
朋友圈，自媒体到处都是广告
你就能感觉出Python入门门槛有多低了
我曾经开玩笑说过:
Python最大的贡献是直线拉低了编程门槛
不过，相比于Python难不难
有几个问题你可能更应该先搞清楚了
否则后面难的是你怎么练习和使用
首先是你为什么要学Python
一般原因无非有几种:
工作干活需要，想跳槽转行，中年危机感驱使，被媒体广告忽悠高薪
如果你是为了提高干活效率，建议学习一下，确实能起到一些作用，但绝不是像朋友圈广告里吹的那么夸张。你要知道你干活快了也意味着领导给的活儿会变多，不加班不可能的，Python代替不了工作量
如果是想转行数据相关行业，建议先了解一下这个行业的真实情况，看看实际工作内容是否真的感兴趣，看看招聘网上的职位描述是不是你期待的方向。见过很多人头脑一热🥵报个Python培训班就转行进来，结果发现自己并不是真的喜欢code，看见数据就头疼😩。Python只是工具，它不是职业。
如果是因为中年危机感总是想学点东西，减少被公司优化的风险，那你可能真的想多了。公司不会因为你会Python就***慈悲，毕竟市场上现成的人才多的是。建议多看看管理学思维模型，把Python当做兴趣爱好就可以了。拓宽视野什么时候都比工具更有用
如果你是被朋友圈广告忽悠的高薪行业，就想学Python，建议想想自己现在的工资是否达到了行业高位。高薪的前提是业务经验和专业积累，任何行业都有高薪的精英，这和Python无关。
OK,***设你已有了学习Python的理由
那么来回答如何系统学习Python呢？
首先记住你要学Python3
Python2已经在2020.1.1退休了
要学技术就学新的，别犹豫
目前市场很多书和课程还是基于2.0的
要学会识别，不然学的都是旧技术干嘛用
其次学习，无非就两种途径:自学和培训
自学，推荐看纸质书，然后自己敲代码
看什么书📖，建议看结合数据分析方向学习和练习，比起单纯的code大块头书有意思的多。
这里推荐2本:
都是爱不释手的神书，目前已经出到第二版了，而且有中文版的
边看边练边总结，效率才高
而培训，或者看***教程
一般推荐适合廖雪峰老师的网站
免费且全面，零起点
简洁易懂，学起来很轻松
而我个人觉得迄今为止最好Python入门课
雨晨老师《Python 3 完全零基础入门精讲》
这门课很早了，目前应该出更新的了
老师讲课易懂，精彩程度令人无法自拔
总之，学习Python，得自己去系统化整理
Python是面对对象编程的语言，它面向你这个对象时，重点是你得自己学习并系统化积累成自己的知识和技能体系。
建议可以使用思维导图，边学习边完善自己的Python技能树
老师和书籍只是给出一个参考
自己的知识体系还得自己搭，自己练
希望这些回答文字能帮助到你😁
到此，以上就是小编对于增强学习 python的问题就介绍到这了，希望介绍关于增强学习 python的4点解答对大家有用。