Python 学习（一）天启

1. 为什么学 Python

  所处角度不同每个人都会有不同的答案。对于我个人而言，先回顾一下学习编程语言的历程再来回答这个问题会更清晰一些。本科时学过 C、Fortran，读研时学过 Matlab、Mathematics，工作时还是 C 用的最多，用过 C#编过一两个小程序，但对于软件学科来说，始终是个门外汉，没有系统的学过操作系统、数据结构、设计模式等等。一个物理学工作者，能写计算程序、编个串口读写的上位机程序，周边人就已经把你当做大神了。工作多年之后发现还是 too simple, too naive。现在转战人工智能行业，从事着和技术无关的工作，但一颗极客心仍跳动不止。
  Python 近些年非常的火，这是因为大数据、机器学习、人工智能的首选语言就是 Python，这些行业的火爆路人皆知。另外，Python 语言比较容易入门和学习,还有很多的库可以直接使用，免去了大量的重复工作（也就是俗称的造轮子）。当然还有就是“大众创新，万众创业”的功劳，Python 能够帮助非专业软件人员快速实现功能原型。正因为上面这么多优点，我选择 Python 来实践并总结自己的学习方法。

2. 该怎么学 Python

One can only learn by teaching.

  费曼学习法的四个步骤是：1）确定学习目标；2）模拟教学学习法；3）回顾；4）简化。
  第一步，定个小目标，能够用 Python 做几个实际的小项目，包括编写采集网络数据的爬虫、利用机器学习开源框架实现推荐和预测算法、调用云平台接口实现语音和图片的模型训练和处理、包含文件读写/数据库存取/网络通信等功能的 GUI 应用。
  第二步，带着问题去学，就如读书先通读目录和概要，学习一门知识也是一样，先了解它的知识点概要，做到心中有数。教学如果不总体了解这门知识的话，就不知道哪里该用力多一点，哪里可以暂时轻轻放过。当然，这里只是去实践学习法，没提要成为专业人士的数据结构、设计模式等必备知识，在学习 Python 到一定程度时，也会在实例项目中去补上相应的知识。
  第三第四步就用一张导图来总结吧。

3. 多想一步

  体育里面很多时候就是在体力快耗尽的时候多坚持一会、下棋的时候多想一步，下次就会有明显的提升。但在学习上大部分人意识不到这点，这既是回顾也算是模拟教学总结。在后面的博文中坚持最后一段要放上多想一步。