Các bước học Python cho người mới bắt đầu như thế nào, hay nói cách khác cách tốt nhất để học Python là gì?
Python là một trong những ngôn ngữ lập trìnhphổ biến nhất trên thế giới. Rất khó để trả lời cách tốt nhất để học Python là gì. Vì sao vậy? Hãy bắt đầu nào.
Python có thực sự khó đến vậy không?
Khi học, bạn sẽ thấy hầu hết các khóa học và tài nguyên Python quá chung chung trong khi bạn muốn học cách tạo trang web bằng Python ngay lập tức.
Rào cản này cảm thấy đáng sợ và khó khăn, có thể khiến bạn nhanh chóng mất hứng thú. Mã Python tiếp tục trông lạ và khó hiểu:
Ví dụ: đoạn mã trên là từ hướng dẫn cho Django, một khung phát triển trang web Python phổ biến. Các lập trình viên có kinh nghiệm thường ném những đoạn mã như trên vào bạn, “Dễ ấy mà!”, họ hứa.
Tuy nhiên, đối với một số người mới bắt đầu, mã này cũng có thể là một ngôn ngữ xa lạ.
Hầu hết các hướng dẫn Python đều giả định rằng bạn cần phải học tất cả các cú pháp Python trước khi có thể bắt đầu làm bất cứ điều gì thú vị. Nhưng điều đó thật nhàm chán! Thay vào đó, bạn có thể muốn phân tích dữ liệu, xây dựng một trang web hoặc tạo ra một máy bay không người lái tự động với trí thông minh nhân tạo.
Tất cả thời gian dành cho cú pháp sẽ lấy đi động lực của bạn và hầu hết mọi người đều bỏ cuộc.
Xác định rõ động cơ
Nhưng bạn không phải mất hàng tháng trời trên vách đá đó nếu bạn làm như hướng dẫn dưới đây:
Bước 1: Động cơ học Python là gì
Trước khi bắt đầu, bạn nên tự hỏi tại sao bạn muốn học lập trình Python.
Đôi khi, trải nghiệm học tập của bạn sẽ nhàm chán và đơn điệu. Để vượt qua những giai đoạn đó một cách thành công, bạn cần phải giữ vững ý chí bằng cách tập trung vào những thứ mà bạn rất hứng thú.
Ban đầu bạn sẽ phải vật lộn để giữ cho mình tỉnh táo khi cố gắng ghi nhớ cú pháp. Tuy nhiên, khi cần áp dụng các nguyên tắc cơ bản của Python để xây dựng một trang web tự động chấm điểm các bài luận, bạn có thể sẽ bị lôi cuốn không dứt cho đến khi hoàn thành nó.
Để bắt đầu, hãy tìm một hoặc hai lĩnh vực mà bạn quan tâm. Một số dự án mà bạn có thể thấy thú vị là:
+ Khoa học dữ liệu / Máy học
+ Ứng dụng di động
+ Trang web
+ Khoa học máy tính
+ Trò chơi
+ Xử lý và phân tích dữ liệu
+ Phần cứng / Cảm biến / Robot
+ Tập lệnh để tự động hóa công việc của bạn. Đúng vậy, bạn có thể tạo rô bốt bằng ngôn ngữ lập trình Python
Bước 2: Tìm hiểu cú pháp cơ bản
Rất tiếc, không thể bỏ qua bước này. Nhưng bạn có thể dành thời gian tối thiểu cho việc này, vì nó không có nhiều động lực.
Dưới đây là một số tài nguyên hữu ích để giúp bạn tìm hiểu kiến thức cơ bản về Python:
1, Learn Python the Hard Way - một cuốn sách dạy các khái niệm Python từ cơ bản đến các chương trình chuyên sâu hơn.
2, Dataquest - Khóa học cơ bản về Python for Data Science - để giúp việc học Python và khoa học dữ liệu dễ dàng hơn. Dataquest dạy cú pháp Python trong bối cảnh học khoa học dữ liệu. Ví dụ: bạn sẽ tìm hiểu về các vòng lặp trong khi phân tích dữ liệu thời tiết.
3, Hướng dẫn Python - hướng dẫn trên trang web Python chính.
