怎么自学python，大概要多久？-技术圈

学编程语言有个小秘诀，直接上项目就是干，做完后你就是pythoner了。

不要怕没有基础，边做边查边学，进步很快的。

因人而异，一周或者一个月就能搞定。当然需要足够的投入。

以前我也觉得收集资料、啃语法、敲代码是学python的套路，但这样学效率太低。

你要知道python是一门脚本语言，不需要传统的编写-编译-链接-运行过程，语法简答、执行方便。

也就是说python像是个瑞士军刀，可以写出很多有用的小工具，随写随用。

我在python专栏里写了很多python应用案例，其实大多是对新手友好的。

如果想少走弯路，不妨看看一些视频课程。自制力比较差的小伙伴，跟着老师把python基础走一遍，效率非常高。

现在市面上好多新出现的python课程，甚至原来做英语的也开始出python产品了，比如百词斩的夜曲编程。我觉得这其实是件好事，说明学Python的人越来越多，大家的选择更多元了。

看了夜曲里面的课程设置，基本是以实操训练为主，有基础语法、数据分析、爬虫、自动办公等等，还比较符合实用的需求。这有点类似国外的datacamp，实践性很强。

夜曲会给零基础提供免费课程，20天的语法课+18道练习题；如果你想进阶学习，他们也有付费课程，更多的习题和实战案例

现在都流行非IDE编程，夜曲的网站和app内嵌了代码编辑器，可以直接在网页或手机上敲代码并运行，当然我还是建议大家有能力自己装IDE写代码。

大家可以去试试看，对照的语法书来学，应该很快可以入门。

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下面介绍适合新手的python小项目：

贪吃蛇小游戏

用100行python代码写个贪吃蛇小游戏，也不复杂但涵盖了大部分python语法。

项目地址：https://gitee.com/codetimer/Snake/blob/master/main.py

可以尝试着先复制代码运行一遍，然后自己写。

人脸识别

调用开源项目，只需要简单的几十行python代码，就可以实现人脸识别。

从图片里找到人脸：

配合其它的Python库（比如opencv）实现实时人脸检测：

项目地址：https://github.com/ageitgey/face_recognition

PS：对于小白来说自学也不是件容易的事，需要花相当的时间去适应python的语法逻辑，而且要坚持亲手敲代码，不断练习。

如果对自己没有自信，也可以考虑看编程课程，跟着老师的节奏去学习，能比较快地掌握python语法体系，也能得到充分的案例练习。

网上的文章或帖子，可以作为参考，但其实不太适合充当我们系统性的学习一门知识的教材，因为它是非常碎片化的知识，东一榔头西一棒子，不成体系。

我最近看了一些学python的app，感觉都挺有创意，比如夜曲编程，原来百词斩旗下的产品，他们把python学习变成了百题斩，通过一道道实战题来巩固语法知识。

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中文分词&情感分析

这个也比较有意思，可以爬取电商评论数据，然后分词处理，并做情感分析，判断好评、差评。

jieba可以用来做分词处理

https://github.com/fxsjy/jieba

snownlp可以用来做情感分析。

import snownlp
sentense = '''亲，第一天秒杀买，比第二天的正常价还高，
说保价7天申请售后说退差价也比不退，你们还有信誉吗
            '''
result = snownlp.SnowNLP(sentense)
a = result.words  # list
b = result.sentiments  # float
print("%.2f" % b)

https://github.com/isnowfy/snownlp

车型识别

这里使用python调用百度的车型识别模型，只要导入车辆图片可以自动识别车型。

import requests
import base64
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

# 输入你的api_key和secret_key，获取地址https://console.bce.baidu.com/ai
api_key = ''
secret_key = ''
url = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=' + str(api_key) + '&client_secret=' + str(secret_key)
res = requests.get(url).text
a = eval(res)
access_token = a['access_token']
animal = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/car?access_token=' + str(access_token)
header = {
    'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded'
}
data = {}
with open('timg.jpg', 'rb') as f:
    image = base64.b64encode(f.read())
    data["image"] = str(image, 'utf-8')
    res2 = requests.post(url=animal,data=data, headers=header).text
    print('颜色:',eval(res2)['color_result'])
    print('车型预测')
    for each in eval(res2)['result']:
        print(each['name'], '\t相似度：', each['score'])
    plt.imshow(mpimg.imread(f))
plt.show()

用Python实现所有常见算法

这个项目包含了上千个算法的Python代码实现，几乎囊括了大部分常见算法。

包括回溯、布尔代数、元胞自动机、线性回归、图算法、网络流等等

以排序为例，该项目提供了近50种算法，比如下面的树形选择排序：

"""
Tree_sort algorithm.
Build a BST and in order traverse.
"""


class node:
    # BST data structure
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.left = None
        self.right = None

    def insert(self, val):
        if self.val:
            if val < self.val:
                if self.left is None:
                    self.left = node(val)
                else:
                    self.left.insert(val)
            elif val > self.val:
                if self.right is None:
                    self.right = node(val)
                else:
                    self.right.insert(val)
        else:
            self.val = val


def inorder(root, res):
    # Recursive traversal
    if root:
        inorder(root.left, res)
        res.append(root.val)
        inorder(root.right, res)


def tree_sort(arr):
    # Build BST
    if len(arr) == 0:
        return arr
    root = node(arr[0])
    for i in range(1, len(arr)):
        root.insert(arr[i])
    # Traverse BST in order.
    res = []
    inorder(root, res)
    return res


if __name__ == "__main__":
    print(tree_sort([10, 1, 3, 2, 9, 14, 13]))
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