python如何學習

① python該怎麼入門

對於python的入門

首先會學習python基礎語法，面向對象編程與程序設計模式的理解、python數據分析基礎、python網路編程、python並發與高效編程等等。

通過前期python學習來了解和掌握常量變數的使用，運算符的使用、流程式控制制的使用等，最後掌握python編程語言的基礎內容。

並會對常見數據結構和相應演算法進行學習，注重表格的處理，樹結構的處理知識。

第二階段主要學習內容是web頁面開發、web頁面特效開發、數據持久化開發、linux運維開發、linux測試開發、伺服器集群架構等等。

對js的掌握並在網路前端中使用，而且需要詳細將js學習並掌握，為將來從事全棧工作打下基礎，也會學習linux操作系統的基礎知識和掌握linux操作系統常用命令，並會學習linux自動化運維技巧等。

第三階段主要學習網路爬蟲，數據分析加人工智慧：

這一個階段需要學習的內容也是比較多的，例如：爬蟲與數據、多線程爬蟲、go語言、Nosql資料庫、Scrapy-Redis框架。

需要掌握爬蟲的工作原理和設計思想，掌握反爬蟲機制，並且通過學習NoSQL資料庫和Scrapy-Redis框架，並且可以使用分布式爬蟲框架實現大量數據的獲取。

數據分析和人工智慧階段需要學習的數據分析、人工智慧深度學習、量化交易模型、數據分析-特徵工程和結果可視化和人工智慧機器學習等等。

需要理解隨機變數的數字特徵的概念和性質，並會利用性質計算隨機變數的數字特徵，了解可視化過程，圖形繪制。並且需要掌握Matplotlib模塊、常用的機器學習演算法等等。

最後就是對於python的入門學習，我們在學習理論、學習python語法基礎的同時我們應該多動手、多聯系。但是呢，對於我們零基礎的小夥伴呢，一般不建議自學。

你肯定要問為什麼？我就知道！原因大概有三點：

首先我們自學雖然成本低、學習時間靈活等，但是你想過沒，你要自學到就業的程度大概需要多長時間，辭職在家學習，或者買個網課，每天聽課、練，你可能需要1年左右，就這你還不一定能夠學會、換不一定能夠全面掌握企業需要的技術；然後報班學習的學員都已經學完工作半年了。

其次就是學習知識的系統性、前沿性。IT行業的學習一定要系統，不能說我們這里一點那裡學一點，完了全是一片一片的知識點，聽起來你都有涉及但是真正做項目反而使用不起來，很耽誤時間。其次就是前沿性，學習時一定要選擇最新的課程大綱、最新的課程。IT行業的技術更新很快。

最後就是就業服務和保障，我們選擇報班學習一般都有就業服務，當然我們在學習完也會進行模擬面試和簡歷指導的等工作。其次就是服務，一般培訓機構都有合作企業來招聘，大大增加了我們的就業機會。

總而言之你是零基礎選擇培訓絕對是最快速的轉行入門途徑！

② 如何快速學習Python

一、Python是一種計算機程序設計語言。

你可能已經聽說過很多種流行的編程語言，比如非常難學的c語言，非常流行的Java語言，適合初學者的Basic語言，適合網頁編程的JavaScript語言等等。

二、那Python是一種什麼語言？

首先，我們普及一下編程語言的基礎知識。用任何編程語言來開發程序，都是為了讓計算機幹活，比如下載一個MP3，編寫一個文檔等等，而計算機幹活的CPU只認識機器指令，所以，盡管不同的編程語言差異極大，最後都得「翻譯」成CPU可以執行的機器指令。而不同的編程語言，編寫的代碼量，差距也很大。

比如，完成同一個任務，C語言要寫1000行代碼，Java只需要寫100行，而Python可能只要20行。

三、所以Python是一種相當高級的語言。

1、你也許會問，代碼少還不好？代碼少的代價是運行速度慢，C程序運行1秒鍾，Java程序可能需要2秒，而Python程序可能就需要10秒。

2、那是不是越低級的程序越難學，越高級的程序越簡單？表面上來說，是的，但是，在非常高的抽象計算中，高級的Python程序設計也是非常難學的，所以，高級程序語言不等於簡單。

3、但是，對於初學者和完成普通任務，Python語言是非常簡單易用的。連Google都在大規模使用Python，你就不用擔心學了會沒用。

4、用Python可以做什麼？可以做日常任務，比如自動備份你的MP3；可以做網站，很多著名的網站包括YouTube就是Python寫的；可以做網路游戲的後台，很多在線游戲的後台都是Python開發的。總之就是能幹很多很多事啦。

5、Python當然也有不能乾的事情，比如寫操作系統，這個只能用C語言寫；寫手機應用，只能用Swift/Objective-C（針對iPhone）和Java（針對Android）；寫3D游戲，最好用C或C++。

