Wie man Python in 20 Tagen lernt: Ein Leitfaden für ehrliche Erfahrungen

Python ist eine beliebte, robuste Programmiersprache, die für verschiedene Zwecke verwendet wird, von der Webentwicklung bis hin zu Data Science. Sie ist bekannt für ihre Lesbarkeit und vielseitige Syntax, die der englischen Sprache ähnelt. Ihre wachsende Beliebtheit in verschiedenen Sektoren bedeutet, dass das Erlernen von Python die Türen zu zahlreichen spannenden Möglichkeiten öffnen kann.

Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über alle Themen, die Sie chronologisch abdecken müssen, um ein großer Python-Kenner zu werden.

Tag 1: Einrichten von Python

Beginnen Sie am ersten Tag mit der Installation von Python auf Ihrem Computer. Wählen Sie eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) wie PyCharm oder Jupyter Notebook, die Ihre Codierungserfahrung durch Code-Vorschläge, Organisation und Debugging-Tools vereinfachen kann.

Tag 2: Python-Grundlagen

Ihre Reise mit Python beginnt mit dem Verständnis von Variablen, Datentypen, Operationen und Operatoren. Beherrschen Sie die Besonderheiten von Integer-, String- und Listen-Datentypen und machen Sie sich mit einfachen Operationen wie Addition, Subtraktion und Multiplikation vertraut.

Tag 3: Kontroll-Strukturen

Tauchen Sie ein in die Welt der bedingten Strukturen mit if-, elif- und else-Anweisungen. Sie lernen Schleifenmechanismen wie for- und while-Schleifen kennen, mit deren Hilfe sich wiederholende Aktionen auf rationelle Weise durchgeführt werden können.

Tag 4: Funktionen und Module

Funktionen sind eine Möglichkeit, Ihren Code in wiederverwendbare Teile zu gliedern. Sie erhalten einen Einblick in die Definition und den Aufruf von Funktionen. Außerdem lernen Sie, wie Sie Ihren Code zur besseren Organisation und Wiederverwendbarkeit in verschiedene Module aufteilen können.

Tag 5: Arbeiten mit Strings

Verarbeiten Sie Textdaten, indem Sie mehr über Strings und ihre Eigenschaften erfahren. Manipulieren und formatieren Sie Strings mit verschiedenen Methoden und Funktionen wie Slicing, Verkettung und Formatierung.

Tag 6: Listen und Wörterbücher

Erkunden Sie Listendatenstrukturen zur Speicherung von Datensammlungen. Wörterbücher, ein weiterer nützlicher Datentyp, machen das Speichern und den Zugriff auf Daten mit einem Schlüssel zu einem Kinderspiel.

Tag 7: Tupel, Mengen und Comprehensions

Am siebten Tag lernen Sie Tupel und Mengen sowie andere Möglichkeiten zur Verwaltung von Datensammlungen kennen. Pythons List Comprehensions bieten Ihnen eine prägnante Möglichkeit, Listen zu erstellen.

Tag 8: Dateiverwaltung

Erwerben Sie wichtige Fähigkeiten für die Interaktion mit externen Datenquellen. Sie lernen, wie man Daten aus Dateien liest, Daten in Dateien schreibt und Dateisysteme verwaltet.

Tag 9: Fehlerbehandlung

Lernen Sie die Behandlung von Ausnahmen kennen, um Fehler, die in Ihren Programmen auftreten können, elegant zu behandeln. Die Verwendung von try-except-Blöcken stellt sicher, dass Ihre Programme reibungslos laufen, ohne abzustürzen.

Tag 10: Objektorientiertes Programmieren in Python

Verstehen Sie die Konzepte von Klassen und Objekten, die Säulen der objektorientierten Programmierung (OOP). Lernen Sie Vererbung und Polymorphismus kennen, um Ihren Code modularer und übersichtlicher zu gestalten.

Tag 11: Vererbung und Polymorphismus

Lernen Sie das Konzept der Vererbung in Python kennen, das die Erstellung neuer Klassen ermöglicht, die Attribute und Verhaltensweisen bestehender Klassen wiederverwenden. Außerdem lernen Sie das Konzept der Polymorphie und seine Anwendung zur Erstellung von flexiblem und skalierbarem Code kennen.

Tag 12: Arbeiten mit Modulen und Paketen

Sie lernen das Erstellen und Importieren von Modulen und die Bedeutung von Paketen für die Organisation, Verteilung und Bereitstellung von Funktionen, die in verschiedenen Projekten verwendet werden sollen.

Tag 13: Einführung in die GUI-Programmierung

Vertiefen Sie sich in die Grundlagen der GUI-Programmierung in Python, um interaktive Benutzeroberflächen zu erstellen. Machen Sie sich mit Bibliotheken wie Tkinter oder PyQt vertraut, um visuell ansprechende Anwendungen zu erstellen.