Lưu ý: Chỉ dành lượng thời gian tối thiểu có thể cho cú pháp.
Bạn có thể bắt tay vào làm các dự án càng sớm, bạn sẽ học càng nhanh. Bạn luôn có thể tham khảo lại cú pháp khi gặp khó khăn sau này. Lý tưởng nhất là bạn sẽ dành một vài tuần cho giai đoạn này, nhưng không quá một tháng.
Lưu ý nhanh: Học Python 3, không phải Python 2. Thật không may, rất nhiều tài nguyên “học Python” trực tuyến vẫn dạy Python 2, nhưng bạn chắc chắn nên học Python 3. Python 2 không còn được hỗ trợ, vì vậy các lỗi và lỗ hổng bảo mật sẽ không được sửa!
Bước 3: Thực hiện các dự án có cấu trúc
Khi bạn đã học được cú pháp Python cơ bản, hãy bắt đầu thực hiện các dự án của riêng bạn. Cho đến khi bạn áp dụng kiến thức của mình, sẽ rất khó để nhớ tất cả những gì bạn đã học.
Các dự án sẽ mở rộng khả năng của bạn, giúp bạn học các khái niệm Python mới và xây dựng một danh mục đầu tư để giới thiệu khả năng của bạn với các nhà tuyển dụng tiềm năng.
Tốt hơn là nên bắt đầu với các dự án có cấu trúc sẵn cho đến khi bạn cảm thấy đủ thoải mái để tự mình thực hiện các dự án. Một số tài nguyên được đề xuất bổ sung cho các dự án có cấu trúc là:
- Khoa học dữ liệu / Máy học
- Dataquest - Dạy cho bạn Python và khoa học dữ liệu một cách tương tác. Bạn phân tích một loạt tập dữ liệu thú vị, từ tài liệu CIA đến số liệu thống kê về cầu thủ NBA. Cuối cùng, bạn xây dựng các thuật toán phức tạp, bao gồm cả mạng nơ-ron.
- Python để phân tích dữ liệu - được viết bởi tác giả của một thư viện phân tích dữ liệu Python lớn, đây là phần giới thiệu hay về cách phân tích dữ liệu bằng Python.
- Phần cứng / Cảm biến / Robot
- Sử dụng Python với Arduino - tìm hiểu cách sử dụng Python để điều khiển các cảm biến được kết nối với Arduino.
- Học Python với Raspberry Pi - xây dựng các dự án phần cứng bằng Python và Raspberry Pi.
- Học Robotics bằng Python - học cách chế tạo robot bằng Python.
- Raspberry Pi Cookbook - tìm hiểu cách chế tạo rô bốt bằng Raspberry Pi và Python.
- Tập lệnh để tự động hóa công việc của bạn. Tự động hóa những thứ nhàm chán với Python - tìm hiểu cách tự động hóa các tác vụ hàng ngày bằng Python.
Khi bạn đã hoàn thành một vài dự án có cấu trúc trong khu vực của riêng mình, bạn sẽ có thể chuyển sang làm việc trong các dự án của riêng mình. Tuy nhiên, trước khi thực hiện, điều quan trọng là phải dành thời gian tìm hiểu cách giải quyết vấn đề.
Bước 4: Làm việc trên các dự án Python của riêng bạn
Sau khi bạn đã làm việc qua một số dự án có cấu trúc, bạn sẽ học Python nhanh hơn nếu bạn có thể bắt đầu thực hiện các dự án của riêng mình về những thứ bạn thấy thú vị.
Tuy nhiên, hãy nhớ bắt đầu với một dự án nhỏ. Tốt hơn là bạn nên bắt đầu một dự án nhỏ mà bạn đã hoàn thành hơn là một dự án lớn không bao giờ hoàn thành.
Đôi khi bạn có thể cảm thấy nản lòng khi tìm một dự án Python tốt để làm việc. Dưới đây là một số mẹo để tìm một số dự án thú vị:
- Mở rộng các dự án bạn đã làm trước đây và thêm nhiều chức năng hơn.
- Kiểm tra danh sách các dự án Python cho người mới bắt đầu.