四、如果你是小白用戶，滿足以下條件：

• 會使用電腦，但從來沒寫過程序；

• 還記得初中數學學的方程式和一點點代數知識；

• 想從編程小白變成專業的軟體架構師；

  每天能抽出半個小時學習，不要再猶豫了，這個教程就是為你准備的！准備好了嗎？

③ 如何快速學習Python

零基礎的初學者，建議選擇培訓班進行系統化學習，才能更快上手。如果想自學，首先選擇好python方向，比如說數據採集方向（爬蟲），Web開發方向，人工智慧方向等；接著學習python必學的內容，如Python的基礎語言、學習Python的資料庫編程；然後就可以根據書籍或教學視頻，一步步來學習Python；最後去尋找合適的python項目實例，查漏補缺的同時提升自己的能力。



拓展：python必學的具體內容

1、Python的基礎語言

從Python的基礎語法開始學習 ，了解什麼是Python的變數，什麼是循環，什麼是函數，什麼是模塊類等等。

2、Python的文件操作

學習完基礎之後，進行一些簡單的聯系，如文件的操作。學習文件操作的時候，要學習文件的寫入和讀取以及了解各種文件之間的讀寫不同知識點。

3、Python的資料庫編程

一般學習Mysql資料庫的操作，包括資料庫的增加數據，刪除數據，以及查詢數據以及對應的SQL語句等都是學習的重點。

4、Python的網路編程

要學習網路編程，一般需要了解三個方面：

1.寫出基本的TCP連接，知道編寫TCP的各個步驟，例如創建socket、綁定port、埠復用等，對TCP稍微做了解，知道協議的每個欄位，了解三次握手。

2.了解基本的伺服器並發模型，例如多進程、多線程、IO復。

3.了解一些網路庫例如twisted。

④ 如何快速學習Python

1.要有決心
做任何事情，首先要有足夠的決心和堅持，才能做好事情、學好Python也是如此。
2.勤於動手
對於編程語言的學習，不能眼高手低，學的過程中，想到就要寫出來，一方面能夠培養出寫代碼的感覺，另一方面可以加深知識的掌控。
3.一套完整的學習體系
Python編程語言的全面學習，需要擁有一整套系統的學習資料和學習計劃，全面掌握Python基礎知識，對以後解決Python編程過程中的問題十分有益!
4.項目實戰訓練
Python編程基礎知識的學習最終目的是應用於項目中，因此，項目實戰訓練必不可少，多做幾個項目，盡量是功能完整的項目，形成項目思路，對以後進行項目實戰是很有好處的!

⑤ 你們都是怎麼學 Python 的

學習Python大致可以分為以下幾個階段：
1.剛上手的時候肯定是先過一遍Python最基本的知識，比如說：變數、數據結構、語法等，基礎過的很快，基本上1~2周時間就能過完了，我當時是在這兒看的基礎：Python 簡介 | 菜鳥教程果你想簡單點，我把我自己的學習經驗總結成了一本Python以及爬蟲電子書，保證非常的通俗易懂幫助你學會Python，目前這本書幫助了數十萬的人從零開始學會了Python。
2.看完基礎後，就是做一些小項目鞏固基礎，比方說：做一個終端計算器，如果實在找不到什麼練手項目，可以在 Codecademy - learn to code, interactively, for free 上面進行練習。
3.如果時間充裕的話可以買一本講Python基礎的書籍比如《Python編程》，閱讀這些書籍，在鞏固一遍基礎的同時你會發現自己諸多沒有學習到的邊邊角角，這一步是對自己基礎知識的補充。
4.Python庫是Python的精華所在，可以說Python庫組成並且造就了Python，Python庫是Python開發者的利器，所以學習Python庫就顯得尤為重要：The Python Standard Library ，Python庫很多，如果你沒有時間全部看完，不妨學習一遍常用的Python庫：Python常用庫整理 - 知乎專欄
5.Python庫是開發者利器，用這些庫你可以做很多很多東西，最常見的網路爬蟲、自然語言處理、圖像識別等等，這些領域都有很強大的Python庫做支持，所以當你學了Python庫之後，一定要第一時間進行練習。如何尋找自己需要的Python庫呢？推薦我之前的一個回答：如何找到適合需求的 Python 庫?

