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内容来源：凤巢SEO所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

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程序员必去的10个论坛和网站推荐 𐟑€跟着课本学编程，上战场就懵了？别担心，我来给你支支招！今天我要分享一些程序员必备的论坛、网站和博主，帮你扫清学习路上的障碍。国内技术论坛推荐 CSDN：这个论坛有点争议，但找工作时还是挺有用的。博客园：老牌开发者社区，知识分享很到位。掘金：大佬们写的文章都在这里。思否：专为中文开发者打造的纯粹技术交流平台。开源中国：最受欢迎的中文开源技术社区之一。 V2EX：大厂程序员聚集地。知乎：不仅是知识分享站，还能刷刷题。牛客：面经和刷题的好地方。 51CTO：为技术人才搭建的互动媒体平台，但风评不一。外网技术论坛推荐 GitHub：优秀工程师的源码都在这里。 Google搜索：放弃某度，用谷歌搜索能发现更多答案。 Stack Overflow：全球最活跃的程序员技术交流社区。 Reddit：编程只是其中一个小版块，但用户粘性很强。 SourceForge：世界上最大的开源软件开发网站。 CodeProject：大佬们的博客聚集地。 Hacker News：实时了解编程界的动态。 InfoQ：全球性事件驱动的技术社区，有中文版！其它必备资源网站或APP：LeetCode、菜鸟教程、哔站（也有APP）、慕课。哔站宝藏博主：程序员鱼皮、java宋红康、跟着李沐学AI、正月点灯笼、技术胖、湖科大教书匠等。总结今天的分享就到这里啦，记得收藏起来慢慢看哦！编程路上，我们一起加油！𐟒ꀀ

如何高效学习Python编程语言想要高效学习Python编程语言？这里有一些实用的建议，帮助你从零开始到熟练掌握： 𐟔砦�𚐹thon环境：首先，从官网下载并安装Python解释器，确保能够成功运行简单的“Hello World”程序。 𐟒𛠩€‰择合适的开发工具：对于初学者来说，PyCharm等IDE工具提供了更加友好的界面和代码编辑器，有助于更好地编写和调试代码。 𐟓š 探索Jupyter Notebook：虽然它提供了交互式的编程环境，但对于初学者来说可能不太适合。 𐟛 ️ 安装Anaconda：虽然它主要用于包管理，但对于初学者来说可以自行决定是否安装。 𐟒ᠥ䚥†™代码：尝试自己编写和运行程序，这样可以帮助你更好地理解和掌握Python语言。 𐟓š 寻找解决方案：遇到问题时，可以去CSDN、StackOverflow等网站寻找解决方案。 𐟓 提前规划学习路线：可以根据思维导图中的基础部分进行学习，但高阶部分可以选择一个方向进行深入学习。 𐟔 通过GitHub实践：通过GitHub等代码开源平台寻找项目进行实践，通过练习和思考来加深对Python语言的理解和掌握。 𐟒ᠦ‰‹动敲代码：不要复制粘贴，这样可以帮助你加深印象和理解。 ❌ 不要害怕出错：反复尝试和修正错误是学习过程中必不可少的环节。希望这些建议能够帮助你更好地学习和掌握Python语言。