Tag 14: Arbeiten mit Datenbanken

Gewinnen Sie ein Verständnis für die Konnektivität von Datenbanken und für die Verwendung von SQL mit Python. Sie lernen, wie Sie mit Datenbanken interagieren, Abfragen ausführen und Daten abrufen, ändern und löschen können.

Tag 15: Web Scraping mit Python

Entdecken Sie die Welt des Web Scraping, eine wichtige Fähigkeit, um Daten aus Websites zu extrahieren und zu manipulieren. Entdecken Sie Bibliotheken wie BeautifulSoup und Selenium, die Web Scraping in Python erleichtern.

Tag 16: Einführung in die Datenanalyse mit Python

Gewinnen Sie einen Einblick in die Datenanalyse mit Python, einschließlich grundlegender Datenmanipulation und -visualisierung. Sie beginnen die Arbeit mit leistungsstarken Bibliotheken wie NumPy und Pandas für eine effiziente Datenverarbeitung.

Tag 17: Grundlagen des maschinellen Lernens

Verstehen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens und dessen Anwendung mit Python. Lernen Sie Bibliotheken wie scikit-learn und TensorFlow kennen, um die Prinzipien des maschinellen Lernens und seine Implementierung zu verstehen.

Tag 18: Arbeiten mit APIs

Lernen Sie die Grundlagen der Arbeit mit APIs in Python kennen und verstehen Sie, wie Sie diese in Ihre Projekte integrieren können. Lernen Sie beliebte Bibliotheken wie requests kennen, um HTTP-Anfragen zu stellen und mit Web-APIs zu interagieren.

Tag 19: Python-Projekte erstellen

Wählen und planen Sie ein Projekt, das Ihren Interessen und neu erworbenen Fähigkeiten entspricht. Machen Sie sich mit den besten Praktiken für die Projektentwicklung vertraut, einschließlich Strukturierung, Dokumentation und Testen.

Tag 20: Abschließende Tipps und Ressourcen

Informieren Sie sich über zusätzliche Ressourcen zur kontinuierlichen Verbesserung der Python-Programmierung, z. B. Online-Kurse, Foren und Open-Source-Projekte. Erhalten Sie wertvolle Tipps, um mit den neuesten Trends und Fortschritten im Python-Ökosystem auf dem Laufenden zu bleiben. \ \ Sie können alle Informationen, die Sie jemals zu diesen Themen benötigen werden, ganz einfach auf Youtube und im Internet finden! Um das Lernen zu erleichtern, können Sie die Merlin Chrome Extension verwenden. Mit dem Youtube Summarizer können Sie sich sofort Notizen zu allen Youtube-Videos machen. Diese können Sie als Notizen verwenden. Oder Sie können sie als Lernreferenz verwenden und das Anschauen von Youtube-Videos ganz weglassen! \ \ Sie können auch Merlins Blog Summarizer verwenden. Damit erhalten Sie leicht verständliche und detaillierte Übersichten über die Websites und Blogs, die Sie zu diesen Themen lesen werden. So können Sie sich ganz einfach Notizen machen und das Gelesene wiederholen.

Ressourcen zum Nachschlagen

• ww3school.com
• codecademy
• Python Wiedergabeliste

Fazit

Wenn Sie diesem strukturierten Lernpfad folgen, werden Sie eine solide Grundlage in der Python-Programmierung erlangt haben, die Sie in die Lage versetzt, Python erfolgreich für verschiedene Anwendungen zu nutzen und den Weg für weitere fortgeschrittene Lernprozesse in diesem Bereich zu ebnen.

FAQs

1. Warum Python für die Programmierung?

Python ist aufgrund seiner Lesbarkeit, Vielseitigkeit und breiten Anwendungsmöglichkeiten sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler in den verschiedensten Bereichen die ideale Wahl.

2. Welche Vorteile bietet Python für eine Karriere in den Datenwissenschaften?

Die robusten Bibliotheken von Python, darunter NumPy und Pandas, und die Kompatibilität mit Frameworks für maschinelles Lernen wie scikit-learn und TensorFlow machen Python zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die effiziente Datenverarbeitung und -analyse in den Datenwissenschaften.

3. Welche Ressourcen helfen beim kontinuierlichen Lernen von Python?

Online-Kurse, Foren, Open-Source-Projekte und Tools wie die Chrome-Erweiterung Merlin, die YouTube-Zusammenfassungen und Blogübersichten bietet, ermöglichen es den Lernenden, auf dem Laufenden zu bleiben und ihre Python-Kenntnisse zu erweitern.