正规python培训班(python培训班机构) 收藏 0

Python的培训机构如何选择？这样选才不会被骗

因为Python最近也小火了起来，所以现在也有很多的Python培训机构油然而起，让很多刚入门的朋友觉得很迷！很多人自学很难，所以都想找个机构好好的学，但是那么多的Python培训机构哪家好，具体也不能做过多的推荐，只能给大家几个建议，然后要多注意这几点就好了。

1、确认自己是否真的想学

在学习Python技术一定要想好，很多人可能都知识一时冲动，所以选择学Python。其实都不知道自己到底是为了什么学，只是单纯地看很多人学就也突然的想学。

但是学了之后又坚持不了，觉得太难就放弃了，如果一开始你连自己都搞不清楚的话，那么在选择培训机构和以后的学习中都会遇到大的麻烦，这也就可能直接导致自己的失败。

所以学习之前可以先找一些资料进行自学看看，看看自己是否真的想学或者是否真的能够学下去！如果大家觉得找资料麻烦可以给大家分享我自己总结的一套最新的Python进阶资料和零基础教学资料，也是希望能够帮助到大家！

并且，除了确定自己是否真的想学之外，还要确定好是想学哪个方向，Python的内容知识体系其实很大的，要确定好自己想学哪个方向。

比如是以后是想往爬虫方向发展，还是想从开发的方向上发展。这些其实都是要提前想好的，这样才能快速地掌握自己所需要的知识，也才能更快地上岗。

2、就是师资力量

这点大家应该很清楚，从我们九年义务开始就一直在学习，接触的老师也很多，所以我们也是深刻的明白，老师有多么的重要。好的老师能够帮助到我们更好的学习。同时不够优秀的老师不仅不能帮助到我们学习，还有可能磨灭我们的学习兴趣。

同时培训机构的老师也是参差不齐的，不是说培训机构的老师不好，但是有一点大家要知道，程序员可以做培训机构老师，但有的培训机构老师是做不了程序员的。这点呢我希望大家能够明白。

不仅如此，机构老师考验的不仅是专业能力，也考验着授课能力。要知道讲师的能力水平和授课水平都是直接关系到我们是否能学到关键的技术，以及我们学到的技术水平高低。所以这点就极其重要，选择机构的时候尤其要注意这点。实在不知道如何选择，可以参考我的这个！

3、先上试听

大家要知道，每个机构的老师都不会说自己不好，做人呢只会夸自己，夸别人。如果别人给你推荐，很可能只会天花乱坠的先夸一遍，然后这就会影响我们的判断。一开始明明大家说得都挺好的，但是为什么上课之后又感觉和当初想象的并不一样。

毕竟上课的是自己，学习的也是自己，最主要的感受要靠自己去体验，这样才能知道自己是否真的能够学到东西，才能知道自己是否真的能够学好！

所以刚开始的我们可能也无法判断老师是否真的可以，但是一般培训机构的课程都是可以先试听的。所以大家要记得试听，先体验一下上课的感受，看自己是否能够接受这种授课方式。同时也要确定好是不是缴费后试听，还是随时试听，试听的效果如何?是不是照本宣科，讲师上课是不是有激情?你是否听的进去？这些都是需要注意好的！

4、学费问题。

最后这个问题我想一定都是大家很关心的问题，其实每个人的经济情况不同，而且Python培训需要的费用都不少。所以在考虑报名学习的时候，可以根据自己的实际情况来选择性价比高的Python培训班报名学习。

毕竟现在的培训班那么多，价格也是有高有低，选择个适合自己的，价格中等的，能够接受得就不错了，没必要花费很多在这个方面上。要知道Python也是能够自学成才的。

最后呢不管去哪家Python培训机构，学习最终都是靠自己的，所以学习需要您能坚持，虚心请教，才能掌握真正的技术。毕竟学习是自己的事！所以在这里还是要推荐一个python学习交流环境，可以加入我们的python裙，关注小编，并私信“01”即可进裙，领取python学习资料，会节约很多时间，减少很多遇到的难题。并且会分享一些Python进阶资料和零基础教学，欢迎进阶中和对Python感兴趣的小伙伴加入！这样可以提高大家的学习效率！

其实你就学不会 Python

标题党一下，Python 程序员成千上万，当然有很多人学得会。这里说的“你”，是指职场中的非专业人员。

职场人员一般会用 Excel 处理数据，但也会有很多无助的情况，比如复杂计算、重复计算、自动处理等，再遇上个死机没保存，也常常能把人整得崩溃。如果学会了程序语言，这些问题就都不是事了。那么，该学什么呢？

无数培训机构和网上资料都会告诉我们：Python!

Python 代码看起来很简单，只要几行就能解决许多麻烦的 Excel 问题，看起来真不错。

但真是如此吗？作为非专业人员，真能用 Python 来协助我们工作吗？

嘿嘿，只是看上去很美！

事实上，Python 并不合适职场人员，因为它太难了，作为职场非专业人员的你就学不会，甚至，Python 的难度可能会大到让你连 Python 为什么会难到学不会的道理都理解不了的地步。

日常工作中碰到的数据大都是 Excel 表格那种，称为结构化数据。程序语言要想用来协助日常工作，就需要有较强的结构化数据处理功能。

Python 用来处理结构化数据需要有一个叫 Pandas 的开源包，这东西不是 Python 的固有组件，你得自己再下载安装，过程就不太简单了，要配一堆让初学者晕死的东西。当然还可以借助第三方程序，但这些第三方程序本身的安装又是个问题，启动起来又有一堆工程环境配置让人不知所措（人家设计出来是做大型应用的）。还有调试，你不可能一下子就把代码写对，Python 开发环境的调试功能本来就不太好，Pandas 又不是 Python 的原生内容，调试就更费劲。

这些麻烦还是题外的，也能克服一下。关键问题在于，Pandas 就不是为结构化数据设计的，会有许多不能如你所愿而且非常费解的东西.

