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LeeReamond 348 天前
因为 python 一般被归类为接近自然语言的那类,如果你刚好来感,一般来说学习成本是忽略不计的,如果你没感觉那可能是你个人天赋不在这边。一般来讲所谓入门书籍里的各种类别的内容,合格工程师应该是能理解和使用其中所有的方向,所以一般认为是事实上路线无关紧要,从 1 数到 99 和从 99 数到 1 没那么大区别。
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levelworm 348 天前
Python 是胶水语言,还是看你对什么东西感兴趣,然后开始做项目。
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fox0001 348 天前 via Android
先熟悉基本语法、pip 安装包、虚拟环境那些。后面就是找个感兴趣的项目开发一下。比如网站、blog 、微服务等,另外找找开源项目学习一下,提高也快。
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EngAPI 348 天前
加油,有其他语言的基础学这个很容易,我几乎没看书,都是搜索看语法怎么用,用实际应用入门后再细细琢磨。
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auh 348 天前
1. 大部分语言,无外乎,语法,高级语法,环境管理,依赖管理,面向对象组织方式,
2. 然后,就是一堆又一堆的各种裤子。作为支撑一个项目的基本组件。比如,日志,io ,线程,工具包,等。 对于 1 ,不需要啥方向,全部简单看看就行了。基础的阅读的复杂度,o ( n )。线性常数。没啥难度。一劳永逸。 对于 2 ,一般作为一个应用者,还是使用生态里面的轮子比较好。学习难度,也不是很高。找几个知名的组件,试一遍。 对于,一个想要造轮子的人。代码偏底层。前面,都不应该出现任何问题。至少是一个 80%水准的专家吧。对于这个问题,根本不是问题。 对于,喜欢感受语言本身设计哲学的人,有其他语言的基础,基本上,上手写几行代码,就能感觉出来。 python 语法考究,充分犯懒。语法细节的打磨,给人一种设计的很科学的感觉。写一段时间 python ,再去写其他语言,就感觉其他语言需要反思一下,为啥那么古板??? 但是,也是因为,他设计上的极其自由,在维护上可能要坑一点了。弱类型特性,基本数据结构,使用起来和 json 差不多。这可能就需要开发者,自己充分的,给一个变量划分作用边界,不然导出渗透,就会超级难以维护。语言细节上面,很多实用考虑的都比较用心,不需要过分的关注语法本身。在维护的时候,就感觉,还是古板一点好。 然后,就是并发性能的问题。不会很好吧。 优势,生态挺全面。人生苦短,就用 python 。 |
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auh 347 天前
@CaptainD 嗯。前面提到的弱类型。我这个说法,,其实是我自己感受的名词,并不是专业名词。
可能指的就是你书面上的动态吧。专业名词定义,我查了一下。动态。 不过,发现,貌似很多人都会搞错。我有点怀疑,是不是定义这个的人,在定义上出现了一些非直觉的东西。导致搞混的不少。 |
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wander639 347 天前
写自动化脚本的话基本上可以直接用 gpt 了,能看懂它给的代码自己改改就能用了
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