如何从零开始学Python？7个实用建议 1. 首先，别急着找课程或看书，先把运行环境搭建好。从官网下载一个IDE，比如Pycharm，先把"Print("hello world")"这条代码跑通再说。搭建环境跑代码的软件，Pycharm是个不错的选择。虽然有些人推荐JuPyter notebook，它的交互性确实更强，但我觉得不太适合初学者。安装anaconda 有些教程可能会让你安装anaconda，它主要负责包管理，比较臃肿。我是后面学深度学习才开始用这个的，不是必需，初学者可以不安。多写代码自学过程中一定要多写代码！照着例子打一遍再运行，跟直接复制的效果是不一样的。遇到问题怎么办？运行中如果遇到报错，可以去CSDN、StackOverflow找答案，一般都能找到。提前规划学习路线提前思考好学习路线：思维导图中的基础部分所有的都要学，但高阶部分选定一个方向学就好。一边学，一边刷题一边学，一边多去LeetCode刷题，多在GitHub上找例子运行，反复修改例子看它会跑出什么结果，这样进步会很快。学习网站推荐 PythonTiP：主要偏向Python基础和一些基础的算法，比较适合作为新手的入门练习题。菜鸟教程：Python基础教程。 GitHub：代码开源平台，能找到很多项目。 StackOverflow：编程类问题总能在这找到答案。 Kaggle：数据分析、深度学习练手。 LeetCode：用来刷题。希望这些建议能帮到你，祝你学Python顺利！𐟒ꀀ

𐟐Python学习攻略𐟓š 𐟤”想要快速掌握Python语言吗？来看看我的学习建议吧！ 𐟒ᩦ–先，了解Python的用途是很重要的。Python主要用于爬虫𐟐›、数据分析𐟓Š和算法开发𐟧Œ这些领域Python都表现出色。 𐟒𛦎夸‹来，搭建Python运行环境是关键。从官网下载Python IDE，并确保能够成功运行"print('hello world')"这个简单程序。Pycharm是一个不错的选择，虽然有些人可能推荐Jupyter notebook，但我认为它更适合初学者。 𐟓在自学过程中，多写代码是必不可少的。不仅要理解例子，还要自己动手实现，这样才能真正掌握知识。 𐟔如果遇到错误或问题，不妨去CSDN或stackoverflow寻找答案，你总能找到有用的信息。 𐟗𚯸提前规划好学习路线也很重要。思维导图中的基础部分是必须学习的，但高阶部分只需选定一个方向深入即可。 𐟒ꤸ€边学习，一边在leetcode上刷题，或者在github上找项目实践，这样你的进步会更快！ 𐟓Œ最后，推荐几个好用的Python网站：菜鸟教程、github、stackoverflow、kaggle和leetcode。这些网站将助你在Python的学习之路上更顺畅！

Python+专业，无敌组合！如果能再读一次大学，我一定会全力以赴地学习Python！ 𐟙 先说结论：Python+任何专业都能创造出强大的组合。 𐟌𐠤𘾤𘪤𞋥퐯𜚊𐟔𙠐ython+财务：未来智能财务的发展方向一定是结合财务平台，会Python就能轻松处理大量财务报表数据。 𐟔𙠐ython+医学：医学数据分析和论文写作都离不开Python。 𐟔𙠐ython+文科：别以为文科生不需要编程。想象一下，除了文字功底，如果你能在一群文科生中脱颖而出，掌握Python，那么网站爬取、数据分析、报表制作，甚至自动发送邮件这些工作都能轻松搞定，工作效率和涨薪指日可待！ 𐟧ᠧ𛙐ython新手的一些建议： ① 别急着找课程或书籍，先搭建好运行环境，从官网下载IDE，确保能顺利运行“Print('hello world')”这条代码。 ② 推荐使用Pycharm，虽然有的地方推荐JuPyter notebook，它的交互性更强，但我觉得不太适合初学者。至于Anaconda，主要是包管理工具，比较臃肿，初学者可以暂时不装。 ③ 学习过程中一定要多写代码！照着例子打一遍再运行，效果比直接复制好得多。 ④ 遇到报错时，可以去CSDN、stackoverflow找答案，一般都能找到。 ⑤ 提前规划好学习路线：思维导图中的基础部分都要学，但高阶部分选定一个方向深入学习就好。 ⑥ 一边学习，一边多去leetcode刷题，多在github上找例子运行，反复修改例子看它会跑出什么结果，这样进步会很快。 𐟧ᠥ�𙠐ython的网站推荐： ① 菜鸟教程：Python基础教程 ② github：代码开源平台，能找到很多项目 ③ stackoverflow：编程类问题总能在这找到答案 ④ kaggle：数据分析、深度学习练手 ⑤ leetcode：用来刷题 ⑥ PythonTiP：主要偏向Python基础和一些基础的算法，比较适合作为新手的入门练习题。

