資料分析師之如何學好Python（四）

在前面的文章中我們給大家介紹了Python的兩個階段的學習內容，其實在Python的學習彙總，我們需要走出Python的圈子，去發現更多的內容，這樣我們才能夠學好Python的知識，我們發現 Python 和專業知識相結合，能夠解決很多實際問題。這個階段能走到什麼程度，更多的取決於自己的專業知識。下面我們就給大家介紹一下Python的深入學習階段，希望能夠給大家帶來幫助。

在這個階段中，我們可以說是對Python 幾乎瞭如指掌，那麼你一定知道 Python 是用 C 語言實現的。可是 Python物件的“動態特徵”是怎麼用相對底層，連自動記憶體管理都沒有的C語言實現的呢？這時候就不能停留在表面了，這就需要我們去開啟Python的內部，深入到語言的內部，去看它的歷史，讀它的原始碼，才能真正理解它的設計思路。由此我們發現，我們學習到了這個地步的話就是真正的做好了Python的工作。只有深入到了語言的內部，我們才能夠做好Python的學習。

所以，這就需要我們對Python的原始碼進行解析，我們可以通過讀書或者查資料去找出對這原始碼方面的闡釋，這還需要對 C 語言記憶體模型和指標有著很好的理解。另外，Python 本身是一門雜糅多種正規化的動態語言，也就是說，相對於 C 的過程式、 Haskell 等的函式式、Java 基於類的物件導向而言，它都不夠純粹。在 Python 中只能有限的體悟。學習某種程式設計正規化時，從那些面向這種正規化更加純粹的語言出發，才能有更深刻的理解，也能瞭解到 Python 語言的根源。只有我們理解了其中的原理，我們才能夠做好更好的理解Python。

在這篇文章中我們給大家介紹了很多的Python的知識，在學習的時候我們還是需要對Python有一定程度的瞭解我們才能夠學好Python，而Python的學習是比較簡單的，而且Python的應用也是有很多的，這就是我們堅持學習Python的原因。學好了大資料，我們就能夠及時的應用到資料分析以及資料探勘還有大資料。當然，我們在進行學習程式設計的時候，每個人用的方法都是不一樣的，雖然說是不一樣，但是都是大同小異的，畢竟起點和終點都是一樣的，我們沒有什麼快速學習的技巧，唯有堅持方可成功。最後感謝大家的閱讀。