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学的Python，爬虫没学好，数据分析还得用爬虫，怎么办？
爬虫,数据,你的学的Python，爬虫没学好，数据分析还得用爬虫，怎么办？
发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：
学的Python，爬虫没学好，数据分析还得用爬虫，怎么办？
回答于 2019-09-11 08:43:50
回答于 2019-09-11 08:43:50
如果你一直想学Python，但是不知道如何入手，那就别犹豫了。这篇文章就是为你写的。
疑问
随着数据科学概念的普及，Python这门并不算新的语言火得一塌糊涂。
因为写了几篇用Python做数据分析的文章，经常有读者和学生在留言区问我，想学习Python，该如何入手？
我经常需要根据他们的不同情况，提出对应的建议。这样针对性虽强，但效率不高。这个问题，我还是写出来，让更多的人一同看到吧。
有几位出版社的编辑，给我发私信，鼓励我赶紧写一本Python教材出来。
我暂时还没有写Python基础教程的计划。因为在我看来，现有的学习资源已经足够好了。
有现成的资源和路径，为什么许多人依然在为学Python犯愁呢？
因为学习有个效率问题。
Python语法清晰明快，简单易学。这是Python如此普及的重要原因。但是，选择合适的Python学习方式，需要跟你自身的特性相结合。
人群划分的标准是什么？不是你是否计算机相关专业，也不是你是否已经工作，而是一个重要的指标——你的自律能力。
你可能觉得我说的话没有信息含量。自律能力强，学得更好，地球人谁不知道？
可是，自律不够强的人，难道就注定什么也不能学了？
当然不是。
每个人的性格都有不同的特点，没有绝对的高下之分。不信你听听刘宝瑞先生的相声《日遭三险》，就明白了。
自律能力也是这样。只要你能清楚认识自己，就能以更高效的方法来学习新知识和技能。
下面我们分类探讨一下，不同自律能力的人，该如何学Python，才能更高效。
路径I
咱们先从自律能力最差的人说起。
这样的同学，往往是三分钟热度。偶然受到了刺激，发奋要学习Python，以便投入数据科学的事业中。
他会立即跑到图书馆或者书店抱回来一本《X天从入门到精通Python》的书开始啃。结果X天还没到，就顺利跑完了从入门到放弃的全过程。
你没能坚持下来，自己肯定是有责任的。但是最大的问题，在于过度高估自己的自律能力。
这样的同学，我推荐你到Coursera平台上，按部就班学习一门非常好的MOOC——“Programming for Everybody”。
推荐这门课，是因为课程质量真是太好了。
首先是教材好。这本教材的来源是有故事的。
先是 Allen B. Downey 写了一本开放书籍 “Think Python: How to Think like a Computer Scientist”。
这本书在Amazon上的评价是这样的：
Charles Severance觉得这本书写得太好了，想把它作为教材。于是征得作者同意，大篇幅借鉴了这本书的内容架构，编写了一本 “Python for Informatics”。
Charles写作这本书的时候，同时开放推出了iBook格式。里面就包含了自己的授课视频，供学生直接观看学习。
后来，Charles用这本书扩展，做成了一门MOOC。2015年上线不久，硅谷资深工程师就都争相学习。
Charles深谙课程迭代的技艺。他不断添加内容，完善课程体系，将一门课发展成一个专项课程(Signature Track)，并且将教材升级为 “Python for Everybody: Exploring Data In Python 3”
在目前全球MOOC口碑榜上，Charles的这门课一直名列前茅。
这个专项课程深入浅出讲解Python本来就很简单的语法，而且还用数据科学的一些基础工作任务，带动你去使用Python语言写简单项目。这种扎实的训练过程可以增强你的信心，激发兴趣。
对于自律程度低的同学来说，下面这个特性更重要——一切工作都有时限。
Coursera上的课程，每周的任务很明确。练习题正确率如果不能达到80%，就不能过关。到了截止日期，如果你不能完成全部练习和课程项目，就拿不到证书。
老师在前面引领你，助教在旁边督促你，平台用时间表提醒你，论坛上的同学们在用同侪压力推挤你……
想偷懒？想三天打鱼两天晒网？很难。
路径II
如果你的自律能力中等偏上，那么你可以选择的面就宽了。
这里我给你推荐另一个MOOC平台，叫做Datacamp。
我第一次接触Datacamp，是在2015年初。那时我在Coursera上选修杜克大学的统计学课程 “Statistical Inference”，配套的练习就在Datacamp上。
当时这个平台就给我留下了非常深刻的印象，因为代码的运行都采用了云环境。学习者不需要在本机安装任何环境，一个支持HTML5标准的浏览器就能带给你完整的学习体验。
对初学者来说，这种入门方式太好了。要知道，许多人的学习热情，就是被环境配置和依赖软件包安装的坑埋掉的。
两年之后，Datacamp已经迭代得更为强大。你可以打开首页的Data Scientist with Python这个学习路径，查看其中已经提供的20门课程。
这些课程涵盖了从Python基础，到数据处理，直至人工智能和深度神经网络的方方面面
所有的课程设计，都是短小精悍的。一般不超过4个小时，就可以完成某一主题的学习。这样你学起来毫不费力，可以在相当短的时间内获得反馈（练习题自动评分）和成就感（证书）。
这个平台的课程，进度完全由学习者自己掌控。所以我把它归纳为适合有一定自律能力的学习者。
它既可以给你即时的回馈，让你时刻了解自己所处的位置进度，不会迷失方向，又能充分体验自主学习的乐趣。
Datacamp的课程，一般都是第一部分免费开放。后面部分购买后才能解锁学习。如果你对自己的学习能力和毅力有信心，可以购买一个完整时间段（例如一年）的课程。在此期间，所有平台上的课程，你都可以学习，并且可以在通过后获取证书。这样的购买方案本身已经有优惠，而且每年都会有特定时段的大幅打折促销，非常划算。建议放到购物车里面多关注。
这是我在Datacamp拿到的深度学习框架Keras课程证书。确实只需要几个小时的时间就能学完。成就感还是蛮强的。
路径III
前面提到的课程费用不菲。Coursera上每门课平均价格在49美元左右。对来自发展中国家的学生群体，Coursera可以提供助学金。你可以根据自己的需求如实填写申请表，来获得资助。
对于自律能力强的同学来说，你的选择可以变得非常简单直接——可以用最受推崇的教材，自己看书学习。
最受推崇的教材，其实是没有的。正如西谚有云：
One man’s meat, is another man’s poison.
这个世界上，就没有哪件东西大家都说好。但口碑非常好的教材是存在的，例如这本起了个怪名字的《笨办法学Python》(Learn Python the Hard Way)。
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千万不要被名称迷惑，望文生义觉得这是一本糟糕的Python入门教程。
恰恰相反，这本书的设计，非常适合人们的认知规律。
我们学东西，由浅入深，由易到难，逐步递进。如果一味追求新知，那么之前学的东西会很快遗忘。如果总是原地打转，会带来枯燥和无聊的感觉。还记得高三做的那一年卷子吧？
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