隨著機器學習、大數據、引力波、深度學習、樹莓派等新名詞和新領域的應用越來越廣泛，Python似乎一夜之間就火起來了。Python這么火，想入門來學Python的小伙伴越來越多。那么，Python如何學呢？零基礎學Python會遇到哪些問題？

這里，小千簡單分析一下目前Python學習者可能存在的幾個問題。雖然不是每個學習者都存在這些問題，但還是比較共性的，有則改之，無則加勉吧。

1、缺乏Python內功的修煉

小千發現，目前很多Python程序員喜歡上來就學習各種擴展庫，雖然確實有些問題似乎很快就解決了，但是有時候遇到甚至基本的語法問題也很茫然，不知道從哪里下手，這是Python內功不行的一種表現。也有些朋友有其他語言的基礎，然后粗略看了一下Python的語法就開始寫代碼了，缺乏深入理解，導致寫出來的Python代碼不純正，帶有濃濃的其他語言味道，這樣的代碼不僅啰嗦，也發揮不出Python的優勢，白白糟蹋了這么好的一個語言。

練拳不練功，到老一場空。道理大家都知道，但是內功從何而來呢？小千覺得，內功就是基本功的長期積累。語法、運算符、內置對象、標準庫對象，這些基本功除了要正確理解之外，還要千錘百煉，要有大量的練習才行的。

知道了基本功有哪些之后，還要知道自己的弱項在哪里，是基本語法不熟悉，還是內置對象用法沒掌握好，還是不清楚標準庫對象？如同打籃球一樣，比賽時是否能取勝，取決于彈跳力、爆發力、身體協調能力、耐力、隊友配合默契程度、投籃準確程度、對場上局勢的準確判斷能力等多方面的因素。找到弱項，然后重點練習，整體和局部交替練習，這樣才能快速提高。就像做饅頭揉面一樣，整體揉一揉，看看哪個地方不好就重點揉揉，哪里有面疙瘩就捏開，然后再整體揉，不斷重復這個過程，直到滿意為止。

2、缺少相關領域的內功

不管什么語言，都只是一個用來描述和表達思想或算法的工具，Python只是眾多工具之一，永遠都不會是唯一的選擇，但在很多場合中確實是個非常好的選擇。在學習Python的過程中，一定要結合某個特定領域的內容去學習和應用。

要寫爬蟲程序，只會Scrapy和BeautifulSoup4這樣的擴展庫是不夠的，還應該了解HTML、CSS、正則表達式和HTTP、HTTPS協議的東西，而設置了反爬機制的網站則要求掌握更多的知識和技術。

想做圖像處理，只會pillow和scipy這樣的擴展庫是不夠的，還要了解數字圖像處理領域的知識，如果不知道啥叫直方圖、不知道邊緣提取和模式識別算法原理、不知道各種變換的精髓，等等，那會了pillow基本操作又能做什么呢？

想做計算機圖形學程序，只知道pyopengl擴展庫而不知道OpenGL運行機制和各函數參數含義以及紋理映射、光線跟蹤等理論知識，也是啥也做不出來的。

想做游戲編程，只了解pygame擴展庫是不夠的，還要懂游戲策劃、人機交互、游戲心理學、人工智能、音頻處理、視頻處理等等；想做機器學習，只知道sklearn之類的擴展庫是不夠的，還要知道聚類算法、協同過濾算法、KNN、支持向量機、線性回歸、邏輯回歸、關聯規則分析等若干算法才行；想做深度學習，除了tensorflow之類的擴展庫，還要知道深度前饋神經網絡、深度卷積神經網絡、深度堆棧神經網絡、深度遞歸神經網絡等大量理論和算法…不勝枚舉。

3、下功夫太少

懶就一個字。很多人深得“拿來主義”精髓，總是喜歡到處復制代碼然后拼湊，建議是能有可以直接使用的代碼，自己能不寫就不寫。卻不知“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”、“由招熟而漸悟懂勁，由懂勁而階及神明，然非用力之久，不能豁然貫通焉”。掌握了正確的學習方法之后，多練，可以說是攀登Python高手之巔最重要的途徑。例如，小千的幾本Python系列圖書上每個案例都有源碼，但還是很多學生問能不能提供源碼文件，卻不肯花點時間自己把代碼打一遍并且把遇到的問題調試一下整理一下。試想，拿到源碼放到IDLE、Anaconda3、PyCharm、wingIDE、Eclipse或其他Python IDE中運行一下，歐耶，結果完全正確，開心了，這個問題過去了，但是，這樣子自己能學到多少呢？學任何東西都一樣，功夫是練出來的，不是看出來的，更不是想出來的。

總之，一定要結合自己的專業去學Python用Python，自己主導Python學習和應用路線，而不能讓Python牽著鼻子走。否則的話，再過二十年，我們來相會，你還在苦練Python基本語法！希望以上的分享能幫到大家！

本文來自千鋒教育，轉載請注明出處。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python学习者可能存在的几个问题，你遇到过吗？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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