- Đi tới các buổi họp mặt Python trong khu vực của bạn và tìm những người đang làm việc trong các dự án thú vị.
- Tìm các gói mã nguồn mở để đóng góp.
- Xem liệu có tổ chức phi lợi nhuận địa phương nào đang tìm kiếm các nhà phát triển tình nguyện không.
- Tìm các dự án mà người khác đã thực hiện và xem liệu bạn có thể mở rộng hoặc điều chỉnh chúng hay không. Github là một nơi tốt để tìm những thứ này.
- Duyệt qua các bài đăng trên blog của người khác để tìm ý tưởng dự án thú vị.
- Hãy nghĩ về những công cụ giúp cuộc sống hàng ngày của bạn trở nên dễ dàng hơn và xây dựng chúng.
Một số ý tưởng bổ sung để khơi dậy trí tưởng tượng của bạn:
- Ý tưởng dự án Khoa học dữ liệu / Học máy
- Một thuật toán dự đoán thời tiết nơi bạn sống.
- Một công cụ dự đoán thị trường chứng khoán.
- Một thuật toán tự động tóm tắt các bài báo tin tức.
- Tài liệu Scikit-learning - Scikit-learning là thư viện máy học Python chính. Nó có một số tài liệu và hướng dẫn tuyệt vời.
- CS109 - đây là lớp Harvard dạy Python cho khoa học dữ liệu. Họ có một số dự án của họ và các tài liệu khác trực tuyến.
Khi xây dựng dự án, bạn sẽ gặp phải sự cố và lỗi với mã - đó là điều không thể tránh khỏi. Đừng để nó làm bạn nản lòng. Có một số tài nguyên có thể giúp bạn, bao gồm:
- S- tackOverflow - một trang web hỏi đáp cộng đồng, nơi mọi người thảo luận về các vấn đề lập trình. Bạn có thể tìm thấy các câu hỏi cụ thể về Python tại đây.
- Google - công cụ được sử dụng phổ biến nhất của mọi lập trình viên kinh nghiệm. Rất hữu ích khi cố gắng giải quyết lỗi.
- Tài liệu Python - một nơi tốt để tìm tài liệu tham khảo về Python.
Bước 5: Tiếp tục làm việc với các dự án khó hơn
Tiếp tục tăng độ khó và phạm vi dự án của bạn. Nếu bạn hoàn toàn cảm thấy thoải mái với những gì bạn đang xây dựng, điều đó có nghĩa là đã đến lúc bạn nên thử điều gì đó nhiều hơn.
Tiếp tục tìm các dự án mới thách thức kỹ năng của bạn và thúc đẩy bạn phát triển hơn nữa.
Dưới đây là một số ý tưởng cho thời điểm đó:
- Hãy thử dạy một người mới biết cách xây dựng một dự án mà bạn đã thực hiện.
- Bạn có thể mở rộng quy mô công cụ của mình không? Nó có thể hoạt động với nhiều dữ liệu hơn hay nó có thể xử lý nhiều lưu lượng hơn không?
- Bạn có thể làm cho chương trình của bạn chạy nhanh hơn không?
- Bạn có thể làm cho công cụ của mình hữu ích cho nhiều người hơn không?
- Bạn sẽ thương mại hóa những gì bạn đã làm như thế nào?
Cuối cùng, Python liên tục phát triển. Chỉ có một số người có thể tuyên bố hoàn toàn hiểu Python, bởi vì họ đã tạo ra nó.
Bạn sẽ không ngừng học hỏi và làm việc trên các dự án mới để trau dồi kỹ năng. Nếu bạn làm đúng, bạn sẽ thấy mã của mình từ 6 tháng trước nó khủng khiếp như thế nào. Nếu bạn đạt được điểm này, bạn đang đi đúng hướng.
Python là một ngôn ngữ thú vị và bổ ích. Tôi nghĩ rằng bất kỳ ai cũng có thể đạt đến trình độ cao nếu họ tìm thấy động lực phù hợp.
Tôi hy vọng hướng dẫn này hữu ích trên hành trình của bạn. Nếu bạn có bất kỳ tài nguyên nào khác hãy cùng chia sẻ với mọi người ở đây nhé!
