Python之深入解析Python技能树的测评分析_python工程师技能树-程序员宅基地

技术标签： Python技能树如何进行学习什么是Python技能树？ Python技能树学习使用感受 Python技能树的优化建议 Python实用宝典

一、什么是 Python 技能树？

① 简介

技能树是 CSDN 提供的系统化，面向实战的学习环境，它能帮助用户从初学者成长为合格的 Python 工程师。
它系统地整理了关于 Python 领域的知识点，并从海量的 CSDN 数据中不断更新高质量内容。
除了传统的阅读学习，技能树为每一个知识点都提供了匹配的练习题，帮助用户随练随学直到精通。
如果是初学者：请马上开始学习，最终可以获得 CSDN 的技能认证。
如果正在学习 Python：请尝试 CSDN 的练习题，看看自己到底掌握了多少。
如果是 Python 的领域专家：请给 CSDN 提意见，并贡献高质量文章。

② Python 技能树样式

打开 Python 技能树，映入我们眼帘的是如下样子：

在这里插入图片描述

可以看到：
- 在左侧是学习目录的列表展示，每一个目录行继续展开，则是更多子目录的知识学习，如下所示：

在这里插入图片描述

- 在右侧则是学习目录的分布式展示，可以直接看到每一个目录下的学习知识点、参考资料、练习题以及难以程度，还有在线学习的人数等。

在这里插入图片描述

- 点击相应的子目录，便可以看到相应的参考资料，就可以进行相应的学习和提升：

在这里插入图片描述

二、Python 技能树如何进行学习？

以“Python 的缩进规则”为例，里面有很多参考学习的资料，不但有详细的文字说明，还有多种图文分析，让你可以更加形象的理解相应的知识。
- Python 的缩进规则的文字学习说明：

在这里插入图片描述

- Python 的缩进规则的图片直观分析：

在这里插入图片描述

在掌握和理解了 Python 的缩进规则之后，为了巩固自己学习的效果和掌握程度，还有相应的练习题来检验，方便及时帮自己查漏补缺：

在这里插入图片描述

打开练习题，如下所示：

在这里插入图片描述

如果自己对题目有什么不理解的地方，或者更好的解题技巧，还可以在交流讨论区进行交流和探讨：

在这里插入图片描述

三、Python 技能树学习使用感受

正如文章开头说的，Python 技能树出现了学习目录大纲：
- Python 学习的知识体系较多，有 Web 编程，数据采集，数据挖掘，数据可视化，自动化运维等，就需要相对完整的知识体系，这里的每一个体系都还没有自己独特的后期技术体系，大纲也没有对应各个技术栈分支，没有区分 Python 体系的大纲，没有相对完整的系统性和整体性；
- 我们在学习新的知识的时候，肯定是循序渐进，由浅入深，感觉这里也没有对知识点进行“难易程度”的分析和区分，没有呈现知识的递进状态，让初学者不能那么友好的去掌握学习知识。
学习的参考资料相对还是比较少，没有多方面对知识点的分析见解和知识剖析，相对优质的知识分析也比较少，需要更多补充和完善。
在参考资料的最后，可以看到有一个“提交优质内容，作为该知识点的学习资料”的功能，但是去点击的时候，会发现：如果你没有完善该知识点的学习和打卡，便无法提交，这一点对已经在其他地方学习掌握该知识的熟练者，有点不友好，如果想要提交内容，还得需要学习完成之后才能提交。还有就是：上述学习资料提交之后，就单单提示“提交成功”，作为提交者，更多地期望知道自己博客的审核进度与状态。以及对相应的提交以“阅读量、点赞量、收藏量、评论量”等方面进行评估和排名，优先显示和靠前。
学习之后的课后练习题，也没有进行“难易程度”的分析和区分，也没有给出习题的参考答案和分析理解，让学习者对不会的题目不能第一时间去好好理解和第一时间掌握，需要花费的时间较多。
在交流讨论区，不同学者的发言的质量没有相应的评估，可能会出现质量参差不一的评论出现，希望能有一个对评论质量做出评估的体系，或者是对相对较好的评论置顶或者排名靠前，亦或者是设计一个点赞或者踩的功能。