我们通过例子来看一下，比如这样的表格：

除第一行外的每行数据称为一条记录，对应了一件事、一个人、一张订单……，第一行是标题，说明记录由哪些属性构成，这些记录都有相同的属性，整个表就是这样一些记录的集合。

Pandas 中主要用一个叫 DataFrame 的东西来处理这类表格数据，上面的表格读入 DataFrame 后是这样的：

看起来和 Excel 差不多，只是行号是从 0 开始的。

先试试汇总各部门的人数：

分组后再计数，这是常规思路，但结果有点尴尬：

部门人数，也就是每个分组的成员数量，只要有一列就行了，为什么出来这么多列，它像是对每一列都做了同样的动作，好奇怪。

这是因为 DataFrame 本质上是个矩阵，而不是记录的集合，Python 也没有记录这样的概念。count 作用在矩阵上，就会对每一列计数，有点意想不到吧。

简单的过滤运算，比如取出研发部员工，我们想像中的结果应该是人员表的子集，但实际上是整个人员表（矩阵）和一些被选择的行位置（称为行索引），可以理解为子矩阵。这时候输出结果可能也看不出啥，但想进一步操作，比如给研发部员工涨 5% 工资，你就会再次发现“意想不到”了。用 DataFrame 处理结构化数据时，要绕到矩阵的思路上去，这会非常挑战初学者的理解力。

怎样才能正确输出部门人数呢？要用 size 函数，它才是用来查看各组的成员数。

这个结果就正常了：

不过，这个结果不再是二维的 DataFrame 了，而是个一维的 Series，它不能再继续应用 DataFrame 的方法了，又是“意想不到”。

明明分组汇总结果也是个有行有列的结构化数据表，继续用 DataFrame 不好吗？为什么要再搞一种东西？让人费解。

Python 并没有止步于这两个。比如，分组运算的本质就是把大集合拆成小集合，结果应该是个集合的集合。那我们看看 DataFrame 分组后是什么样子呢？把上面代码中分组结果打印出来看。

结果出来：

这是个啥东东？这是集合的集合吗？上网搜一下，原来这叫做可迭代对象，它的每个成员都是以 DataFrame+ 分组索引构成的，也有方法再拆开看。这个被称为什么对象的东西，本质上是大矩阵的子矩阵构成的集合，勉强也能算是集合的集合了，但它并不能像普通集合那样直接用序号取某个成员（比如 group[0])。

估计到这里不少人已经晕了，完全搞不清我都在胡说八道些什么。嗯，这就对了，这才是职场人员的正常状态。

Python 有 N 多“对象”来描述同样数据，各有各的适应场景和运算规则，如 DataFrame 可以用 query 函数过滤，而 Series 不可以，分组后这个对象更是完全不同。这些东西之间转换还很“丝滑”，稍不留神就变成另一种不认识的东西。结果，编程基本靠搜，即使跑对了也还是搞不懂记不住，下次还得搜。

再进一步，将各部门员工按照入职时间从早到晚进行排序。这只要分组后将子集按照入职时间排序即可，写出来是这样的：

看起来有点啰嗦，要写个 for 循环一点点做，这似乎体现不出集合化数据处理的优势了，毕竟结构化数据都是批量集合式的，都写这么啰嗦, 那么和 VBA 什么的区别也不大了。

嗯，其实 Python 也有不用 for 循环的写法：

但是，这里最关键的倒数第二句，有个 apply 和 lambda 的那句，能看明白吗？

这是所谓的“函数语言”概念，写法复杂度和理解难度都超出了大多数非专业人员的能力范畴，具体啥意思，这里也懒得解释了，自己去搜搜看能不能搞懂。

简单总结一下：DataFrame 本质是矩阵，不是记录的集合，编程要按矩阵的方法来思考，经常会有点绕，结果也会有“意想不到”。

更麻烦的是，Python 有太多相似的数据类型，比如 Series，DataFrame，分组对象都可以表示某种集合，但各有各的规则，计算方法更是难以捉摸。想理解这些原理后正确运用，其难度和繁度都不是非专业人员能够和应该做的。

还有 apply+lambda 这种东西，不用呢，批量数据处理的代码太啰嗦，想用却很难搞懂。

事实上，Python 是个段位很高的东西。对于非专业人员来讲，Python 的强大和方便，只存在于培训班。你很少见到周围有职场人员在用 Python 倒腾 Excel，Python 真正的使用者都是重度专业人员，主要是搞人工智能的那群人。

面向非专业人员，esProc SPL 就简单多了。

SPL 只有一种集合，结构化数据表就是记录的集合，分组结果就是集合的集合。这些集合上可以执行同样一套运算。

来看刚才的例子，分组汇总简单 count 就可以得到正常的结果

分组的结果就是集合的集合，很好理解：

分组子集再排序不用难懂的 lambda 也依然简洁，SPL 把函数语言已经化于无形

esProc SPL 才是非专业人员真正有可能学得会用得起来的程序语言。

SPL已开源免费，欢迎前往乾学院了解更多！

本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com