从 2018 年毕业到现在也有 1 年多的时间,进入公司也接触了一些生产项目,由于是非科班,在这一年也恶补了一下计算机相关的基础知识(基本都是由于工作需要学的,并不是像《编译原理》等类似的特别底层的),可以跟大家分享一下,欢迎指正:
python 语言相关
网络知识相关
数据库相关
数据结构与算法方面
技能方面
最近提天天在公司写简单的 Python 脚本很方便,但是写的代码不够优美,对代码质量也没有概念,也没啥深度。以后打算做数据分析大数据方面,有什么建议,或者推荐,欢迎分享。
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littlespider89 2019-09-11 14:13:20 +08:00
Python Cookbook 挺好,里面很多都是 Best Practice 的东西,平时也能用到很多,实际遇到了不用再纠结到底用哪个才是性能好、pythonic 的写法了
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Raisu 2019-09-11 14:38:47 +08:00
这些书好像都看过了,好像并不能提高什么
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lolizeppelin 2019-09-11 15:14:19 +08:00
别瞎想什么大数据之类的, 真要学先把你大学的高数离散都重新过一遍,做不到就老老实实不要想往这方面走
代码靠写出来的,瞎写脚本也不行的,不写大一点也就是练下语法 水平不行不要东一榔头西一棒, 不知道方向很简单,先做一个聊天室把网络编程熟悉下,所有的程序都离不开通信这一环节 |
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watsy0007 2019-09-11 15:15:16 +08:00
建议多看一下 github 上 star 比较多的项目的源码.
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la2la OP @lolizeppelin 已经在看了,不过看的是程序员的数学三部曲看一点做下习题,不过进度有点慢。不过你最后一句话倒是提醒了我,工作以来除了公司的代码,好久没自己写点东西了
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cwjokaka 2019-09-11 15:48:15 +08:00
推荐一个 https://github.com/piglei/one-python-craftsman
对提高代码质量有帮助 |
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omniversia 2019-09-11 15:51:50 +08:00 5
我觉得现在的学习历程都有一个误区,就是从基础开始。我觉得最好的方法是模仿 - 理解 - 举一反三 - 补充学习具体技术 - 补充技术包含的原理,这是从现象到本质的过程,跟人的认知顺序是一样的。比如你要学大数据,最理想的情况是有机会跟做大数据的同事一起工作,期间会接触到大量自己不懂的技术和知识,从模仿别人的代码编写简单功能,到可以理解代码,举一反三,然后了解代码包含的技术,然后去了解这些技术,最后如果需要深入,这种感觉是发自内心的想去了解原理,然后学习会感觉醍醐灌顶,共鸣感极深,感同深受,这个时候再来补充原理我觉得才是最好的,也是印象最深,理解最好的方法。 也是最快的方法。如果想做,最快的方法就是找个肯要你的大数据团队,然后从同事身上学习借鉴模仿,看他们的代码,看他们做的事,他们的思维回路,模式,补充他们话语间自己不懂的知识,最后超越他们,而不是从离散数学开始。以上个人建议。
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ClericPy 2019-09-11 16:30:55 +08:00
python 相关的书基本都看完了, 以后再有人找我推荐基本上就像推荐笔记本电脑一样有标准答案了, 大都是中文的
1. python 官方文档 + python 官方教程 2. 英文凑合的 stackoverflow + Google 3. 微软出的 python 教程 中文课外读物, cookbook, fluent python 多订阅 python 相关的周报: Python Weekly PyCoder's Weekly Import Python Awesome Python Newsletter Real Python 上面的订阅我以前也做过整合, 反正够我平时消费了 |
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8848 2019-09-11 16:33:18 +08:00
@omniversia 学习了,谢谢
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lairdnote 2019-09-11 17:14:53 +08:00
cloud native programing with python 这本书不错。。
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shimengren 2019-09-12 11:24:55 +08:00
问个问题,前端狗,想学习 python,学习路径是怎样的呢
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la2la OP @shimengren 京东买一本 python 入门教程,比着书中的代码敲一遍,了解基础语法后,再敲够 5W 行代码,就入门了。至于怎么写的比较优美,我也不会
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