大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程求极限的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python编程求极限的解答，让我们一起看看吧。
如何用三天掌握python技术？
提这个问题的像***一样，那么好学，别人干嘛要学几年，每次这种弱智问题看到都讨厌。3天可以学python，你是天才吗？还是很厉害的人吗？就是有其他编程语言的基础都不敢说三天学会。你应该问学好python要多久，如何快速学好python
首先我得反问你，你所定义的掌握python技术，是期望达到一种什么样的境界？
***如说掌握基本的就是你所定义的掌握python技术的话，我估计你花个一天时间，专心去看廖雪峰的python教程，也能对这门语言有个大概的了解了。这个时候，你应当是可以很轻易的写出一个从1加到100的函数。
***如说能够掌握操作数据结构、操作文件、操作数据库、基于python的排序算法、面向对象编程、python标准库的使用，这些你都能够很轻松的搞出来，这样的境界是你所认为的掌握python技术，***如你还有其他工作干扰的话，我觉得3天应该不够，你至少需要3周，除非你赋闲在家，天天可以学习的话，我觉得正常初学者都应该至少一周才能掌握吧。
***如说能够熟练掌握建站、会爬虫、会数据分析，会深度学习、机器学习、自动化测试等领域的技术，我觉得3年应该才可以达到。
我也不瞎bb太多，我也就是个普通二本非计算机专业的工科生，这就是我的理解，我的极限。我也不知道市面上的搞python的程序员都是用多久时间掌握pythn技术的，但是拍婶那么美，***如你真的喜欢拍婶，你应该花更多时间去宠爱拍婶。
最后，人生苦短，我用python
python技术是一个很大的概念，如果只给我三天时间，我理解是掌握python基础。
首先学技术，不管学什么，都不能浮躁，学习有他自己由浅入深的客观规律。如果非要只给我三天时间，我觉得在全面的条件下，深度就必须有所放弃。
三天读一本全面而且是编程技术类图书，算是比较快的了。可以先找一本基础的python书籍浏览一遍，如果有其他语言基础，了解python语言特性应该不难。
那是有其他语言编程经验的，其实看一天的文档就能说掌握了python，只不过是掌握语法而已，还有框架，各种sdk，api,语法规范，等各种各样的细节。如果说回了语法就算掌握了，那么我现在每天可以掌握一门语言。蓝额，并没有什么卵用，在各项服务都精细化的今天，就算你用flask写个网页，也没什么卵用。关键在于精，细，准。
作为程序员要想快速掌握一门语言，少不了敲代码。楼主说你考试很厉害，实践能力就不行了，那是因为你编程实践太少了，要将理论知识和实践一起应用才能提高。刚开始，你可以给自己定一个目标，坚持每天编写一个程序之类的目标。所谓的三天掌握Python其实，只是会用会应用。对于Python深入的了解，无论你有多厉害也不可能两三天就能掌握，其实Python的语法并不难，而且Python相对于其他语言来说，更易理解，有兴趣可以自己去了解一下。
我以前从没学过编程，学Python看什么书？
现在软件很多，也有训练营课程等，可以先看看介绍及视频，试听课等，毕竟现在的***很丰富，理论基础固然重要，但是实操更重要一些。
给自己一个领域，主要的用途和目的清楚了，定准自己需要努力的方向，进行系统的了解和深度学习，反复的练习，通过[_a***_]操作，试验，哪怕错误都是最好的学习和沉淀。
应用是最好的学习，***用极限思维和刻意练习多维度的进行知识的迭代。一定会有意想不到的效果。
多借助自媒体，公众号，***等渠道，让自己多维度的进行学习，各种涉猎都能够达到相互互补作用。
如果是工作主用，建议***➕实操➕书籍(查阅参考)，书籍推荐《python编程入门到实践》、《python基础教程》也可以，不过排版问题看着挺累的，***可以去哔哩哔哩，很多教程，主要还是实操，基础过后可以以python某个库或者领域去学习，比如爬虫、数据分析、大数据、AI算法等，贵在坚持；如果是工作或者学习***使用，看看***➕实操，不懂的可以网上查，网站csdn，菜鸟上都有，书籍其实也不太必要，当然还是需要坚持实操，毕竟很多人是从入门到放弃的[抠鼻]
作为一个做科研经常使用python的小编程者，我来回答下这个问题吧。
书籍
入门看教科书，提高看技术书，入门书要薄，技术书要厚
一开始薄的书才能看得进去。要想深入还是需要厚书。
python入门推荐《计算机编程导论——python程序设计》
到现在也在用Python开发（也用其他语言）中间翻过的书挺多，借这个机会来做个总结：
1.Python是典型的入门容易的语言，学习曲线比较平坦，可以快速入门，然后在实际项目中做两方面的扩展，一个是语言本身，一个是更多的库。对应的书籍就是三类，入门->语言->库。
2.入门的书，上面这本《计算机编程导论——python程序设计》足够，可以快速入门，让自己能够开始实际操作，语言扩展推荐《Python基础教程 第二版》（修订版），第二版有两个版本，前一般被翻译毁了，修订版还不错，后面还有10个实际操作的项目，可以练手。
