本文目录一览：
- 1、初学者学习python编程有哪些方法?
- 2、0基础学习Python有什么技巧没有？
- 3、可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧
- 4、如何在两天之内突击蓝桥杯Python
- 5、如何系统地自学Python？你知道哪些相关的学习小技巧？
初学者学习python编程有哪些方法?
一、设置一个闹钟提前30分钟起床
你每天学习Python的最佳时间是在早晨。
从生物学角度来讲，一个人脑子最清醒的时间是每日清晨起床后的两个小时。如果不想浪费自己的脑细胞，那就晚上早睡，第二天早点起床，这样就可以在上课或上班前练习一下。
如果能提前给自己安排好学习的计划和内容，就能很大程度的提升学习效率，达到事半功倍的效果。一个简单的办法就是给自己一个“约定”：告诉自己，每天只花30分钟来学习Python，学完之后才能看手机刷百度等。
也许有的人会说，晚上熬夜写代码效率更高，其实这种想法是不可取的。因为熬夜给身体带来的伤害大家有目共睹，每年过劳死的人不在少数。而且熬夜会造成记忆力衰退，你会发现晚上学习真的记不住多少东西。
二、多利用周末或假期的空闲时间学习Python
这条建议看起来有点过分，有的人会说，过个周末不容易，还要挤出时间学习太累了。
其实，如果对一天的休息时间进行细分，就能做到玩好的同时又能学习Python。在这里分享一下我自己的作息规律表：
8:00起床，睡个懒觉。8:00——9:00吃饭时间。9:00——10:00看书学习时间。10:00——12:00出游时间。12:00——13:00午饭时间。13:00——15:00午休时间。15:00——18:00学习时间。18:00——19:00晚饭时间。19:00——20:00游戏时间。20:00——23:00学习和写作时间。23：00以后刷刷百度等，12点前睡觉，保证晚上至少有6个小时高质量睡眠时间。
当然了，具体的时间安排可以灵活调整，最重要的是要有一种自制力，娱乐要有度。
三、多做题
这一点就不用多说了吧，要想学好编程没有捷径。正确的学习方法，加上大量的代码练习，才能学好一门编程语言。
关于初学者学习python编程有哪些方法，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
0基础学习Python有什么技巧没有？
零基础情况下，想学一门语言。其实python非常适合初学者入门。相比较其他不少主流编程语言，有更好的可读性，因此上手相对容易。那么如何快速掌握python?
设定目标：做 Python 开发除了熟悉语言本身之外，还需要掌握很多相关联的技能，好比打NBA，你不光要学如何投篮，还要练习力量、技战术等一整套东西。所以，一个普通Python Web开发工程师需要掌握的技能包括至少一个Web框架，比如：Django、Flask、Tornado，做业务系统必须熟知一种数据库，还需要对Linux系统的基本操作和常用命令有所了解，因为以后你写到程序基本上都会运行在Linux平台上。
开发工具：工欲善其事必先利其器，Python IDE层出不穷，推荐Pycharm 和Sublime两个工具都是免费的，而且它们的学习成本非常低，网上找一篇教程看了基本就能上手，Vim、Emacs这样的远古神器还是放以后再去了解吧。
Python3：新手开始总纠结学 Python2 还是 Python3，这种纠结完全就是给自己徒增烦恼，因为它们是同一种语言，只有少部分地方语法不兼容，尽管目前大部分公司还在用Python2，但是Python3逐渐成为主流已是不争事实，毕竟后者性能方面更占有优势。
学习框架：对于刚入门的人，最重要的是培养Ta的学习兴趣和信心。有的会担心自己的基础知识都那么薄弱，如何能学好框架呢?其实这个担心倒是不必，大多数大型的框架都把功能封装得很完整，定义了一套在自己的框架下做事的“规则”，学习框架更多的是学习这些“规则”，入门倒不需要很深的理论基础。
可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧
一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。
一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。
Pandas中数据框数据的Profiling过程
Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。
Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。
对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：
由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。
安装
用pip安装或者用conda安装
pip install pandas-profiling
conda install -c anaconda pandas-profiling
用法
下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。
#importing the necessary packages
import pandas as pd
import pandas_profiling
df = pd.read_csv('titanic/train.csv')
pandas_profiling.ProfileReport(df)
一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。
还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。
profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)
profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")
Pandas实现交互式作图
Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。
Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。
安装
pip install plotly
# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks
pip install cufflinks
用法
#importing Pandas
import pandas as pd
#importing plotly and cufflinks in offline mode
import cufflinks as cf
import plotly.offline
cf.go_offline()
cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)
是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。
df.iplot()
df.iplot() vs df.plot()
右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。
Magic命令
Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。
所有可用的Magic命令列表
Magic命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入操作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。
接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：
% pastebin
％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。
在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。
#file.py
def foo(x):
return x
在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。
%matplotlib notebook
函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。
%run
用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。
%run file.py
%%writefile
%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。
%%latex
%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。
查找并解决错误
交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。
Printing也有小技巧
如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。
让你的笔记脱颖而出
我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。
蓝色警示框：信息提示
p class="alert alert-block alert-info"
bTip:/b Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.