四、优化建议

建议 Python 相关技能的知识体系，设计分支更加系统性和完整性，以及设计更加相对独立的知识体系，由浅入深，由易到难，循序渐进，并健壮知识技能树；
知识点学习的参考资料最好以“阅读量、点赞量、收藏量、评论量”等进行排名和择优靠前，或者对比较好的文章进行标记，曝光提高；
知识点学习的参考资料的优质资料提交，最好设置一个已经掌握知识的相对熟练者直接提交的功能，不要全部完善该知识点的学习和打卡；上传的资料最好设置一个“审核进度与状态”，方便自己查看和改进，并以“阅读量、点赞量、收藏量、评论量”等进行评估和排名；
学习之后的课后练习题，最好做一个“难易程度”的区分，并给出习题的参考答案和分析理解，方便学者第一时间去理解和第一时间掌握；
交流讨论区对不同学者的发言的质量最好做出相应的评估和排名，可以更好的让学习者选择较好的评论进行学习和消化，亦或者是设计一个点赞或者踩的功能；
最好设计一个阶段性的学习考核，检验自己的学习质量和成果。

本文链接：https://blog.csdn.net/Forever_wj/article/details/120610403

原作者删帖不实内容删帖广告或垃圾文章投诉

智能推荐

解决electron+vue项目起始加载慢的问题_electron vue项目打开慢-程序员宅基地

文章浏览阅读461次。_electron vue项目打开慢

linux下编译GDAL外加扩展格式支持（五）--完-程序员宅基地

文章浏览阅读229次。接1、2、3、4篇。10、安装mysql支持安装fedora15或者16系统时若选择安装mysql数据库，则必须自行安装mysql开发包。因为自带默认数据库不会安装这个包。否则会遇到mysql错误：ogr_mysql.h:34:23: fatal error: my_global.h: No such file or directory#问题原因：找不到mysql头文件..._linux gdal netcdf5

Linux tc qdisc 模拟网络丢包延时-程序员宅基地

文章浏览阅读1.2k次。Linux tc qdisc 模拟网络丢包延时_tc qdisc

linux64bit 安装 jdk 1.7-程序员宅基地

文章浏览阅读336次。linux64bit 安装 jdk 1.7下载地址： https://edelivery.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u21-b11/jdk-7u21-linux-x64.rpm0. 卸载rpm版的jdk： #rpm -qa|grep jdk 显示：jdk-1.6.0_10-fcs 卸载：#rpm -e --nodep..._liunx64位得jdk1.7

【Linux笔记】-----Nginx/LVS/HAProxy负载均衡的优缺点_中间件应用场景nginx lvs proxy-程序员宅基地

文章浏览阅读552次。开始听到负载均衡的时候，我第一反应想到的是链路负载均衡，在此之前主要是在学习网络方面知识，像在NA、NP阶段实验做链路负载均衡时常会遇到，后来还接触到SLB负载分担技术，这都是在链路基础上实现的。其实负载均衡可以分为硬件实现负载均衡和软件实现负载均衡。硬件实现负载均衡：常见F5和Array负载均衡器，配套专业维护服务，但是成本昂贵。软件实现负载均衡：常见开源免费的负载均衡软件有Ngin..._中间件应用场景nginx lvs proxy

多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM多变量时序预测_cnn可以进行多步预测-程序员宅基地

文章浏览阅读4.7k次。多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM多变量时序预测目录多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM多变量多步预测基本介绍模型特点程序设计学习总结参考资料基本介绍本次运行测试环境MATLAB2020b，MATLAB实现CNN-LSTM多变量多步预测。模型特点深度学习使用分布式的分层特征表示方法自动提取数据中的从最低层到最高层固有的抽象特征和隐藏不变结构. 为了充分利用单个模型的优点并提高预测性能, 现已提出了许多组合模型。CNN 是多层前馈神经网络, 已被证明在提取隐藏_cnn可以进行多步预测