学习完Python基础后，我接下来应该做什么？

Python 服务器端编程编程

本文将探讨学习完Python基础后，可以学习哪些内容。

掌握Python基础的初学者往往倾向于数据科学和机器学习领域。数据科学是一个不同的主题，需要专门的教学和学习。在网页抓取方面，Python是一个非常有用的工具。网页抓取是其未被充分利用的应用之一。Python专家可以从网站中提取大量数据。

尽管被认为是初学者语言，但Python基础课程也帮助专业开发人员和程序员处理各种科学应用。

人工智能

人工智能软件不同于其他类型的软件，它需要一种线性且一致的语言。这里Python就发挥了作用。Python是唯一一种吸引人工智能软件的编程语言。

Python拥有一个非常活跃的社区。它有一个专门的库，旨在帮助对人工智能和机器学习感兴趣的初学者。在学习Python时，大多数开发人员已经知道自己想要达到的目标。Python基础为你的思考提供了结构。

现实世界中的应用

对于所有Python新手来说，最好的消息是，这种语言的应用在我们周围随处可见。这些技术直接应用于软件，带来即时的乐趣。Python主要是一种初学者语言，但也可以供那些不打算成为开发人员的人学习。像编码一样，学习Python既是一种爱好，也是一项良好的职业技能。

在各种平台上练习编码

编码需要始终练习。

可以通过使用各种编码平台（例如HackerRank、Codechef等）获得持续的练习。

这样你才能熟练掌握这门语言。

然后尝试自己构建一些小型项目。

练习和项目

如果你熟悉编程概念和Python语法，练习是检验你知识的好方法。你用来学习Python的资源几乎总是包含练习，所以这些将是一个不错的初始选择。我还建议使用下面列出的资源来磨练你的技能。

如果你遇到困难，请重新阅读相关资料，进行在线搜索，寻求澄清等——简而言之，尝试解决它。跳过某些难题是可以的（如果你有时间，可以稍后再返回），但你应该能够解决大多数初学者问题。记笔记和备忘单也会有所帮助，尤其是在处理常见错误时。

Exercism、Hackinscience 和 Practicepython——这些都对初学者友好，并且标注了难度等级
100页Python入门练习——来自我的入门指南的练习题
Adventofcode、Codewars、Python Morsels——包含更多针对中级到高级用户的挑战性练习
Checkio、CodinGame、CodeCombat——基于游戏的挑战
/r/dailyprogrammer——目前不活跃，但有大量过去的挑战和讨论

项目是在你掌握了基础知识和语法之后才会出现的。我们构建了一段10行的代码来处理一个常见问题——添加body { text-align: justify }：将epub文件从非对齐改为对齐。我们当时并不知道这行代码会派上用场。我们在网上找到了一个解决方案，然后自动化了解压epub、插入代码行和重新打包的过程。

你可能需要搜索文档并阅读一些StackOverflow的问答。当你定期使用该解决方案时，你肯定会遇到极端情况和需要引入的功能。这是一种学习和掌握编程的绝佳方法。

现在我们使用了一个更高级的EPUB阅读器，它允许我们自定义对齐方式。这是另一个来自现实生活的例子。我们在Linux上运行，并且经常使用终端。我们需要一个命令行工具来执行简单的计算。有bc命令，但它不接受直接的字符串参数，并且需要你设置比例和其他参数。因此，我们查找了如何在Python中构建CLI工具，并使用内置的argparse模块创建了一个适用于我们特定用例的工具。

以下是一些帮助你开始项目的资源：

Python项目实践——我关于初学者到中级项目的一本书
附带解决方案的项目——算法、数据结构、网络、安全、数据库等
基于项目的学习——网络应用程序、机器人、数据科学、机器学习等
Peter Norvig的Pytudes——Python程序，通常很短，但难度很大
书籍：

/r/learnpython: 你在家用Python自动化哪些任务？

调试

了解如何调试程序非常重要，最好从一开始就学习，而不是作为书本最后的一个章节。将Python作为一个这样的资源材料的绝佳示例。

像 Pythontutor 这样的网站可以帮助你直观地调试程序——你可以一步步运行它并观察变量的当前值。像Pycharm和Thonny这样的IDE通常包含类似的功能。这些可视化是由pdb模块驱动的。此外，请参阅使用pdb进行Python调试。

调试可能是一项非常令人沮丧的任务。休息一下是有益的（有时我们会在梦中找到解决方案或发现问题）。尽可能减少代码，以便只剩下复制问题所需的最小代码。与朋友讨论问题等也可能有所帮助——这被称为橡皮鸭调试。我们经常在编写要发布到StackOverflow/Reddit等网站上的问题时发现问题，因为写下你的问题是提供清晰度的另一种方法，而不是仅仅在脑海中有一个模糊的想法。