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实习心得的问题，于是小编就整理了2个相关介绍学习Python实习心得的解答，让我们一起看看吧。
学习python开发怎么样？去哪学比较好？
作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，在当前的大数据、智能化时代，学习一门编程语言对于学生和职场人都有比较现实的意义，而学习Python就是不错的，一方面Python语言的应用场景比较多，另一方面Python语言简单易学，初学者很快就会建立起学习的成就感。
目前随着云计算的发展，行业领域已经开始落地了一些智能化办公平台，这些办公平台通常会集成一定的低代码开发环境，而Python语言就是最为常见的一种选择，比如目前金融领域应用Python就已经越来越多了。从这个角度来看，传统行业的职场人，学习Python对于职场发展会有比较积极的意义。
普通人完全可以通过自学来掌握Python的基本编程语法，然后通过岗位实践来深入了解Python，通常可以分成以下三个学习阶段：
第一：建立Python的编程思想。Python语言可以看成是面向过程语言与面向对象语言的结合体，既简单又灵活，所以在学习的初期并不会遇到太大的障碍，一些实验也很容易就会完成。对于初学者来说，通过常见的Python书籍就能完成入门。
第二：选择一个主攻方向。学习Python要选择一个主攻方向，而这个主攻方向的选择要结合自身的实际情况，职场人最好围绕岗位升级的要求进行方向选择。对于传统行业的从业者来说，通过Python进行大数据分析是比较不错的选择。
第三：岗位实践。学习编程语言一定要注重实践操作，对于职场人来说，可以通过Python来完成一些工作任务的处理，在这个过程中也会积累大量的实践经验，而对于大学生来说，可以找一个Python开发实习岗位。
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，或者私信我！
Python现在已经成为最受欢迎的程序设计语言之一，这与其具有的简洁性、易读性、可扩展性、开源社区丰富的库支持以及其本身是开源的密不可分。这些特性随着学习的深入会深入接触，在此就不赘述了。
对于初学者遇到的首要问题是以什么作为入门学习材料才能最大限度地提高学习效率并达到预期的学习效果。笔者综合权衡学习的时间效率、知识覆盖面、权威性、版本演进等因素，再加之笔者学习使用Python一路走来的切身经历，认为对于具有较好英文阅读能力的初学者来说从Python官网上的文档入手无疑是首选（官网是英文版的）。从官网入手可以最大限度地少走弯路，并且为以后进一步的学习以及跟进版本的演进奠定扎实的基础。对于英文基础不好的初学者可以采取中文教材+官网的形式，至于选取哪本中文书籍，这里不做推荐，读者可自行网上搜索那些对python知识较全面覆盖且口碑较好的。对没有英文基础的，只能先从中文书籍开始。
考虑到知识的衔接性，学习Python官网文档一般按如下顺序：
指南（Tutorial） 这部分没有覆盖python的每个细节，而是主要介绍Python的一些基本的重要特性。学习这部分能使读者对该语言的风格有很好的了解，为进一步学习语言参考部分做准备。语言参考（Language Reference）这部分描述了python的语法和核心语义。库参考（Library Reference）这部分是库参考手册。描述了用Python发布的标准库以及发行版中通常包含的一些可选组件。Python以容易学习和使用著称，但切不可理解成随便学学就能学好用好。对前两部分一定要仔细研读通读，最后一部分可大致略读，在实际需要时针对性地进行查阅。
最后说一下版本的选择。截止撰写本文之时，python 3.x系列已经演进到稳定版3.8，3.9版本为开发版，而2.x系列演进到版本2.7就不再更新了。很显然3.x系列是大势所趋。如果没有对既往2.x系列项目的维护需求，推荐初学者学习3.x系列的最新稳定版本。
明确方向再前进才能最大限度地避免走弯路
Python好学吗？为什么？
当然容易学，作为一门脚本语言，Python设计之初就是面向大众，降低编程入门的门槛，语法灵活、易学易懂，对于小白或零基础的开发者也非常适合，下面我简单介绍一下Python的学习过程，感兴趣的朋友可以尝试一下：
这是一个非常不错的在线编程学习网站，针对Python提供了非常基础的入门教程，内容全面、循序渐进，对于初学者来说，可以说是非常合适，一目了然，除此之外，还自带有在线练习环境，非常不错：
廖雪峰官网
这也是一个非常不错的编程学习网站，所有教程都是以文档的形式在线免费学习（包括Python），内容基础全面，章节安排合理，循序渐进，涉及面广，对于小白或零基础的开发者来说，可以说是非常不错的入门网站：
B站
这是一个资料非常丰富的视频网站，不仅仅只是娱乐八卦，B站针对Python学习也提供了大量免费、优质的教程资源，基础入门、高阶深入、项目示例等都有广泛涉及，不管是对于零基础的小白还是有一定经验的开发者，都是一个非常不错的学习网站：