Nguồn: Vnreview
Python là một trong những ngôn ngữ lập trìnhphổ biến nhất trên thế giới. Rất khó để trả lời cách tốt nhất để học Python là gì. Vì sao vậy? Hãy bắt đầu nào.
Python có thực sự khó đến vậy không?
Khi học, bạn sẽ thấy hầu hết các khóa học và tài nguyên Python quá chung chung trong khi bạn muốn học cách tạo trang web bằng Python ngay lập tức.
Rào cản này cảm thấy đáng sợ và khó khăn, có thể khiến bạn nhanh chóng mất hứng thú. Mã Python tiếp tục trông lạ và khó hiểu:
Ví dụ: đoạn mã trên là từ hướng dẫn cho Django, một khung phát triển trang web Python phổ biến. Các lập trình viên có kinh nghiệm thường ném những đoạn mã như trên vào bạn, “Dễ ấy mà!”, họ hứa.
Tuy nhiên, đối với một số người mới bắt đầu, mã này cũng có thể là một ngôn ngữ xa lạ.
Hầu hết các hướng dẫn Python đều giả định rằng bạn cần phải học tất cả các cú pháp Python trước khi có thể bắt đầu làm bất cứ điều gì thú vị. Nhưng điều đó thật nhàm chán! Thay vào đó, bạn có thể muốn phân tích dữ liệu, xây dựng một trang web hoặc tạo ra một máy bay không người lái tự động với trí thông minh nhân tạo.
Tất cả thời gian dành cho cú pháp sẽ lấy đi động lực của bạn và hầu hết mọi người đều bỏ cuộc.
Xác định rõ động cơ
Nhưng bạn không phải mất hàng tháng trời trên vách đá đó nếu bạn làm như hướng dẫn dưới đây:
Bước 1: Động cơ học Python là gì
Trước khi bắt đầu, bạn nên tự hỏi tại sao bạn muốn học lập trình Python.
Đôi khi, trải nghiệm học tập của bạn sẽ nhàm chán và đơn điệu. Để vượt qua những giai đoạn đó một cách thành công, bạn cần phải giữ vững ý chí bằng cách tập trung vào những thứ mà bạn rất hứng thú.
Ban đầu bạn sẽ phải vật lộn để giữ cho mình tỉnh táo khi cố gắng ghi nhớ cú pháp. Tuy nhiên, khi cần áp dụng các nguyên tắc cơ bản của Python để xây dựng một trang web tự động chấm điểm các bài luận, bạn có thể sẽ bị lôi cuốn không dứt cho đến khi hoàn thành nó.
Để bắt đầu, hãy tìm một hoặc hai lĩnh vực mà bạn quan tâm. Một số dự án mà bạn có thể thấy thú vị là:
+ Khoa học dữ liệu / Máy học
+ Ứng dụng di động
+ Trang web
+ Khoa học máy tính
+ Trò chơi
+ Xử lý và phân tích dữ liệu
+ Phần cứng / Cảm biến / Robot
+ Tập lệnh để tự động hóa công việc của bạn. Đúng vậy, bạn có thể tạo rô bốt bằng ngôn ngữ lập trình Python
Bước 2: Tìm hiểu cú pháp cơ bản
Rất tiếc, không thể bỏ qua bước này. Nhưng bạn có thể dành thời gian tối thiểu cho việc này, vì nó không có nhiều động lực.
Dưới đây là một số tài nguyên hữu ích để giúp bạn tìm hiểu kiến thức cơ bản về Python:
1, Learn Python the Hard Way - một cuốn sách dạy các khái niệm Python từ cơ bản đến các chương trình chuyên sâu hơn.
2, Dataquest - Khóa học cơ bản về Python for Data Science - để giúp việc học Python và khoa học dữ liệu dễ dàng hơn. Dataquest dạy cú pháp Python trong bối cảnh học khoa học dữ liệu. Ví dụ: bạn sẽ tìm hiểu về các vòng lặp trong khi phân tích dữ liệu thời tiết.
3, Hướng dẫn Python - hướng dẫn trên trang web Python chính.