Python学习秘籍𐟓š Python在数据分析领域的需求日益增长，尤其是对于那些希望转行或进入数据行业的朋友们来说，Python无疑是一个热门的选择。作为一个过来人，我想分享一些实用的建议，帮助你们少走弯路。 Python的用途 𐟓Š 爬虫：在深度学习兴起之前，Python与爬虫是紧密相连的。Python编写爬虫非常方便，是网络爬虫的首选语言。数据分析：Python拥有丰富的数据分析库，如Pandas和matplotlib，这些工具使得数据处理和可视化变得简单。算法开发：Python在算法开发上也非常强大，是许多机器学习和人工智能项目的首选语言。如何学习Python 𐟓š 搭建环境：在开始学习之前，先搭建好Python的运行环境。下载并安装Pycharm或Jupyter notebook，确保能够顺利运行“Print('Hello World')”代码。多写代码：自学过程中，一定要多动手写代码。照着例子打一遍再运行，效果远比直接复制要好得多。遇到问题找答案：在运行代码时如果遇到报错，可以去CSDN或StackOverflow寻找答案，这些网站上有许多经验丰富的开发者。制定学习路线：提前规划好学习路线，思维导图中的基础部分都要学，但高阶部分只需选定一个方向深入学习。刷题和找例子：一边学习，一边多在LeetCode上刷题，同时在GitHub上找项目运行，反复修改代码，观察结果。推荐网站 𐟌 菜鸟教程：适合初学者的Python基础教程。 GitHub：代码开源平台，可以找到许多项目和例子。 StackOverflow：编程类问题总能在这找到答案。 Kaggle：适合数据分析、深度学习练习的平台。 LeetCode：刷题的好地方。学习资源 𐟓š 安装包：Pycharm和Python的安装包是入门必备的工具。 PDF书籍：《看漫画学Python》、《Python背记手册》、《Python编程快速上手》、《Python编程从入门到实践》。笔记合集：包括Python核心笔记、零基础入门手册、学习手册等。零基础入门课程：适合小白入门，轻松上手。希望这些建议能帮助正在学习Python的你们，祝大家早日成为Python高手！

𐟐Python学习，轻松避苦！ 𐟤”Python能做什么？爬虫、数据分析、算法开发，Python样样精通！𐟒ꊊ𐟓š如何学习Python？ 1️⃣ 别急着找教程，先搭建好Python运行环境，让"Print('hello world')"运行起来！ 2️⃣ 选择合适的编程软件，如Pycharm或jupyter notebook，开始你的Python之旅。 3️⃣ 多动手写代码，实践出真知！ 4️⃣ 遇到问题？去CSDN、stackoverflow找答案，编程社区帮你忙！ 5️⃣ 制定学习路线，思维导图助你清晰规划。 6️⃣ 一边学习，一边在leetcode刷题，提升你的编程实力！ 𐟌学习资源网站推荐： ✅ 菜鸟教程：Python基础教程一网打尽！ ✅ github：开源代码平台，项目多多，学习不停歇。 ✅ stackoverflow：编程疑难杂症，这里都有答案。 ✅ kaggle：数据分析、深度学习实战演练。 ✅ leetcode：刷题神器，提升编程能力的利器。 ✅ PythonTiP：新手入门练习题，助你快速上手Python！