6.學習使用了這些Python庫，此時的你應該是對Python十分滿意，也十分激動能遇到這樣的語言，就是這個時候不妨開始學習Python數據結構與演算法，Python設計模式，這是你進一步學習的一個重要步驟：faif/python-patterns
7.當度過艱難的第六步，此時選擇你要研究的方向，如果你想做後端開發，不妨研究研究Django，再往後，就是你自己自由發揮了。

⑥ 請問如何學python

1、編程就需要用到編程語言，Python就是時下最流行的編程語言之一。Python是一門非常通用的高級語言，它可以在蘋果電腦的Mac系統上運行，可以在Windows上運行，也可以在樹莓派的Linux系統上運行。

2、與其他語言相比，Python更加簡潔，它能用比其他語言少得多的代碼行數實現相同的功能，Python代碼的可讀性也更強，便於初學者學習，能夠讓你更快地具備開發能力。

3、同時Python的應用也十分廣泛，它具有十分豐富的第三方庫，能夠用於網站開發、大數據分析、人工智慧開發、自動駕駛等幾乎所有領域。

隨身編程課，每天5分鍾，輕松學Python。微信公眾號「Python學習隨身課堂」開啟編程學習之旅。

⑦ python怎麼學習

對於很多想學習Python的小夥伴來說，不知道從何開始，小蝸這里整理了一份Python全棧開發的學習路線，大家可按照以下這份大綱來進行學習：

第一階段：專業核心基礎

階段目標：
1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識
2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發
3. 對Python的核心庫和組件有深入理解
4. 熟練應用SQL語句進行資料庫常用操作
5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置
6. 熟練使用MySQL，掌握資料庫高級操作
7. 能綜合運用所學知識完成項目

知識點：
Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL資料庫、Linux操作系統。
1、Python編程基礎，語法規則，函數與參數，數據類型，模塊與包，文件IO，培養扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。
2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網路編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網路協議知識，並熟練運用於項目中。
3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發高級進階技術，理解單元測試技術。
4、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，PDBC，深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。
5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與許可權，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統，是每一個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。

第二階段：PythonWEB開發

階段目標：
1. 熟練掌握Web前端開發技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議
3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發
4. 深入理解網路協議，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知識
5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架，掌握框架實現原理
6. 使用Web開發框架實現貫穿項目

知識點：
Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。
1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面布局與美化。
2、前端開發框架Vue，JSON數據，網路通信協議，Web伺服器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網路協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端交互。
3、自定義Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數據模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統和框架。
4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自定義錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，資料庫擴展包Flask-Sqlalchemy，資料庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。

第三階段：爬蟲與數據分析

階段目標：
1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網路抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析
2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取
3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理
4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網路爬蟲進行分布式內容爬取
5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程
6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫
8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰

知識點：
網路爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。
1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網路協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。
2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。
3、Pandas裡面的三大數據結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法，數據清洗和數據規整、結構轉換，熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。
4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。

第四階段：機器學習與人工智慧

階段目標：
1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程
2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題
3. 熟練掌握常見的分類演算法和回歸演算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等
4. 掌握卷積神經網路對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裡面的張量、會話、梯度優化模型等
5. 掌握深度學習卷積神經網路運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目

知識點：
1、機器學習常見演算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標准化、數據主成分分析PCA、KNN演算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和演算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習演算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。
2、Tensorflow相關的基本概念，TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網路結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經網路的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。

⑧ 編程語言python新手怎麼學

python零基礎怎麼學？如果是純新手，建議找個老師教，在掌握了基本的要點以後，可以在網上找些常式研究學習。不論是找老師教，還是自學，建議掌握以下一些知識點：

1、編程環境的安裝和使用

2、輸入輸出語句、變數、表達式的理解和使用

3、選擇結構、循環結構的理解和使用

4、列表的使用

5、文件的操作

6、函數調用的方法

7、庫的安裝和使用

編程，其實就是利用特定的語言控制計算機，或者說和計算機進行交流。

一、對於python零基礎作為初學者，要掌握以下基礎知識就算入門了。

1、編程環境的安裝與使用。比如Python的學習一般推薦軟體自帶的IDLE，簡單好用。
2、掌握輸入、輸入語句的使用。輸入語句可以讓計算機知道你通過鍵盤輸入了什麼，輸出語句可以讓你知道計算機執行的結果。以輸出語句為例：

其中「」裡面的內容是原樣輸出，多個輸出項之間用，隔開。

3、掌握運算（包含計算、邏輯）表達式使用。這個主要是用+、-、*、/、（）、>、<、>=、<=等符號連接起來的表示計算或者比較的式子，讓計算機能做計算機或者判斷。

一個是計算表達式，一個是所謂的邏輯表達式。

4、特別要掌握賦值表達式的使用，這個主要是等於號的理解。在計算機編程語言里，等於號一般不表示相等，而是表示賦值。也就是將等號右邊的內容記入左邊的名字里。

5、理解並熟練使用變數，變數的字面意思就是會變化的量。其實質的作用記憶信息。通過給要記憶的內容取個名字，然後通過這個名字就可以找到記憶的內容。有點類似於數學中的字母表示數。