Lưu ý: Chỉ dành lượng thời gian tối thiểu có thể cho cú pháp.
Bạn có thể bắt tay vào làm các dự án càng sớm, bạn sẽ học càng nhanh. Bạn luôn có thể tham khảo lại cú pháp khi gặp khó khăn sau này. Lý tưởng nhất là bạn sẽ dành một vài tuần cho giai đoạn này, nhưng không quá một tháng.
Lưu ý nhanh: Học Python 3, không phải Python 2. Thật không may, rất nhiều tài nguyên “học Python” trực tuyến vẫn dạy Python 2, nhưng bạn chắc chắn nên học Python 3. Python 2 không còn được hỗ trợ, vì vậy các lỗi và lỗ hổng bảo mật sẽ không được sửa!
Bước 3: Thực hiện các dự án có cấu trúc
Khi bạn đã học được cú pháp Python cơ bản, hãy bắt đầu thực hiện các dự án của riêng bạn. Cho đến khi bạn áp dụng kiến thức của mình, sẽ rất khó để nhớ tất cả những gì bạn đã học.
Các dự án sẽ mở rộng khả năng của bạn, giúp bạn học các khái niệm Python mới và xây dựng một danh mục đầu tư để giới thiệu khả năng của bạn với các nhà tuyển dụng tiềm năng.
Tốt hơn là nên bắt đầu với các dự án có cấu trúc sẵn cho đến khi bạn cảm thấy đủ thoải mái để tự mình thực hiện các dự án. Một số tài nguyên được đề xuất bổ sung cho các dự án có cấu trúc là:
- Khoa học dữ liệu / Máy học
- Dataquest - Dạy cho bạn Python và khoa học dữ liệu một cách tương tác. Bạn phân tích một loạt tập dữ liệu thú vị, từ tài liệu CIA đến số liệu thống kê về cầu thủ NBA. Cuối cùng, bạn xây dựng các thuật toán phức tạp, bao gồm cả mạng nơ-ron.
- Python để phân tích dữ liệu - được viết bởi tác giả của một thư viện phân tích dữ liệu Python lớn, đây là phần giới thiệu hay về cách phân tích dữ liệu bằng Python.
- Phần cứng / Cảm biến / Robot
- Sử dụng Python với Arduino - tìm hiểu cách sử dụng Python để điều khiển các cảm biến được kết nối với Arduino.
- Học Python với Raspberry Pi - xây dựng các dự án phần cứng bằng Python và Raspberry Pi.
- Học Robotics bằng Python - học cách chế tạo robot bằng Python.
- Raspberry Pi Cookbook - tìm hiểu cách chế tạo rô bốt bằng Raspberry Pi và Python.
- Tập lệnh để tự động hóa công việc của bạn. Tự động hóa những thứ nhàm chán với Python - tìm hiểu cách tự động hóa các tác vụ hàng ngày bằng Python.
Khi bạn đã hoàn thành một vài dự án có cấu trúc trong khu vực của riêng mình, bạn sẽ có thể chuyển sang làm việc trong các dự án của riêng mình. Tuy nhiên, trước khi thực hiện, điều quan trọng là phải dành thời gian tìm hiểu cách giải quyết vấn đề.
Bước 4: Làm việc trên các dự án Python của riêng bạn
Sau khi bạn đã làm việc qua một số dự án có cấu trúc, bạn sẽ học Python nhanh hơn nếu bạn có thể bắt đầu thực hiện các dự án của riêng mình về những thứ bạn thấy thú vị.
Tuy nhiên, hãy nhớ bắt đầu với một dự án nhỏ. Tốt hơn là bạn nên bắt đầu một dự án nhỏ mà bạn đã hoàn thành hơn là một dự án lớn không bao giờ hoàn thành.
Đôi khi bạn có thể cảm thấy nản lòng khi tìm một dự án Python tốt để làm việc. Dưới đây là một số mẹo để tìm một số dự án thú vị:
- Mở rộng các dự án bạn đã làm trước đây và thêm nhiều chức năng hơn.
- Kiểm tra danh sách các dự án Python cho người mới bắt đầu.
- Đi tới các buổi họp mặt Python trong khu vực của bạn và tìm những người đang làm việc trong các dự án thú vị.
