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干货| 我对Python这门编程语言的理解(一)

  • 2026-10-11 05:49:04
干货| 我对Python这门编程语言的理解(一)
此为个人Python编程学习系列的第一篇心得，分享个人学编程的来时路，以及一些个人对于Python这门语言的粗浅理解。
一 个人学习Python的断断续续
作为一名80后“中登”，是否还需要花时间学一门计算机编程语言，我是有过纠结的。
长期以来，纠结于两点：一是这玩意儿有用吗？尤其是这两年AI异军突起，AI编程已经大行其道，还有必要学编程吗？对此我满脑子困惑。
二是我能学到什么水平？作为一名文科生，尽管先前的学习和工作经历也学过计算机课程，了解一些编程语言，但是能学到什么水平，能否形成自己差异化的竞争力，我心里没有底。
想啊想，想了一年又一年，越想头越大。别想了，既然这么在乎，干脆干吧！
于是乎，终于下定决心在2024年12月底，买的书籍——《Python编程——从入门到实践》到货，当天还重新安装了Python解释器和VS Code代码编辑器。第二天，写下了第一行代码：print(“Hello World”)。
决定系统学习Python这门编码语言过程也是断断续续的，除了过程中有其他事情干扰；还因为学编程，不比看小说，书看完了，大概知道了内容；但是学编程，光学理论是远远不够的，需要老老实实去写代码。编程，典型的属于“一看就懂，一做就懵”的技能。
截至昨日（7月9日），自己学完了Python基础课程和进阶课程，此时才能说对于Python这门语言入了门。对于个人致力于AI提效的目标而言，这只是万里长征的第一步。
从2024年年底到现在7月份，差不多一年半时间，18个月，终于走完了Python学习的第一阶段。
二 为什么选择从Python入手，而不是其他语言？
自己虽然在一年半之前决定系统学习编程，但是我对于编程并不是一点不懂。
在大学期间就接触过很简单计算机语言：VF（Visual FoxPro‌），这是由微软推出的‌面向对象的数据库程序设计语言及开发环境‌，并非独立通用编程语言 。‌‌2007年已经停止更新。
在读研究生期间，选修了《大数据分析实践》这门课程，这个时候对于Python这门语言有过接触，但是了解不深。
工作期间，身边同事已经广泛使用Python做数据分析、公开信息爬取和处理，Python已经在实践中显示了有别于Excel不一样的能力。
后来才逐步了解到，计算机语言从机器语言、汇编语言发展到高级语言。前两者机器可以直接读取，但是人很难读懂；而高级语言不能被机器直接读取，需要编译或者解释后才能被机器理解和执行。
我们常见的C语言属于编译型高级语言，而Python属于解释型高级语言，并且C语言比Python门槛高，而Python的书写已经接近人类自然语言。
此外，Python还被称为胶水语言，主要是因为它能轻松把不同语言写的模块“粘”在一起用‌，自己不追求底层性能，而是专注做连接和协调。‌‌‌
再加上人工智能时代，Python 是主流开发接口语言‌，而‌核心计算底层多由 C/C++（及 CUDA）实现‌。‌‌
综上，对于我这个商科生，要跟上人工智能的发展步伐，选择学习Python是相对合适的。
三 谈谈我对Python这门语言的粗浅理解
在Python的发展史上，在1989年，吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）开始编写Python语言。但是这门语言，真正被大众应用，还要延后到2008年发布的Python 3.0，当时引入了重大变化以清理和统一Python语言。
因此，等到我系统学习Python，这门语言已经发展非常成熟了。
后来，我才了解到，计算机科学先驱图灵提出的理论模型，为所有现代编程语言奠定了底层逻辑。简单来说，任何编程语言都离不开两个核心功能：一是描述和存储数据（比如数字、文字、表格），二是处理这些数据的指令（比如加减乘除、查找排序）。我们的所有代码，归根结底都是在做这两件事。
简言之，编程语言的核心就是数据+操作：任何编程语言，无论多高级，本质上都在做两件事：定义数据（变量、类型、结构）和描述操作（指令、函数、流程）。
接下来就从定义数据和描述操作两个角度，说说Python这门语言。
Python目前五大标准数据类型：字符串、数字、列表、元组和字典，其中尤以字符（串）为重点，这也是现实生活中最需要处理的数据类型。当然，实际操作中各类数据类型还会相互嵌套。
关于描述操作，Python最常用的一个命令是print（打印），通过Print语句可以执行命令，运行结果。除此之外，就是if条件语句、while/for循环语句、函数、类等。
在练习代码的时就会发现，Python的语法要求非常严格，集中体现在几点：通过缩进（四个字符）表示代码之间的所属；同一变量名要求完全一样；标点符号、空格严格规范，不能多或少；代码是按顺序执行等。实际练习过程中，空格、缩进、字母差异均可能运行报错。
当然，学会写注释#也是一门学问。好的注释不仅可以帮助自己理清思路，也可以帮助其他代码读者了解原作者思路。
有意思的是，Python 能同时支持面向过程与面向对象，核心逻辑在于它是‌多范式编程语言‌：语法底层不强制绑定单一组织方式，既允许用“函数 + 流程”拆解步骤，也允许用“类 + 对象”封装状态与行为，开发者可按场景自由选用或混合 。‌‌
  • 所谓面向过程（Procedural）：以‌执行步骤‌为中心，将问题拆解为有序函数调用，‌数据与操作分离‌，适合线性、短流程任务（如脚本、简单计算）。
  • 而面向对象（OOP）‌：以‌对象协作‌为中心，将数据（属性）和操作（方法）封装在类中，通过‌封装、继承、多态‌建模复杂关系，适合大型、需长期维护的系统 。‌‌
四 计算机语言是对现实世界的模拟
说到底，计算机语言是对现实世界的模拟，因此真正要写好计算机语言，需要理清现实世界的问题、需求，然后用计算机语言逻辑化、结构化表示，通过一定逻辑运行。
个人认为，用编程语言解决现实问题的难点在于两点：一是真正懂得现实世界问题、能够真正的拆解问题，或者通俗讲的要懂业务；二是熟练掌握计算机语言的精髓，能够用计算机语言完成对现实世界问题的拆分、破解和运行。
换言之，就是既要懂业务、又要懂计算机语言。重中之重、难中之难，就是如何利用计算机语言拆解现实中的问题，然后用代码运行来解决。
正因为难，所以要真正掌握一门计算机语言需要下苦功夫。光是语言的学习，就需要熟悉计算机语言的理论部分，还需要大量的做项目、在现实社会中尝试用代码解决问题。而学会看懂问题、拆解问题，则离不开现实生活中逻辑思维的锻炼，以及工作经验的积累。
正是因为计算机语言是利用一套标准化逻辑来自动化处理现实社会中的问题，其中的规范化、标准化尤为重要。而现实社会往往是复杂的，所以代码的健壮性（robust）就是防止各种bug和意外的发生，这其中是对程序员系统思维的巨大考验。
所以，真正掌握一门计算机语言难啊！
好在Python语言已经相对成熟，对于大多数人而言，能够掌握基本的语法、经典题型、常见场景就可以。更多的经验和know-how的习得，则需要在一个个项目中磨合和学习。
俗话讲，事虽难，做则必成！进一寸有一寸的欢喜，相信不断的学习和实践，自己一定在Pyhthon这门语言中学习更多，获得更多！加油！
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