6、選擇結構，這是讓計算機具有一定的選擇、判斷能力的基礎。比如我們常見的登錄，VIP就要用到選擇結構。因為我們把各種情況都列舉在程序里了，程序才會有各種變化。

沒選擇，沒變化！變化的根本在於條件。

7、循環結構，這是讓計算機具有重復的能力。前提是事件要具有一定的規律性，比如1，3，5，7，9……

如果沒有規律，也可能通過列表等方法構造規律。

其實的range（）代表范圍，三個參數分別表示開始，結束，間隔。不能超過結束，間隔可正可負。

8、文件的讀取和寫入，這個主要是針對大量的數據處理而言的。

一般來說，掌握這些基本知識就算入門了。

二、高階的使用

1、在實際編程過程中，經常會碰到一些沒有規律的數據，比如：

請找出13，35，21，49，19，42，123，98中所有的偶數。

這裡面就涉及到一個問題，這些數多且沒有規律，如何處理？這時候就可以祭出列表這一神器了。列表，可以理解成一個貨架，每個格子上都有編號，我們只需要報出架子的編號，就可以得到架子上的內容。同理，我們只要說出要放到的架子的編號，不管我們的內容是什麼，放過去就行了。

從這個描述我們發現列表分二部分，一部分是有規律的編號，一部分是沒有規律的內容。通過這樣的組合，我們就可以用列表把沒有規律的內容變得有規律 了。

2、隨著我們的問題難度的不斷加深，第三方庫的安裝和使用也是必須要掌握的技能。Python功能強大，使用簡單主要原因是因為大量的庫的存在。

以機器學習演算法中大部分都要調用的Numpy庫來演示安裝方法。

pip install Numpy即可安裝成功。

掌握上面的一些知識，Python就算入門了，也歡迎大家留言交流不足之處，碰到具體的問題也歡迎交流。

⑨ 小白如何系統學習python從入門到精通

步驟如下：

一、python開發基礎

明確這部分的學習目標：掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

第二階段：web開發

根據第一階段掌握的條件判斷，循環，函數，類這些知識進行；還要了解html、css的基礎知識。開發網站，網頁基本都是用html和css寫的，就算不會寫前端，開發不出來漂亮的頁面或網站，但也要知道html標簽的相關知識。

第三階段：數據分析

數據分析這塊要我說相關知識內容，我還真分享不出寶貴的經驗，主要還是靠自己去實踐去學習，我就不做過多的講述了。主要還是從數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識去學習，才能步入數據分析這個廣闊的數據世界。

第四階段：高級進階

這一階段就相當於游戲裡面的終極大BOSS，難度指數很高，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。所以的知識都需要靈活運用起來，你會時不時遇到讓你傷腦筋的問題。

這一階段學習最有效的方法就是實踐，不斷實踐、不斷發現問題、不斷去解決問題。

四件事幫你快速渡過入門期

多利用業余時間閱讀一些關於技術的文章，並總體掌握正在發生什麼。通常，當你陷入困境時，意味著你對需要澄清的事情做出了不正確的假設。

學會利用搜索引擎。這一點很顯然是值得一提。在網上查找並詢問有過這個問題的人是一個非常重要的技能。Stackoverflow可以說是互聯網上最好的網站。不要害怕在那裡問自己的問題。通常，只要盡力正確地闡述你的問題就OK了。

向你認識的人請求幫助。通常，你或許已經理解了技術，而且有了問題，但是你可能需要更高層次的上下文才能真正解開謎團。不要膽怯，大著膽子上前去問吧。

不要鑽牛角尖。遇到難題，耗了半天時間還沒弄懂，就暫時跳過吧，當知識積累到一定程度，回頭再進行解決你會發現簡單多了。不要一味的去鑽牛角尖，一定要解決，這樣會耗費大量的時間與精力。

⑩ 如何快速學習Python

第一：基礎語法學習**。Python的基礎語法包括兩大部分，其一是函數式編程部分，其二是面向對象編程部分。函數式部分的內容還是比較簡單的，包括列表、函數、字元串、流控等內容，這部分實驗也比較好理解。面向對象部分則需要具備一定的抽象能力，要理解類的概念以及多態的概念。總的來說，Python的基礎語法部分通常還是比較容易掌握的，初學者大概使用2到3周的時間就能初步掌握。
在這里插入圖片描述
第二：制定發展方向。Python的應用領域包括Web開發、大數據開發、人工智慧開發和嵌入式開發等，對於初學者來說，選擇Web開發方向是比較常見的選擇，一方面Web開發涉及到的知識結構比較全面，另一方面Web開發的技術體系也比較完善，學習案例也比較多。如果數學基礎比較好，也可以選擇大數據方向。
第三：編程實踐。通常來說，在選定完學習方向之後就應該一邊實踐一邊學習，在實踐中學習會有一個較為快速的成長過程。實踐包括兩部分，一部分是驗證實驗，而另一部分則是崗位實習，崗位實習對於學習Python等編程語言還是比較重要的。