大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python课程学习心得的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python课程学习心得的解答，让我们一起看看吧。
- 学python需要多长时间，初学者适合学python吗？
- Python老师说Python是编程里最简单的还是两眼一抹黑咋办？
- Python有哪些好的学习资料或者博客？
- Python到底有多慢？
- Python的开发效率真的比Java高吗？
学python需要多长时间，初学者适合学python吗？
很多学习过Python的同学都对Python不屑一顾“太容易了，半天时间就够了。”
我认为，说一门编程语言容易的同学八成没有一门擅长的编程语言。
语法规范
时间长短因人而异，不过你可以从2方面去学习
- 1. 开发环境。建议你安装Anaconda环境，然后使用jupyter-notebook进行你的学习之路。需要你花点时间去了解开发环境的使用方法，这些都值得，因为他会让你之后的学习过程效率大大提高，否则你之后学起来可能会觉得各种委屈，然后就从入门到放弃了。
- 2. 库。python之所以说其简单，很大原因是因为他有丰富的第三方库，因此你需要选择一个自己感兴趣的领域(web，大数据，gui，其他？)，然后去学习领域内的库即可。千万不要啥都学，结果啥都没有深入。
初学者语言选择很重要，Python是非常适合。其次是编辑工具，jupyter notebook是当下流行的。
最重要的是学习方法了：看教学视频，比直接看技术书籍效率高很多，也更贴近***指导，我看过很多人看书入门，没多久就放弃了。
如对初学Python有任何问题，欢迎留言，我会在接下来的文章发布大家有兴趣的干货
对于Python课程学习多久是和很多因素相关的，不同的机构、不同的课程内容设定都会导致最后的时长不一样，小编通过调研发现，基本上现在市面上的Python培训课程时长在5个月左右。
在确保教学质量的前提下，Python培训班的课程时长很大部分是和课程内容息息相关的，相对而言，课程内容越丰富那么学习的时间就会越长，比如说优就业的Python+人工智能培训班，课程一共设定了5个学习阶段。
第一阶段Python核心编程，主要实战项目《植物大战僵尸》、《飞机大战》、《坦克大战》;第二阶段全栈开发，主要实战项目《企业商务网站开发》、《生鲜在线商城开发》、《新闻大数据检索平台开发》;第三阶段网络爬虫，主要实战项目《二手车数据爬取》、《新浪网娱情数据爬虫》、《链家网房产数据爬取》;第四阶段人工智能，主要实战项目《手把手带你完成手写数字的识别》、《图像分类并不难，阿猫阿狗分清楚》、《RFM实战》;第五阶段就业指导，讲师针对学员面试过程中遇到的问题以及知识的薄弱点进行1对1技术指导。
优就业的Python+人工智能课程深入调研企业真实用人需求研发而成，致力于培养出真正符合市场需要、企业需要的高级Python开发人才。
可以，我的专栏有售卖《从零开始学python》，是我根据我实际教学制作的。属于基础课程，你要学可以参考下。然后任何一种语言都特别难学，也特别不好学，当然也特别容易学，有认真去学的基本都可以学成。难在于学成后的自我创新与实现。
Python老师说Python是编程里最简单的还是两眼一抹黑咋办？
Python算是[_a***_]语言里面最简单的，它是基于c语言开发的，对c语言进行简化的一种语言，它们好比是父亲和儿子的关系， python与c，c+，c++等语言相比是比较简单的。
为什么说它简单呢？我们举个例子：我看到一个东西想把它拿起来。
1.我眼睛看到一个东西。
2.把看到东西这件事情，传递给我的大脑。
4.大脑对我的手臂发出指令把东西拿起来。
5.我的手臂接收指令之后，把手伸过去。
6.我的手靠近并且拿起物体。
通过步骤我们要可以看到，用c语言的话是比较繁琐的，它经过的程序是比较多的，你写的代码相对也是比较复杂的。
首先，建议先学一点计算机基础了解计算机工作原理，再学习一下软件基础，这些是软件编程的基础，同时也可以培养一下编程的兴趣；
其次，最好花点时间学习一下数学，个人觉得离散数学对编程的帮助还是有的，然后你要找到你为什么要学习python？毕竟python的应用范围和前景太大。
