Python有多难？可以自学吗？

python没多难

python已经加入中小学课程了，你觉得初中小学学的能有多难？

语法简单

Python的关键字少，结构简单，有明确定义的语法。没有中括号包裹，显得界面简洁易于阅读代码。

可交互

相比于JAVA，Python支持终端互动模式，可以在终端输入代码，随时获得结果。如果使用Python中特有的Jupiter notebook。能力更是增强，不仅可以在网页中当做自己的笔记系统，并且还可以做图表生成，数据分析，借用官方的屏幕截图，有没有感觉很酷很炫，而这些特性我在JAVA和c语言中从未发现过。

生态丰富

Python的pip模块管理系统有这大量别人制作的轮子，简化我们开发流程。下面是我开发的一段爬去糗事百科的Python代码，就这么些代码，就爬去了糗事百科页面的搞笑内容，这得力于强大的Python生态。通过丰富的生态，我们可以快速开发服务端程序、爬虫、数据报表生成等应用，不仅仅写的快，而且代码结构简洁清晰，这正是由于python没有括号，通过缩进区别块作用于的好处。

教学资源获取简单

Python这几年在人工智能，深度学习，网络爬虫，数据分析等行业领域的大火。网上有这大量优质免费的教学资源，比如菜鸟教程的Python教程，网易云课堂的小甲鱼学Python等，在互联网时代，我们获取资源更加简单直接。而且经由大家推荐的更是内容优质，性价比最高的。比如，这是菜鸟教程的截图，每个操作符一一手写，并写出对应结果。你看着这难吗？跟着敲有什么学不会的呢？

结语

世上无难事，只怕有心人。

在信息化的互联网时代，Python不难学，而且很简单，但是也需要你去坚持。就好比写作难吗？有笔就能写，但是为什么那么多人半途放弃呢？主要还是因为个人毅力不足，稍微有点挫败感，就打退堂鼓的注意。所以你一定要坚持住，才能学会，学好，学深Python这门技术。

经验

经历

I am not a designer nor a coder. I'm just a guy with a point-of-view and a computer.

翻译：俺不是码畜，俺只是一条对着电脑有点想法的土木狗。

笔者土木工程渣硕，以下为编程经历，仅供参考：

2001-2005年，本科阶段C艹，60几分飘过。

2005-2008年，研究生阶段用Flac3D（编程建模）做数值分析。

2008-2014年，毕业后利用业余时间捣腾过一段时间网赚（卢松松博客，现在竟然还能访问），使用易语言（大漠插件等）做过一些辅助工具；也交过学费，套用商业建站模板，做过一个自己的博客网站（已报废）。

2014年，在我乎知道Python，这个时候还是python 2.7的时代；跟着廖雪峰、挖煤哥、虫师的博客开启爬虫取数之旅。

Python其实并有特别的难，自学是完全没有问题的。

首先，python是一门编程语言，编写程序其实没有太高的技术含量，你只需要遵守编程语言的语法规范，然后在这个基础上去实现你想要的功能。
买一本靠谱的教材，或者在网上找一些教程，把教材的内容看明白，然后把例子程序输入电脑运行，接着尝试修改一下，看看会有什么变化，把一套根据自身的知识基础和能力特点来选择一个岗位类型，目前采用Python的岗位类型可以分成三大类，分别是算法岗、研发岗和应用开发岗，不同岗位对于知识结构的要求有所不同。

Python应用的比较多的地方是机器学习，数据分析等领域，在掌握语法规则的基础上可以利用许多公开课或书籍在这些方向进行进一步的学习。

100天，python从新手变成大师，我是如何做到的？

看到很多回答，逻辑都不够清晰，看完之后云里雾里，这还怎么学？

这个python学习项目从上线以来，收到了8W+星标，而且还有视频讲解。

我猜，你肯定也想了解一下，如何用100天让自己学会。

先说python在各方面的应用，来坚定一下你学习的信心吧。

后端开发，数据采集，数据处理，机器学习，自动化，可别再问python能干啥了！

首先，给初学者2个建议：熟能生巧，让英语成为你的工作语言。

熟能生巧这个我就不说了，来说说英语，大家也都知道，编程讲究的是思维逻辑，并不是英语水平，但是如果英语水平太差也不行，起码得看得懂基本单词吧。

大数据主要学习哪些内容？

　　纵观近几年的互联网发展趋势，看到大数据被炒得火热，也想要涉足大数据领域，学习一些大数据技术。技术很重要，人才自然是不可或缺的，想要你想成为的大数据技术人才，就必须要经历学习技术的枯燥乏味的过程。

　　首先你需要先认识到一个问题，想要涉足大数据领域，肯定是有一定难度的，但有句话说的好“当你感觉特别累的时候，也就是说明你在走上坡路”。虽然困难，但只要你想学习，万事皆有可能。

　 要找准自己的定位，先了解自己的实力，然后从容应对以后的学习途径。对于大数据技术自己是真的喜欢吗?面对冗杂的代码，复杂的数据，自己是否能奈的住性子一直坚持下去?自己之前接触过大数据技术吗?之前接触过编程知识吗?是否已经熟练掌握了一门编程语言?

　 现实中就业危机的问题依然严峻，紧绷的神经时刻提醒着要不断的提升自己。学习的越多，越能够感受到知识海洋的浩瀚。相比于将大量零碎的技术名词缩写塞进昏沉的大脑，手指无意识地敲出几行代码，培养以计算机思维解决问题才是更重要的。

“工欲善其事，必先利其器”，不断涌现的新技术，本质上是新工具对旧工具的迭代更新，如果我们不能掌握其中的规律，很容易浮于表层，难以触类旁通，在很多非科班出生的同学身上，这个问题尤其明显。

　　数据结构，概率论，线性代数，设计模式，这些子学科是构成大数据技术的坚强基石，是前人无数智慧的结晶。

　 至于具体要用什么样的方式来学大数据，这个主要是看自己的选择了，专业的学习方式会帮助更快进入学习氛围中，再就是看自己的学习能力和感兴趣程度了。

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

大数据经过多年的发展，已经逐渐形成了一个比较庞大且系统的知识体系，整体的技术成熟度也已经比较高了，所以当前学习大数据技术也会有一个比较好的学习体验。

由于大数据涉及到的内容比较多，而且大数据技术与行业领域也有比较紧密的联系，所以在学习大数据的时候，既可以从技术角度出发，也可以立足行业来学习大数据。对于学生来说，可以从大数据技术体系来学习，而对于职场人来说，可以结合自身的行业和岗位任务来学习大数据。

不论是学生还是职场人，要想学习大数据都需要掌握以下几个基本内容：

第一：计算机基础知识。计算机基础知识对于学习大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定要学习的。编程语言可以从Python开始学起，而且如果未来要从事专业的大数据开发，也可以从Java开始学起。计算机基础知识的学习具有一定的难度，学习过程中要重视实验的作用。

第二：数学和统计学基础知识。大数据技术体系的核心目的是“数据价值化”，数据价值化的过程一定离不开数据分析，所以作为数据分析基础的数学和统计学知识就比较重要了。数学和统计学基础对于大数据从业者未来的成长空间有比较重要的影响，所以一定要重视这两个方面知识的学习。

第三：大数据平台基础。大数据开发和大数据分析都离不开大数据平台的支撑，大数据平台涉及到分布式存储和分布式计算等基础性功能，掌握大数据平台也会对于大数据技术体系形成较深的认知程度。对于初学者来说，可以从Hadoop和Spark开始学起。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

到此，以上就是小编对于mongodb删除数组元素的问题就介绍到这了，希望这2点解答对大家有用。