研究生如何学习python,研究生学python有用吗

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于研究生如何学习python的问题，于是小编就整理了1个相关介绍研究生如何学习Python的解答，让我们一起看看吧。

1. 作为一名研究生，除了可以用python写各种算法之外，还应该如何提高自己的python水平？

作为一名研究生，除了可以用python写各种算法之外，还应该如何提高自己的python水平？

1. python

   最接近人类的语言，学习起来特别容易上手。只会一门语言是不够的，会影响对编程语言的理解。在研究生阶段最好再入门Java或者C,有比较，更易理解Python语言的编程思想,语言的优劣。笔者就是写过一段时间Python，工作需要用了一段时间J***a,再回过头用Python，领悟许多。

2. 看优秀Python包的源码，建议看Google或者其他的大厂的开源小Python项目，看了不同人的代码风格才知道自己差距在哪。然后，根据实际尝试写一个包发布到

   pypi.org

   。动手做才能看到忽略的细节。

3. Python写算法，基本上的意思是会调机器学习的scikit-learn、深度学习的TensorFlow等。这些不能帮助理解一门语言的核心思想。建议尝试用Python写一个web项目，做做网页或者写写接口。会做一个服务是日后工作的必修课。

4. 最后一条也是最重要一条：学会使用PyCharm，按住“Ctrl”或"Command"后，点击函数，进入代码内部查看。

谢邀！

如果题主是准备日后工作找Python相关，那就要看一下具体的方向：

如果是做算法类工作，多刷题，发一些好一点的文章，多注重理论基础，Python反而只是一个工具，面试更注重你的算法基础。

如果是想做web相关的，用Python做后台的公司其实比较少，当然也有，可以看一下Python web的一些框架，做一些小项目，做项目的过程中不断扩展学习。

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Python当中学到了算法这个部分，我们就要考虑进阶或者是提升。简单的说一下，Python的进阶流程：了解基本语法--->熟练使用常用的库--->Pythonic--->高级玩法--->看透python的本质；

Web Programming: Django, Pyramid, Bottle, Tornado, Flask, web2py

GUI Development: wxPython, tkInter, PyGtk, PyGObject, PyQt

Scientific and Numeric: SciPy, Pandas, IPython

Software Development: Buildbot, Trac, Roundup

System Administration: Ansible, Salt, OpenStack

如题，作为一个研究生，你用Python写算法，我觉得你应该是想往大数据，人工智能方面发展。

Python这些年随着大数据人工智能的大爆发也变得流行起来，你想再提升自己Python的水平，我觉得你可以从以下着手！

分布式计算框架spark

Apache Spark是一个计算速度快，易用，支持复杂分析的大数据处理框架，大有取代mapreduce之势。

Python虽说在机器学习和人工智能方面有极好的应用，但是Python有一个大缺陷，不支持分布式计算，但是不要紧，spark提供了极好的Python接口Pyspark，借助他，Python在分布式计算、流计算方面有了极大提高。

另外，spark的核心RDD弹性分布式数据集和Python中pandas中的DataFrame十分相似，可以十分方便的相互转化。所以说spark让Python有了分布式处理大数据集的能力。

web后端

Python有十分多的强大的web后端框架，如Django，flask等，学习这这可以巩固Python的基础，又会使用到Python的高级用法，如装饰器，类及魔法方法，数据库等。

学习spark和web后端的优势

你不可能一直在单机上使用模型，你可能会在大数据框架和网站来部署模型，这需要你了解后端和分布式计算，学习这两方面，既能提升Python水平，也能让你在日后的大数据和人工智能领域如虎添翼。

到此，以上就是小编对于研究生如何学习python的问题就介绍到这了，希望介绍关于研究生如何学习python的1点解答对大家有用。

标签： python 学习 分布式