最近刚python入门,看了入门教程,该如何提高_python入门教程非常详细

数字化改变了我们生活的方方面面：信息获取方式、沟通方式、购物方式，以及衣、食、住、行的方方面面。数字化的惊人力量正日益改变着商业模式。

因此，企业的创新步伐以及变革的意愿与能力便成为行业竞争中取得成功的关键因素。为了把握住汽车行业的快速变革机遇，汽车厂商和经销商必须从产业价值链到用户连接、用户服务体系、用户经营体系，进行全方位重构。如果想提高自身的商业价值和商业竞争力，企业必须要采用数字驱动的创新技术和体系。

2020年初的全球性的新管疫情，对汽车行业所造成的冲击可谓是异常严重。对于传统经销商则出现了危机和挑战:无论是新车还是售后，到店买车和保养客户锐减、资金面临巨大挑战。

第一部分：汽车经销商:如何结合数字化，提供差异化特色化服务

疫情将加速线下汽车经销商的洗牌和集中度提升-各类经销商都因此次疫情面临着前所未有的挑战，过去现金流绷紧的汽车经销商遭遇的创伤更大。房租、人员工资等固定成本难以支付，小型经销商的生存环境更加恶化，大的经销商也同样面临损失，纷纷下调营收预期。而疫情的持续和蔓延也将加速线下汽车经销商的集中度的提升，经营不善的经销商退网或转型，这一市场将被更有盈利能力、服务能力的经销商接手。相对而言，这些经销商的管理、经营更为规范，服务更有质量，也具有更强的抗风险能力。

线上卖车离真正成熟尚有较大提升空间-从员工到客户，临时变身在线直播的销售顾问意识到，汽车销售绝非把线下的卖车直接搬到在线直播这么简单。无论是卖新车还是卖二手车，在线直播不是一对一为用户讲解和服务，所以销售顾问在销售过程中，需要对销售流程有更强的掌控。如何在在线互动过程中把控互动节奏，借助多媒体手段吸引客户注意力，特别是汽车专业知识方面，对直播顾问提出了更高的要求。许多在线化业务，以保证用户对于经销商的粘性和基本销售线索、销售业务的达成，营销效果上往往差强人意，临时转型在线直播，从线下和在线的营销方式、互动方式、销售流程和节奏的区别也是对顾问卖车方式的巨大挑战。

汽车经销商线下门店不会被颠覆，线上线下的融合是长久之道-未来线下4S经销商，无论是新车销售还是二手车销售，线下门店的客户体验、客户服务，都是在线所无法替代的资源。具备优质数字化能力的汽车经销商除了积极强化线上获客户能力外，与线下门店的优势结合，才能完善营销和服务。长期而论，在线上汽车的直播、营销，更多的在于帮助营销获客，获得线索，最终都是需要邀约到店、试驾、签约、成交。兼具线上与线下形态的体验，融合线上与线下营销的汽车营销和服务形态，也会被更多经销商作为数字化转型战略重点思考。

提升数据业务化能力是经销商数字化转型的一个契机。

若从运营现状来看，线上和线下都各自有各自的痛点，无论是新车还是二手车业务，那么这次疫情事件更多是对经销商自身能力的一个考验，同时也是经销商数字化转型的一个契机，而这一转型的背后更是数据业务化能力的提升。在疫情过后，OMO(线上线下融合)的表象下是经销商从模式、业务流程到工具拥抱数字化的进阶之路。从模式上，经销商聚焦以线下门店业务为核心，利用用户数据、运营数据多方位进行业务创新和业务能力提升，从而提升用户体验、保有客户的转化和持续服务。从业务流程上，通过前台、中台和后台的流程梳理，形成完整的数据通道和闭环，从而通过优化运营效率和提升销售转化效果，最终形成整个企业的降本增效和差异化发展。具体来说，数字化汽车经销商包括以微店、小程序、官网、第三方平台等私域、公域流量为基础的线索获客和客服前台，以CRM和保有客户挖掘转化为核心的中台以及数据分析、智能决策、运营分析等数据分析后台。而前台线索、营销数据将对销售过程和厂商产品迭代的关键数据形成数据资产，而数字化后台对于从决策分析、运营端口数据的汇总将不光为前台和中台，同时也为后台如组织架构、财务指标等的多维度反馈，从而最终赋能经销商的动态战略。

第二部分：利用智能数字化和用户经营体系驱动用户增长，增加可持续发展

无论是新车销售还是二手车销售，线上并非万能，也无法取代线下场景和线下服务。线上直接转化为营利的可能性仍需探索。部分经销商也在通过搭建小程序，微店、甚至自行组建团队开发APP、构建数据中台，以期通过拥抱数字化来帮助企业转型、提升竞争力和盈利能力。但是，毕竟数字化是属于体系化的工程，需要专业的人才团队和丰富的实践经验，才能真正落地并产生实质价值。而且，构建小程序、微店、门户，并不意味着立马流量会到来，需要有较强的运营团队进行运营体系的搭建和落地运营，才能取得成绩。即使是有了流量，是否意味着转化率的提高，短期的线上流量是否能转化为线下留存，对于大部分经销商仍是面临大考。目前，绝大多数经销商仅仅停留在线上获客和疫情期间短期活跃的状态，真正拥有高质量内容运营、制作和服务可以进行自传播的经销商并非多数。