然后，找一台比较新的电脑，虽然python对配置要求不高，但是学习过程中的体验还是很重要的，在电脑中部署编程环境，python需要在特定环境下才能够完成编译工作的。
最后，建议先学习认真学习python的语法，养成良好的编码习惯，python相关的学习书籍很多，可以就你的学习需求去选择相关的书籍，坚持学习，记住半途而废约等于功夫白费。
可能刚刚起步的时候你可能会没有什么成就感，当你学会了某些函数例如turtle函数，做了一个自己喜欢的脚本，你会有满满的能量的。
以上仅为个人观点，希望能够帮助到你。
学习分为两种，被动式学习和主动式学习。
被动式学习的是指，自身原本兴趣不大，但因为各种原因（考试，就业），被逼无奈之下被强行灌输知识，这种学习的手段是通过不断的听课，背概念，做题来强化记忆和操作，以达到机械式强化学习。一般这种效率不高。
主动式学习是指，自身非常感兴趣，因为不理解，为了搞明白原理，积极主动的去想，去吸收，并达到能举一反三的目的。
目前在外面的编程学习体系，不会讲太多的计算机基础知识，一上来就直接讲某一门语言的语法和实现，都是快餐式学习。就好比加减乘除都还没学好，直接就讲微积分。每个人的基础不一样，所以理解的速度就不一样。Python确实是比较容易入门的语言，但这个是站在老师的角度来看的，是与其他语言比较后得到的结论。对刚入门学习编程的人来说，提某某语言是最简单的语言，毫无意义。
要想学好，知道为什么要学，树立目标，培养兴趣，不懂查资料，不要只吸收老师讲的。
现在入门都学Python了吗？我当年是C语言。其实，说Python简单，只是因为他是脚本语言，不过基本语言有的东西，他都有，不过相比C++和Java来说，是会简单点。
大一入门，领书，拿到了一本C语言，激动的心情，不言而喻，终于可以开始学习我最喜欢编程，未来的美好画面浮现眼前，感觉自己未来可期。当时的心情是这样的：
打开读了几页，心情是这样的
再看几页，心情是这样的
然后是这样的
是的，那时候，我感觉到无比具大的打击，完全不明白这是什么情况，为什么会是这样，其实，这是因为我没有理解编程思维。
编程思维是一种与现有生活中的常规思维有一定的区别思维模式，它主要是对任务进行分解，然后重复执行一些任务，寻找任务的规律，再制定指定的算法。
常规思维中，你思考一个问题的处理方式是这样的
老婆：去买斤苹果，如果有西瓜，就买一个
学程序这个的慢慢来啊！如果你刚开始学的话，是这个样子的，其实学程序前期你什么都不懂，你就得学会模仿，模仿的越多，你懂的就越多。
到了后面，然后你再回过头来，反过来学习，这样子就可以事半功倍了！前期只需要把老师说的做完，然后再多花时间去模仿，去学习，后期再反过来学习，这样子很好，效果明显。
Python有哪些好的学习资料或者博客？
我是Python 刚入门，为了找一本好的教材，查阅了很多网站，也翻看了不少教材，最后发现《A Byte of Python》（中文名《Python简明教程》）这本书最适合初学者，是我见过最好的适用于新手的教程，先不说这本书是在线免费的阅读的，而且翻译的很流畅，没有那种生硬的感觉，并且根据读者反馈实时更新书中的错误，重点是把重要的知识点介绍的非常清楚，例子也讲的很透彻，没说什么废话，推荐新手从这本书学起。也建议学一下《Python 基础教程》第三版，读过第二版，很多内容都过时了，第三版是针对Python 3.0编写的，比较适用新手，学习资料网上有一大把，不过有些看了也是浪费时间，学透了这两本书入门就没什么问题了，后面打算买一本《流畅的Python》学习一下。
今天主要和大家分享的就是Python零基础入门博客以及进阶型技术博客。
首先，如果是零基础入门的话，相信自学Python的小伙伴里有一半是廖雪峰老师带入门的，比如我也是，在此表示非常感谢，所以第一个推荐的就是廖雪峰老师的Python教程。
1、廖雪峰老师博客
廖老师的教程分为Python2.7和Python 3.0，大家根据自己下载Python的版本选择相应的教程即可。这个教程比较详细，跳跃性对初学者可能相对稍微大一些，但是知识点解释的都比较全面，并且有相应部分的实战内容。
2、菜鸟教程
如果一开始觉得廖雪峰老师的教程跟不上，就可以选择菜鸟教程的博客，这个博客是根据基础知识的知识点排列。建议里面的代码不需要一个一个敲打，只要记住，然后在用的时候会用就行了。