如何在两个月内快速掌握Python编程？如果你对编程一窍不通，但想在短时间内掌握Python，这里有一些实用的建议：先搭建运行环境 𐟌 别急着找课程或书籍，先从官网下载一个集成开发环境（IDE），比如Pycharm。先把“Print('hello world')”这条代码跑通再说。选择合适的软件 𐟖寸 Pycharm是个不错的选择，虽然有些人推荐JuPyter notebook，它的交互性更强，但我觉得对初学者来说有点复杂。安装anaconda 𐟐 虽然anaconda是个强大的包管理工具，但对初学者来说有点臃肿。我是在学深度学习时才开始用的，不是必需品。多写代码 ✍️ 自学过程中一定要多写代码！照着例子打一遍再运行，效果比直接复制好得多。遇到问题找答案 𐟔 运行中如果遇到报错，可以去CSDN或StackOverflow找答案，一般都能找到。制定学习路线 𐟗𚯸 提前思考好学习路线，思维导图中的基础部分都要学，但高阶部分选定一个方向学就好。一边学一边实践 𐟚€ 一边学习，一边多去LeetCode刷题，多在GitHub上找例子运行，反复修改例子看它会跑出什么结果，这样进步会很快。推荐网站 𐟌 PythonTiP：主要偏向Python基础和一些基础的算法，比较适合作为新手的入门练习题。菜鸟教程：Python基础教程。 GitHub：代码开源平台，能找到很多项目。 StackOverflow：编程类问题总能在这找到答案。 Kaggle：数据分析、深度学习练手。 LeetCode：用来刷题。希望这些建议能帮助你在短时间内快速掌握Python编程！

𐟘륍š客园，你的精神洁癖别太严重！ 𐟓曾经，我深爱着博客园，把它当作我的私人笔记本，记录了千余篇文章。𐟔界面简洁，搜索功能强大，让我能轻松找到自己的文章。 𐟘”但如今，我考虑转向其他平台了。在GitHub上自建网站？优点多多：无需担心数据丢失，但搭建和维护成本高，搜索功能需自备。𐟤” 𐟔掘金和CSDN也是选择，两者都能方便检索文章，但掘金有时访问受限，而CSDN界面较为混乱。𐟘– 𐟤𗢀♂️到底该如何抉择？博客园，你的精神洁癖别太严重了，放过我们这些忠实用户吧！𐟙

Python学习攻略：从零到高手的秘诀发现很多小伙伴学Python只是埋头苦学❌，其实学Python是一场信息战！打破信息差才能更好地学习。以下是一些过来人的建议，希望能帮到你们~ 过来人建议：先搭建运行环境：别急着找课程或看书，先把运行环境搭好。从官网下载Pycharm，能把"Print('hello world')"这条代码跑通再说。选择合适的软件：Pycharm是个不错的选择，虽然有些人推荐JuPyter notebook，它的交互性更强，但我觉得不太适合初学者。还有的建议安装Anaconda，它主要负责包管理，比较臃肿，初学者可以不安。多写代码：自学过程中一定要多写代码！照例子打一遍再运行，效果比直接复制好得多。遇到问题找答案：运行中如果遇到报错，去CSDN、stackoverflow找答案，一般都能找到。制定学习路线：提前思考好学习路线，思维导图中的基础部分都要学，但高阶部分选定一个方向学就好。边学边刷题：一边学，一边多去LeetCode刷题，多在GitHub上找例子运行，反复修改例子看它会跑出什么结果，这样进步很快。学习顺序： Python基础网站：廖雪峰Python课刷题网站：LeetCode、牛客网（刷题顺序：数组中链表→哈希表中字符串中栈与队列→树中回溯中贪心中动态规划→图论→高级数据结构） Python机器学习网站：Coursera上的吴恩达大师的机器学习网站：小破站上的机器学习（找合适的项目！做项目！实践出真知） Python数据分析网站：Coursera上的Data Analysis with Python 网站：利用Python进行数据分析（有时间的跟着敲一遍！然后再结合项目实践）好用的网站：菜鸟教程：Python基础教程 GitHub：代码开源平台，能找到很多项目 StackOverflow：编程类问题总能在这找到答案 Kaggle：数据分析、深度学习练手 LeetCode：用来刷题希望这些建议能帮助你们更好地学习Python！𐟓š

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