3.Python最大的特定就是丰富的库，这方面推荐《Python标准库》，虽然现在已经不是最新的库了，但是书中的库都是使用Python进行开发的基础库，用好它们足以应付绝大多数场景，不过这本书本身也比较厚，可以当工具查。
1.《Python编程：从入门到实践》
这本书算是比较全面系统的入门Python教程。基本的概念解释得算是比较不错的，我们知道，对于零基础学习编程的人来说，基础的概念是最关键也是最重要的一部分，谁能把基本的概念讲得通俗易懂，那么谁也就自然受欢迎了。
2.《像计算机科学家一样思考Python》
本书更多的是想培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计、开发的方法。从基本的编程概念开始，一步步引导读者了解Python语言，再逐渐掌握函数、递归、数据结构和面向对象设计等高阶概念。
3.《Python编程：从入门到实践》
2016年出版的书，基于 Python3.5 同时也兼顾 Python2.7 ，书中涵盖的内容是比较精简的，没有艰深晦涩的概念，每个小结都附带练习题，它可以帮助你更快的上手编写程序，解决实际编程问题，上到有编程基础的程序员，下到10岁少年，想入门Python并达到可以开发实际项目的水平，这本书都是个不错的选择。
4.《Python核心编程第三版（中文版）》
该书向读者介绍了这种语言的核心内容，并展示了Python语言可以完成哪些任务。其主要内容包括：语法和编程风格、Python语言的对象、Web程序设计、执行环境等。该书条理清晰、通俗易懂，是学习Python语言的最好教材及参考手册。所附光盘包括Python语言最新的三个版本及书中示例代码。
5.《Python算法教程》
Python算法教程用Python语言来讲解算法的分析和设计。本书主要关注经典的算法，但同时会为读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。全书共11章。分别介绍了树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题以及困难问题及其稀释等内容。本书在每一章结束的时候均有练习题和参考资料，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。在全书的结尾，给出了练习题的提示，方便读者进行查漏补缺。
学习编程是不是要多敲代码？
学习编程自然是需要多写代码的
这应该不光是编程吧，我们学任何东西都是一样的。我如果要学习设计，那一定是经常勾勾画画，CoreDraw、Photoshop那一定是经常用，把很多常用的快捷键都记住，最后融会贯通。如果不经常联系使用，那估计画直线都不一定能画好。
编程自然也是一样，因为语言本身其实并没有什么太大的难度，但是将语言编程一种工具，中间的过程并不是看看书，冥想一下就可以实现的。
作为一个程序员，其实我们在编程过程中用到最多的功能就是Debug。因为一个函数，可能包括是几百行甚至上千行代码，人的大脑是有极限的，你很难100%的确定几百上千行代码执行的过程中，你的大脑计算结果和程序的计算结果就是一模一样的。
所以，我们在编程的过程中，还有大量的时间是用来发现问题并解决问题。当我们发现问题，解决问题的过程中，我们又会学习到很多的经验和知识，未来我们再次面对类似的问题时，我们就能够很好的避免出现同样的错误。
而这个过程，一定是在不停的写代码，不停的Debug，不停的思考过程中所带来的成果。如果我们只是去看书，只是去在大脑里模拟书上的内容，其实是无法系统化的对程序进行了解的。换一种说法，现在让我们去写一篇论文，那么我们一定是先整理出大纲，然后在根据大纲补充内容，而补充内容的过程中我们也需要去尝试，去翻阅一些书籍。就算论文写出来了，后面也会有各种修改和补充，基本没有一步到位的论文。
如果现在，让我们不去写，也没有练习，只是通过“想”，就勾勒出一篇论文，这不是人力所能达到的范畴。所以，多写代码可以说是程序员成长最最基本的。
学习一定不是一个闷头自己干自己的过程，很多的知识、很多的学习方法其实前人都已经总结出来了。写代码是通过实践和其他人的知识转化成为自己的一个过程，或者说是自己发现和印证自己理论的一个过程。
所以，我们在写代码之前，还需要多去看别人的优秀代码，然后通过读懂别人的代码，然后模仿别人的代码，最终实现自己能够写出这样的代码。
我也简单分析一下我个人曾经的学习经验吧：
我觉得的需要，原因如下;
1, 任何原理性的东西，必须首先了解原理，如果不了解就大量练习。可能会成为程序大牛，但是你若理解原理后，那么我相信你会事半功倍。
2，那么为什么多写代码呢？写代码是理论联系实际的过程，并且写代码是提现细节的过程，写代码更是纠错的过程。一个人能写代码，但是不能是不行的。所以，写代码就是磨练你的意志力、逻辑能力、以及判断能力。
3，不知道你有没有发现，有的人写代码执行效率效率高，有的人写同一个项目代码的执行效率低，这是为什么呢？其中很重要的原因就是敲代码多了以后知道怎么用最短的代码执行最长的任务。
总得来说，代码是一个人了解程序世界的钥匙，要多多联系，结合理论知识一定会成为行业翘楚😀
