极客教程学习了Python基础知识后，接下来应该做什么？
在本文中，我们将看到在学习Python基础知识后应该学习什么。
了解Python基础知识的初学者往往会倾向于数据科学和机器学习领域。数据科学是一个需要教学和研究的不同主题。谈到网络爬虫，Python是一个很方便的工具。网络爬虫是它不太被利用的应用之一。Python专家可以从网站中提取大量的数据。
尽管被标注为初学者语言，但Python基础课程对在各种科学应用上工作的专业开发人员和编码人员有所帮助。
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人工智能
人工智能软件与其他类型的软件不同，它需要一种线性和一致的语言。Python在这里发挥作用。Python是唯一吸引人工智能软件的编程语言。
Python 拥有一个非常安静和活跃的社区。它有一个旨在帮助对人工智能和机器学习感兴趣的初学者的库。当学习Python时，大多数开发人员已经知道自己想要去哪里。Python基础为您的思维提供结构。
真实世界的应用
对于所有Python新手来说，最好的消息是，这种语言的应用无处不在。技术直接应用于软件中，提供即时的乐趣。Python主要是一门初学者语言，但也可被非开发人员学习。学习Python像编码一样，不仅是一种爱好，也是一种很好的职业技能。
在各种平台上练习编码
编码需要始终进行练习。
可以使用各种编码平台，如HackerRank、Codechef等，不断进行练习。
这样你就可以熟练掌握这门语言。
然后尝试自己构建小项目。
练习和项目
如果您熟悉编程概念和Python语法，练习是测试您知识的好方法。您用来学习Python的资源几乎总是包括练习，因此那些将是一个好的初始选择。我还建议使用下面列出的资源来磨练您的技能。
如果您卡住了，可以重新阅读有关这些问题的文献，在线寻求帮助，要求澄清等等，简而言之尝试解决它。跳过某些困难的任务是可以接受的（如果您有时间后来再回来解决），但您应该能够解决大多数初学者的问题。保持笔记和备忘单也很有帮助，特别是对于常见错误。
- Exercism， Hackinscience 和 Practicepython − 这些都很适合初学者，难度级别有标记
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100 Page Python Intro exercises − 来自我的入门指南的练习问题
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Adventofcode , Codewars , Python Morsels − 包含了更具有挑战性的中高级练习
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Checkio， CodinGame , CodeCombat − 基于游戏的挑战
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/r/dailyprogrammer − 目前不活跃，但是有大量以前的挑战和讨论
掌握基础和语法后，就可以着手进行项目。我们编写了10行代码来处理典型问题−不合并的epub文档添加 body { text-align: justify } 样式：使其变为合并。我们并不知道这行代码会派上用场，但我们在网上发现了一种解决方案，并自动化了解压epub文件、插入代码行和再次打包的过程。
您可能需要查找文档并阅读一些Stack Overflow Q&A。当您经常使用解决方案时，您肯定会遇到一些需要介绍的极端情况和功能。这是学习和掌握编程的绝佳途径。
我们现在使用更高级的EPUB阅读器，它允许我们自定义对齐方式。以下是来自现实生活的另一个例子。我们在Linux上运行并经常使用终端。我们需要一个命令行工具来执行简单的计算。有bc命令，但是它不接受直接字符串参数，并且需要设置比例和其他参数。所以我们查找了如何在Python中构建CLI工具，并创建了一个适用于我们特定用例的工具，使用内置的 argparse 模块。
以下是一些开始项目的资源 −
- 练习Python项目 − 我的书籍，适合初级到中级项目
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带解决方案的项目 − 算法、数据结构、网络、安全、数据库等
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基于项目的学习 − 网页应用、机器人、数据科学、机器学习等
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Peter Norvig的Pytudes − Python程序，通常很短，难度很大
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书籍 –
调试
知道如何调试程序很重要，最好从一开始就教授，而不是在书的最后一章。Python是一个很好的示范。
类似 Pythontutor 的网站可以帮助您可视化调试程序 – 您可以一步一步运行程序并观察变量的当前值。像 Pycharm 和 Thonny 这样的集成开发环境也经常包括类似的功能。这些可视化效果的实现依靠 pdb 模块。此外，请参见使用pdb进行Python调试。
调试可能是一个非常令人沮丧的任务。休息一下是有益的（有时我们在梦中找到解决方案或发现问题）。尽可能减少代码量，以便仅留下复制问题所需的最少代码。与朋友等讨论问题可能会有所帮助-这被称为 橡皮鸭调试 。我们经常在编写问题以发布在网站上时发现问题， StackOverflow/Reddit 等，因为将问题写下来是提供清晰度的另一种方法，而不仅仅是在脑海中有一个模糊的想法。
测试
知道如何编写测试是编程旅程的另一个重要部分。在大型项目中，通常会分配额外的工程师（通常远远大于代码开发人员）来测试代码。即使在这些情况下，编写几个基本的测试用例也有助于您更快地开发，因为您将知道更改不会损坏基本功能。
关于测试方法，没有单一共识。有各种类型的测试，例如 单元测试，集成测试， 和 测试驱动开发。 通常会混合使用这些。现在机器学习被用于缩短测试时间，例如 使用机器学习更有效地测试Firefox 。
对于复杂的项目，通常需要类似于内置模块 unittest 或第三方模块，例如 pytest 。
以下是一些有用的学习资源。
- 开始学习Python测试
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obeythetestinggoat − 针对Web的TDD，使用Python、Selenium、Django、JavaScript等
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Python的现代测试驱动开发 − TDD指导，有一个现实世界的应用示例
结论
在本文中，我们学习了在理解Python基础知识后要学习什么，并用多种资源加以说明。