Скажи, что вы только начали изучать Python. Я знаю, что чрезвычайно трудно сосредоточиться на конкретных областях вашего образования.
Давайте возьмем перспективу практикующего: что наиболее полезно для вашей продуктивности кодирования?
Например, вчера я запрограммировал на моем приложении Python Training Finxter.com для решения Python Puzzles. Чтобы развернуть это приложение, я использую Django, который тоже является Python Framework. Я понял, что проблема № 1 не была частью Python, а для совместных средств различных технологий, чтобы сделать большую объективную работу.
Например, чтобы сделать проектную работу, вам нужно знать Python, библиотеку Django, операционные системы, командную строку, сценарию оболочки, HTML, CSS, JavaScript, шаблон Django (как заполнить динамический контент на странице HTML), Веб-серверы, технологии Apache, Static и Dynamic Service, базы данных для больших приложений и т. Д.
Весь весь стек огромный. И если вы хотите создать свои собственные приложения и начать зарабатывать деньги в качестве разработчика Python, вам необходимо вообще решить эту проблему. Вам необходимо объединить все эти технологии, весь стек в одно приложение, которое работает. И, конечно, это часто не очень чисто. Это грязно и грязно.
Где инвестировать свое время обучения? Проблема многомерной оптимизации – с простым решением (читается дальше).
Выделяя некоторые из этих технологий или языков программирования и изучения их отдельно (например, учить Python, решая Python Puzzles) Как правило, имеет смысл, это все еще только верхушка айсберга.
Делая это, вы улучшаете свой уровень квалификации в одной области. Но то, что вам нужно сделать, это сделать шаг назад, посмотрите на глобальный ландшафт, и узнайте, что вам нужно знать – в этот момент – чтобы закончить проект.
Вот почему студенты Python не должны просто сосредоточиться на Python, но сосредоточиться на доставке самостоятельно наложенного проекта кода.
Одним из примеров является моим учебным проектом на основе головоломки Finxter.com. Но вы также можете выбрать проекты, такие как «создание собственного чата», «создание собственной программы для торговли CryptogUrnency», «анализ данных Twitter, чтобы найти тенденции темы», и так далее. Затем вы просто выбираете технологию, которая позволяет вам максимально быстро завершить проект. Вы не фокусируетесь слишком много на одном языке, потому что это заставит вас иметь ограниченное мнение и серьезно ограничивает вашу продуктивность кодирования.
Как провести время обучения – это очень важный фактор для вашей карьеры – это может быть самое важное решение в вашей жизни. В моем курсе «Достигните внештатный уровень Python через 3 месяца», рекомендую разделить свое время на 70% реализации практических кодовых проектов и 30% -ной теории.
Таким образом, 70% вашего времени обучения на самом деле следует инвестировать в реализацию и завершение собственного проекта (если вы не знаете, какой из них прочитал мою статью с 10 практичными проектами Python, чтобы начать работу). Это гарантирует, что вы не упускаете из виду общую цель – и учиться только ради обучения. Это заставило вас взять глобальный вид и сосредоточиться на том, как различные части подходят вместе.
Часть теории существует только для того, чтобы поглотить ваш прогресс в практических проектах кода. Например, вы решаете Python Puzzles, чтобы увеличить свои навыки Python, чтобы быть более продуктивным в кодировании собственного проекта, связанного с Python.
Это как проблема оптимизации, где вы часто застряли в местных минимах. Если вы только решаете практические проекты, вы будете застрять в локальном минимуме, потому что вы не чувствуете, что вы больше не делаете прогресс. Вот почему у вас есть часть теории, чтобы отталкивать вас из этого локального минимума, увеличив уровень своего навыка еще больше.
Резюме
Таким образом, возьмите проект-первое мышление. Бетонные технологии действительно вторичные (и постоянно меняются тоже). Для меня, как учитель Python, было бы легко рекомендовать сосредоточить свое время обучения на Python. Но я хочу, чтобы вы добились прогресса в достижении ваших целей заканчивающих практических кодовых проектов.
В реальном мире изучение только одной технологии – это не то, как это работает. Вы должны рассмотреть всю картину. Вы выбираете технологию, которая решает вашу проблему самым быстрым и простым способом. И тогда вы решаете проблему. И, делая это, вы создаете ценность для общества и рынка и заработать деньги в процессе, продавая свои услуги или ваш продукт.
Если вы хотите узнать о современном искусстве как Python Freelancer, проверьте мой бесплатный веб-сайт (ссылки на веб-сайт Finxter) – вы получите три хаки для суперпродуктивности, чтобы увеличить почасовую ставку.
Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.
Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python One-listers (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.
Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.