- Tìm các gói mã nguồn mở để đóng góp.
- Xem liệu có tổ chức phi lợi nhuận địa phương nào đang tìm kiếm các nhà phát triển tình nguyện không.
- Tìm các dự án mà người khác đã thực hiện và xem liệu bạn có thể mở rộng hoặc điều chỉnh chúng hay không. Github là một nơi tốt để tìm những thứ này.
- Duyệt qua các bài đăng trên blog của người khác để tìm ý tưởng dự án thú vị.
- Hãy nghĩ về những công cụ giúp cuộc sống hàng ngày của bạn trở nên dễ dàng hơn và xây dựng chúng.
Một số ý tưởng bổ sung để khơi dậy trí tưởng tượng của bạn:
- Ý tưởng dự án Khoa học dữ liệu / Học máy
- Một thuật toán dự đoán thời tiết nơi bạn sống.
- Một công cụ dự đoán thị trường chứng khoán.
- Một thuật toán tự động tóm tắt các bài báo tin tức.
- Tài liệu Scikit-learning - Scikit-learning là thư viện máy học Python chính. Nó có một số tài liệu và hướng dẫn tuyệt vời.
- CS109 - đây là lớp Harvard dạy Python cho khoa học dữ liệu. Họ có một số dự án của họ và các tài liệu khác trực tuyến.
Khi xây dựng dự án, bạn sẽ gặp phải sự cố và lỗi với mã - đó là điều không thể tránh khỏi. Đừng để nó làm bạn nản lòng. Có một số tài nguyên có thể giúp bạn, bao gồm:
- S- tackOverflow - một trang web hỏi đáp cộng đồng, nơi mọi người thảo luận về các vấn đề lập trình. Bạn có thể tìm thấy các câu hỏi cụ thể về Python tại đây.
- Google - công cụ được sử dụng phổ biến nhất của mọi lập trình viên kinh nghiệm. Rất hữu ích khi cố gắng giải quyết lỗi.
- Tài liệu Python - một nơi tốt để tìm tài liệu tham khảo về Python.
Bước 5: Tiếp tục làm việc với các dự án khó hơn
Tiếp tục tăng độ khó và phạm vi dự án của bạn. Nếu bạn hoàn toàn cảm thấy thoải mái với những gì bạn đang xây dựng, điều đó có nghĩa là đã đến lúc bạn nên thử điều gì đó nhiều hơn.
Tiếp tục tìm các dự án mới thách thức kỹ năng của bạn và thúc đẩy bạn phát triển hơn nữa.
Dưới đây là một số ý tưởng cho thời điểm đó:
- Hãy thử dạy một người mới biết cách xây dựng một dự án mà bạn đã thực hiện.
- Bạn có thể mở rộng quy mô công cụ của mình không? Nó có thể hoạt động với nhiều dữ liệu hơn hay nó có thể xử lý nhiều lưu lượng hơn không?
- Bạn có thể làm cho chương trình của bạn chạy nhanh hơn không?
- Bạn có thể làm cho công cụ của mình hữu ích cho nhiều người hơn không?
- Bạn sẽ thương mại hóa những gì bạn đã làm như thế nào?
Cuối cùng, Python liên tục phát triển. Chỉ có một số người có thể tuyên bố hoàn toàn hiểu Python, bởi vì họ đã tạo ra nó.
Bạn sẽ không ngừng học hỏi và làm việc trên các dự án mới để trau dồi kỹ năng. Nếu bạn làm đúng, bạn sẽ thấy mã của mình từ 6 tháng trước nó khủng khiếp như thế nào. Nếu bạn đạt được điểm này, bạn đang đi đúng hướng.
Python là một ngôn ngữ thú vị và bổ ích. Tôi nghĩ rằng bất kỳ ai cũng có thể đạt đến trình độ cao nếu họ tìm thấy động lực phù hợp.
Tôi hy vọng hướng dẫn này hữu ích trên hành trình của bạn. Nếu bạn có bất kỳ tài nguyên nào khác hãy cùng chia sẻ với mọi người ở đây nhé!
Nguồn: Vnreview