（***://***.runoob***/python/python-tutorial.html）
3、Python官方文档
1：Awesome Python 最全的python***，没有之一，绝对不容错过的python***大全，网址***s://github***/vinta/awesome-python
2：Awesome Python中文翻译，***s://github***/jobbole/awesome-python-cn
3：StackOverflow网址，学习python中出现的任何问题，请第一时间到这个网站找。
4：python中文学习大本营***://***.pythondoc***/
5：伯乐在线网站***://python.jobbole***/。
@路人甲M 已经介绍了很多不错的入门教程，我再补充一些。
Python入门
Crossin的编程教室（***://crossincode***/home/）：针对的是没有计算机背景的纯小白，从最简单的语法开始一个一个教，即使你学习能力相对偏弱也不用担心，只要用心完全可以看懂。除了教程以外，他们还提供了很多在线例题，在电脑或者手机上都可以做。并且还支持签到打卡，可以方便记录学习进度。
Python爬虫入门
爬虫博客归档（***s://xlzd.me/2017/11/21/crawler-archive/）：本教程需要一点点Python基础、一点点***的知识和一点点HTML的知识即可，针对的是对爬虫没有太多概念的小白。本教程从浅到深地介绍了如何从最简单的爬虫拼装起，到相对比较复杂的结构，以及如何应对动态网页、反爬等常见问题。这是我的爬虫入门教程，作者在我入门Python的过程中也给了我很大帮助，所以推荐给大家。
Python数据分析
利用Python进行数据分析 (豆瓣)（***s://book.douban***/subject/25779298/）：这是Pandas的作者写的Python数据分析入门教材。这本书的难度对小白相对有点大，比较推荐有了扎实的Python基础以后再阅读。这本书介绍了IPython解释器和NumPy、Pandas、Matplotlib等常用第三方库的基本数据结构和基本用法，介绍了数据分析的基本概念，比如读写数据、数据规整、可视化等，并通过大量实例介绍了如何应用Python的数据分析工具处理数据和分析数据。不过这本书的第一版时间比较久远，在那之后这几个库的变化非常快，最新的用法还是要从官方文档中查阅。
Python入门容易，但是分支很多。例如你要做数据分析还是机器学习还是开发差别就比较大，网上入门的差不多（学基本的语法），随便学习一下语法后，该走[_a1***_]方向就在哪个方向下狠功就行，毕竟是编程语言，多操作才是关键。不能只学不动手
Python到底有多慢？
其实如果是性能要求不高的应用的话，快慢表现得不会太明显。举个例子吧，原来大学期间毕设需要对多点之间路径选择顺序进行优化，查阅多方资料后决定使用蚁群算法选出最优路径。尴尬点就在这个蚁群算法里发生了。
首先用的10个坐标点模拟城市的位置，因为平时使用Python比较多一点也较为熟悉，所以首当其冲的选择了Python作为实现蚁群算法的编程语言，但是在第一次运行时差点就等睡着了。猜猜有多久，6分钟多，这就是效率(运行速度)的可怕之处。总不能在毕设答辩里让答辩老师等6分钟来选个最优路径，恐怕是要被挂呀。所以后来蚁群算法这一块使用c语言进行了优化，运算出结果不到1分钟。没有对比就没有伤害，经历了这件事后，我深深的体会到了Python执行效率的可怕之处。
但是作为一门简洁易懂的解释性语言，抛去了指针等复杂的内容，使开发者将更多的注意力集中于解决问题的方法或思路上，而不是编程语言的技术本身上。所以在这些优点的支撑下也可以原谅它的执行效率。
有可能有人有疑问为什么C语言、J***a语言的执行效率都比Python高呢，其实这和一门语言的底层代码有关系。C语言是对汇编语言的二次开发，而J***a大部分是对c和c++的二次开发，然而我们的Python则可以分为两种情况，一种是cpython,另一种是jpython分别是对c和J***a的二次开发，所以效率低于这两种语言不言而喻的。原来看到消息称，为解决Python的效率问题，官方打算重新开发Python的底层代码，最近也没有看到相关消息，毕竟这个工作量非常巨大。