基本上是这样的。编程不仅仅需要学习相应的语法知识，还要多练，积累经验，练多了之后同一个需求你就会有一个更优的写法，不仅仅要自己写还有一个重要的事情是要看别人大神写的代码，并且借鉴，把他的变成你的。并且你可以更快的去解决你所遇到的问题，这个能力很重要
我没学过编程，也很想学习编程，因此看到此问题也想问各位高手一起讨论🙏
我理解的编程，应是一个创作过程。当然这过程是根据创作作品的难易来确定时间周期与工作量。
敲代码应是创作过程的一种体现。就算写一篇***，码字是一个写作过程的体现。
因此我理解的学编程的重点应是创作作品的架构搭建与逻辑疏理。就象一部电影，一部***，架构及呈现逻辑才是能否产出好作品的关键。
因此，我理解敲代码只是编程中最基础的部分。当然，多敲代码对熟悉编程应有帮助，但不是其的重点。
行外汉胡言乱语，不知是否有这点逻辑，望指正🙏
这是很多编程初学者比较关心的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下。
首先，编程语言说到底就是一门工具，在学习编程的过程中，只有多做实验才能慢慢对编程语言当中的抽象概念建立起画面感，从而形成自己的编程思想。所以说，学习编程的过程一定要多做实验、多敲代码，如果说学习编程有什么捷径的话，那么多做实验本身就是一种学习编程语言的捷径。
在学习编程的过程中，一方面要多敲代码，另一方面在实验的选取上，还需要注意以下几个方面的内容：
第一：实验要有针对性。编程实验要根据学习者的实际情况，进行针对性选择，在学习的初期主要以验证抽象概念为主，主要是通过各种实验来掌握编程过程，以及编程语言自身的各种特点。
以Java语言为例，作为典型的面向对象编程语言，J***a语言自身的抽象程度还是比较高的，在学习的初期一定要通过实验来掌握类、接口、对象、封装、多态等核心概念，对于这些概念的理解是后续学习的重要基础。在学习的初期，实验并不要追求代码量，而是要重视代码自身所能够描述的概念。在学习J***a、Python、C++等面向对象编程语言时，一定要重视对于各种抽象的理解，而实验是理解抽象最为便利的方式之一。
第二：实验要有层次。在准备实验的过程中，还需要重视实验的层次要逐渐推进，早期以验证概念为主，中期以建立编程思想为主，后期以应用为主。早期的编程实验要注重验证，以建立抽象概念的画面为主，此时要重视对于概念本身的理解。
什么叫算法？
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。
算法（algorithm）是解决一系列问题的清晰指令，也就是，能对一定规范的输入，在有限的时间内获得所要求的输出。
简单来说，算法就是解决一个问题的具体方法和步骤。算法是程序的灵魂。
当人们提到“算法”一词，往往就会把它们当成专属于“人工智能”的范畴，很多专业的计算机人士也是，提起算法就头疼，不知道如何学习算法，慢慢的对算法就会失去兴趣，算法不仅仅是计算机行业特有的，在我们的生活中也处处存在着算法，算法是专注于解决问题的过程和方法。
既然提到了算法是解决问题的方法，哪方法也是有好有坏的，算法是在特定问题下解决问题的方法，证明一个算法的好坏，就要看它的时间复杂度和空间复杂度。
通过一个实例来说明算法的好坏，***如李四是班长，老师叫李四统计下本班的人数是多少？
李四非常自信的一个、两个、三个的数了起来，然后报告老师，本班总共8人，老师说人数少，可以这样数，然后人数过大，是不是就非常浪费时间了，那你的时间复杂度是不是就大了，想想还有没更好的办法！。
基于这个想法，可不可以以两个一组，进行来分，最后看下综合是多少组乘于它组的总人数，是不是就是它的总人数，那可不可以以十人一组或者二十人一组呢，这样是不可取的，因为多人一组还是要数的，最后时间复杂度还是要增大的。
结合以上两个算法可以得出，组的概念还是有用，哪能不能更高效大的方法呢？如果在人数较多的情况下，可不可以按照房间的概念来区分的，***设每个房间可以容纳20人，看最后一个容纳多少人，前面每个房间数乘于容纳的人数再加上最后一个房间容纳的人数之和，就可以得到最终的人数。
以房间号计算的方式，虽然可以快速计算出结果，但是它所消耗的空间复杂度是大的，反而有点得不偿失的，如果不考虑消耗的内存大小，可以考虑使用这种方式。
感谢邀请：
算法，是解题方案准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。计算机出现之后，对于给予计算机指令的一系列指令，特别是完成较为复杂指令的程序被统称为机器算法。
算法，在每个领域都是非常重要的。
算法（Algorithm）是对解题方案的准确而完整地描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。
形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。
一个算法应该具有以下五个重要的特征：
有穷性
（Finiteness）
算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；
确切性
(Definiteness)
到此，以上就是小编对于python编程求极限的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程求极限的4点解答对大家有用。