If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.
/p
黄色警示框：警告
p class="alert alert-block alert-warning"
bExample:/b Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.
/p
绿色警示框：成功
p class="alert alert-block alert-success"
Use green box only when necessary like to display links to related content.
/p
红色警示框：高危
p class="alert alert-block alert-danger"
It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.
/p
打印单元格所有代码的输出结果
假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：
In [1]: 10+5
11+6
Out [1]: 17
单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。
添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。
In [1]: 10+5
11+6
12+7
Out [1]: 15
Out [1]: 17
Out [1]: 19
恢复原始设置：
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"
使用'i'选项运行python脚本
从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。
首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。
其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：
import pdb
pdb.pm()
这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。
自动评论代码
Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。
删除容易恢复难
你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。
如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。
如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT撤消删除单元格。
结论
在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！
如何在两天之内突击蓝桥杯Python
需要一本算法书籍然后狂刷题，抓重点。
一本好的算法书是很重要的，这里推荐算法竞赛入门经典和算法笔记，虽然不是python语言的，但是对于理解算法很有帮助。
开始刷题的时候要养成好的代码思维，和提升写代码速度最好的方法就是刷题。蓝桥杯官网有练习系统，里面的试题是完全足够的。
刷题的初期主要是掌握一些基础的语法规则和字符串算法，python的遍历和索引都是非常方便的；还包括一些简单的函数和基础库的使用。这些都能在刷题过程中学习到。后期主要去理解和背住一些重要的复杂的算法，熟练使用。
如何系统地自学Python？你知道哪些相关的学习小技巧？
Python即计算机高级编程语言，能够简单有效的面向对象编程，它的本质就是ABC语言的替代品，想要自学就要先学会编程，在基础入门时，就需要对自己有一个清醒的认知，掌握编程语言，要能够看得懂复杂的编程代码，清楚自己学习编程的目标，朝着既定目标前进，尝试收集一些相关资料，建立牢固的编程思维，在看到无法理解的代码时，可以选择辅助工具帮忙理解。
打好Python基础之后，这时候就可以学习基础的数据分析工作用法，购买一些关于学习Python编程的书本，了解Python是什么，知道变量，算法和解释器之间的关系，懂得Python的基本数据类型和操作方法，并学会使用字典进行参考和查阅，在学习的过程中定期地记笔记也是必要的，可以加深印象，最好的情况是寻找业内对这些知识有深刻了解的人教自己。
学习Python编程，要熟练掌握编程工具，像excel就需要把握好数据分析，要将书本知识结合实际操作来进行，在学习Python编程之前，也要系统地学习统计学，经济管理学等，学会这些高级的统计概率知识，将需要学习领域的知识点进行汇总和整理，就可以进行初级阶段的Python编程学习，编写代码了。
想要更好地学习Python编程技术，就像学生学习那样进行刷题，巩固所学知识，提高编程效率，遇到困难时，不轻言放弃，遇到程序错误和异常时，多查找原因，询问前辈，积极动手实践解决，总的来说，就是要多学多看多练，学习Python编程技术，从来都不是一蹴而就的，要努力坚持下去，最后，不要为了学习一门编程语言而去学习，从始至终不要忘记自己学习Python编程的目标。