你好，我是魔镜科技，很荣幸回答你这个问题
python还是很好学得，我现在是在做android开发，业余时间开发一些工作需要的插件，自学了python，关于python的入门网上一大堆，和其他编程语言一样，掌握基础编程规范、语法，做一些demo，在工作中使用它，慢慢孰能生巧
作为一名从业多年的程序员，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这两个问题。
首先，Python的学习过程还是比较轻松的，即使没有任何计算机基础知识，也能够通过一个系统的学习过程来掌握Python编程。Python语言的语法结构兼顾了函数式编程语言的方便性同时又有面向对象编程的灵活性，所以学习Python语法的过程并不困难，甚至具有一定的乐趣。由于Python语言在写法上非常灵活，所以这也给很多初学者更多的发挥空间，另外通过了解一些有趣的“库”，可以进一步增强学习Python语言的趣味性，比如Turtle库等。通常情况下，大部分人通过1到2周的学习就能基本掌握Python语言的语法结构。
其次，Python语言的用途十分广泛。Python语言虽然简单易学，但是并不意味着Python语言是一门“学院语言”，Python是一门真正且广泛应用于生产环境的编程语言。Python目前在web开发、大数据开发（分析）、人工智能开发（机器学习、自然语言处理、计算机视觉）、后端开发和嵌入式开发等领域具有广泛的应用，随着大数据和人工智能的发展，Python语言在近几年的上升趋势非常明显，目前已经成为了IT行业内最广泛使用的编程语言之一，未来发展前景非常广阔。所以，从这个角度来说，学习Python语言是个不错的选择。
最后，学习Python将具有更加普遍的意义。随着产业互联网的发展，未来大数据、人工智能等一众技术将逐步落地到传统行业，对于职场人来说，掌握Python编程会更容易学习大数据和人工智能的相关技术，会进一步提升自身的职场竞争力，从而赢得更广阔的发展空间。
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。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
Python被称为人工智能时代的黄金语言，但是仅仅掌握它还是不能够胜任人工智能方面的工作。Python语言是一门工具，而人工智能是一个非常广的方向，诸如宽度学习、深度学习、各类算法等等。
如果你具备了Python编程能力，那你可以用Python做点什么呢？
一、网络爬虫。采集网页的数据，为后期的数据挖掘或者数据库的建立提供数据支撑，网络爬虫数据还可以做浏览器等；
二、数据挖掘和分析、科学计算、机器学习。Python中的pandas、numpy、matplotlib等数据处理库，可以助力你进行科学计算和可视化；
四、web开发。其实很多著名的网站像知乎、YouTube、豆瓣网就是Python写的，此外很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python；
五、网络游戏后台。很多在线游戏的后台都是Python开发的；
六、运维、应用开发、大数据、人工智能、自然语言处理等。
……还可以写很长很长…………还可以写很长很长……
一、Python好学吗？
Python相对C++、Java等编程语言来说，学习难度要小等多。Python 的语法接近人类语言，没有其他语言中的怪怪的符号，即使从来没有学过，看看简单代码也能够明白是用来干嘛的。
二、Python可以做什么？
在2019年IEEE Spectmm发布的第四届顶级编程语言交互排行榜中，Python蝉联第一名。Python的应用非常多，如科学计算和数据分析、爬虫、Web网站、游戏、命令行实用工具等等。我下面主要列举一些应用，欢迎补充。
1. 人工智能
个人是AI行业从业者，因此将人工智能放在首位。当前流行的机器学习、神经网络、深度学习等的编程语言几乎都是Python，深度学习通用框架如Tensorflow，Torch等最受欢迎的也是基于Python语言。可以说，Python是AI从业者的首选编程语言。
2. 爬虫
Python的简单易用，使得哪怕是0基础的人也可以在简单学习后，使用几行代码开始一个简单的爬虫任务。Python自带的urllib库以及第三方的requests库和Scrappy框架让开发爬虫变得so easy。
3. 科学计算与数据分析
NumPy，SciPy，Matplotlib等众多程序库是Python进行科学计算的重要支撑。Numpy可进行高效快捷的矩阵运算，Matplotlib可支持画2D或者3D图像，这些都使得Python愈加适合于进行科学计算和数据分析。
到此，以上就是小编对于学习python实习心得的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python实习心得的2点解答对大家有用。