谢邀。有博主做过测试，几种语言下Python还是比较慢的，具体我们来看看。
因工作需要，学过几门编程语言，有些时候需要关注程序的运行速度问题，所以特意测试了几门语言的性能。
测试电脑的配置：
CPU: i3-2120 @3.3GHz
RAM: 16GB
OS: Win7 64bit sp1
测试程序：
测试的程序包含循环，函数调用，逻辑比较，数***算，字符串处理等
如果交互操作多，系统的实时性要求高，对系统执行效率要求高，图形图像绘制复杂的话，建议用C++。但如果是实验性程序，需要用很多高级的科学计算库，程序处理实时性不高的话，建议用Python。Python的精髓是有强大而其它语言不可比拟的科学计算程序包。诸如机器学习、统计等程序包。c++的精髓是程序执行效率高，程序灵活，人机交互设计，数据库操作，复杂图形绘制处理方面都很适用。J***a的精髓是web设计，手机App，跨平台的服务器处理。一句话，用什么语言看需求而定。
哈，python总是被人在意的是性能和线程问题。
说实在的，只有你把代码写好了，才有对比性能的要求。还有主要得看业务，一个***网站需要的性能是python决定的吗？根本就是服务器和带宽来决定的。
快慢都是相对的……对于绝大多数不求甚解的快餐小白来说，用什么样的编程语言也掩饰不了写出来的代码有多菜，连基本的正确性都未必有保障，就更不用指望什么效率了。
而且对于绝大部分白手起家的业务来说，等你的真实业务需求，已经真的挑战到了今天某种意义下python语言的性能极限，恐怕很多时候社区也早就进化出了超越这个极限的新技术。甚至可能届时作为一个成功的规模化的业务，你也早就从运营上不在意两种语言平台导致的成本差异。
所以，技术选型不必过早考虑或拘泥于性能，只要是主流社区生态所支持的编程语言，挑一个自己趁手的、团队学习成本低、参考资料丰富、应用案例丰富的就好。就算真有一把小李飞刀摆在面前，对普通人来说也只能切水果罢了，还说不定因为刀太快割破了手……
Python的开发效率真的比J***a高吗？
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，这两门编程语言都有使用过，所以我来回答一下这个问题。
首先，编程语言的应用与具体的开发场景有非常直接的关系，由于Python语言和J***a语言都是当前非常具有代表性的全场景编程语言，所以二者之间有很多开发场景是重叠的，也确实有很多开发团队会考虑到这两门编程语言的开发效率问题。
整体上来说，在很多开发场景下，Python的开发效率要更高一些，尤其在与数据相关的开发任务中（数据分析等），会有更明显地体现，这一点相信很多程序员也有切身体会。之所以Python的开发效率更高，主要原因在于Python语言的语法设计上和丰富的开发库支持上，这与Python语言的设计理念有非常直接的关系。
在当前的大数据和人工智能时代，很多J***a程序员在做与大数据和智能化相关的项目时，也会***用Python语言，由于Python语言的学习成本比较低，所以不少J***a程序员也会一边学习Python一边使用。以机器学习类的开发项目为例，***用Python语言会明显提升开发效率，所以不少J***a程序员在使用Python之后，对于Python的方便性会有比较高的评价。
当然，开发效率本身除了与开发场景相关之外，与开发团队的技术积累也有非常直接的关系，比如不少技术积累比较丰富的开发团队，会为J***a语言做很多功能性封装，甚至会定义自己的开发框架，这在特定的场景下，尤其是行业应用场景下，会明显提升开发效率。所以，如果仅仅关注开发场景，而忽略技术积累来谈开发效率，也会有一定的片面性。
最后，在产业互联网时代，在技术平台（大数据平台、云计算平台、人工智能平台等）的推动下，未来Python语言的应用前景还是非常广阔的，很多非IT互联网行业的职场人也会大量使用Python语言。所以，对于当前传统行业的职场人来说，学习一下Python还是有必要的。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
到此，以上就是小编对于python课程学习心得的问题就介绍到这了，希望介绍关于python课程学习心得的5点解答对大家有用。
