有編程基礎能自學Python嗎

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目前Python比較火爆，計算機基礎越好對學習Python新的編程語言越有利。大學計算機專業C語言不是很好的入門語言，理解起來有些抽象。零基礎學Python很容易上手，有一定的編程基礎從零開始學習Python比零基礎更容易些。

Python自學首先應該適合自己的學習方式，對于初學者來說最迷茫的是不知道怎樣開始學習。建議采用視頻和書籍的方式學習?？匆曨l學習可以讓迅速掌握編程的基礎語法，邊看視頻邊敲代碼快速入門，熟練語法。

看書學習并不是要整本書都看，可以把書放到手邊當遇到不懂的地方可以當作工具書來用。在學習的過程中要學會做筆記，保存好寫過的代碼，方便日后復習，每天給自己定個小任務，比如必須完成哪一些章節，保證一定的代碼量。

使用新版本Python，驗證代碼運行。在Python新版本下使用獲得的新庫，然后檢查應用程序是否需要重大改變。在作出必要的更正之后，才會注意到版本之間的差別。如果正好確保應用程序能在新版本下運行，而不需要任何改變，可能會錯過那些版本升級帶來的新特性。

排序時使用鍵，有很多老的Python排序代碼，它們在創建一個自定義的排序時花費時間，但在運行時確實能加速執行排序過程。元素排序的最好方法是盡可能使用鍵(key)和默認的sort()排序方法。

讓關鍵代碼依賴于外部包，外部包以不同的方式提高性能。如Pyrex能夠擴展Python所能做的事情，例如使用C的數據類型來讓內存任務更加有效或直接。PyInIne讓在Python應用程序中直接使用C代碼。程序中的內聯代碼單獨編譯，但在利用C語言所能提供的效率的同時，也讓所有的代碼都在同一個地方。

交叉編譯應用程序，交叉編譯器，Nuitka可以將Python代碼轉換為C++代碼?？梢栽谠Ｊ较聢绦袘贸绦?，而不依靠解釋器。根據平臺和任務看到一個顯著的性能提升。

優化循環，每種編程語言都會強調需要優化循環。優化循環的關鍵，是要減少Python在循環內部執行的工作量，Python原生的解釋器在那種情況下會減緩執行的速度。

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