汽车销售个性化服务。促进用户留存和向收入转化-高质量有线上营销，还是有较高转化率的。针对潜在线索和潜在客户，及时没有到店，也是可以通过建立标签库（如地域、车系车型需求、用户画像等）进行关联分析，通过与已成交用户对比寻找共性，预判潜在购车用户可能性，进而定向精准营销，增加用户转化几率。例如一二线城市对汽车的个性化服务需求更大，可以通过人工智能分析客户销售转化模式以及个体差异，突破过往营销手段和营销内容、营销模式千篇一律的弊端。大量数据证明，在这一种模式之下线索和客户成交转化均有大幅度提高，在线索转化时间、试乘试驾率、试乘试驾评价等方面相对于传统汽车服务模式下的客户均有突出的表现。

无论是新车销售还是二手车销售，都要把握市场下沉机会。受疫情影响恰恰相反，抖音、快手等在线营销渠道几乎对全国一二三四五线城市的全面覆盖，快速实现了低线城市用户下沉。以豪华品牌为例，目前的豪华品牌经销商和销售业务集中在一二线城市，在三四线城市网点门店布局较少。需求与供给的不匹配决定了未来三、四、五线城市有望成为未来增量市场的新高地。

中国汽车厂商和经销商的数字化转型机会和增长机会在哪里，如何红海求生，我想无论作为厂商还是经销商，您都已经从本文找到一些启发或答案。我们对于数字化的未来趋势是一贯的、坚定的。

在过去几年深耕汽车产业互联网，丰车服务过众多知名汽车厂商，其中包括世界五百强企业。为他们提供数字化解决方案、战略咨询服务、交易和营销方案、置换补贴体系、经销商培训体系等全方位的一站式服务体系搭建。核心是通过“管理运营营销交易”四位一体的价值体系，帮助厂商构建具有宏观战略的数字化解决方案，共建业务生态体系。

“管理运营营销交易”即通过我们搭建的“四位一体”数字化系统，构建从线索获客、置换评估、检测定价、库存管理、B2B拍卖、B2C零售、金融保险、延保售后、智能分析等全生命周期的服务体系，以线下经销商门店为服务场景商，连接人和车，以服务体系为核心，提升整体的业务能力和服务水平。

未来三年，丰车将与全国60%的汽车厂商合作共建产业链生态。通过数字化打通产业链上下游、赋能经销商，通过科技手段，帮助经销商打造智能服务型网点和交易场景，助力厂商和经销商，通过数字化和服务创新升级，提升客户服务水平，提升品牌保值率、提升盈利能力，真正靠数字化、高标准的服务体系，赢得未来。

Python简单易学、免费开源、高层语言、可移植性超强、可扩展性、面向对象、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。Python除了极少的涉及不到的开发之外，其他基本上可以说全能：系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、爬虫编写、机器学习、人工智能等等。Python的应用特别广，中国现在的人才缺口超过100万。

如果你想要专业的学习Python开发，更多需要的是付出时间和精力，一般在2w左右。应该根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会差。

以下是一份儿童编程Python教程的大纲：

Python入门：介绍Python的基本概念，安装及运行Python。

数据类型：介绍Python中的不同数据类型，包括数字、字符串、列表、元组和字典等。

条件语句：介绍Python中的条件语句，包括if和else等。

循环语句：介绍Python中的循环语句，包括for和while循环。

函数：介绍Python中的函数，如何定义和调用函数，以及函数的参数和返回值等。

文件 *** 作：介绍如何在Python中进行文件 *** 作，如读写文件等。

图形界面开发：介绍如何使用PythonTkinter模块开发图形界面应用程序。

游戏开发：介绍如何使用PythonPygame模块开发各种小游戏。

网络编程：介绍Python中的网络编程，包括socket编程、>

从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫

用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把，据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。

除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序，复杂度差了很多倍。

Web 程序

除了爬虫，Python 也广泛应用到了 Web 端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架，豆瓣的后台也是基于 Python。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架还有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通过上述框架，你可以很方便实现一个 Web 程序，比如我认识的一些朋友，就通过 Python 自己编写了自己的博客程序，包括之前的 zhihuphoto，我就是通过 Flask 实现的后台(出于版权等原因，我已经停掉了这个网站)。除了上述框架，你也可以尝试自己实现一个 Web 框架。

桌面程序

Python 也有很多 UI 库，你可以很方便地完成一个 GUI 程序(话说我最开始接触编程的时候，就觉得写 GUI 好炫酷，不过搞了好久才在 VC6 搞出一个小程序，后来又辗转 Delphi、Java等，最后接触到 Python 的时候，我对 GUI 已经不感兴趣了)。Python 实现 GUI 的实例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 实现的服务器端和客户端程序。

人工智能(AI)与机器学习

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。

机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

科学计算

Python 的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用 C 改写，Python 调用。同时，Python 可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门。包括 scipy、numpy 等用于科学计算的第三方库的出现，更是方便了又一定数学基础，但是计算机基础一般的朋友。

在学习Python的路上，从入门到精通有那些途径？百度提问和解答的都很多，你可以百度下看看。我目前只是入门还谈不上精通，总结个人自学的经验，应从以下几个方面来理解：

1 为什么选择学python？

据统计零基础或非专业的人士学python的比较多，据HackerRank开发者调查报告2018年5月显示（见图），Python排名第一，成为最受欢迎编程语言。Python以优雅、简洁著称，入行门槛低，可以从事Linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能等职位，薪资待遇呈上涨趋势。

2 入门python需要那些准备？

21 心态准备。编程是一门技术，也可说是一门手艺。如同书法、绘画、乐器、雕刻等，技艺纯熟的背后肯定付出了长时间的反复练习。不要相信几周速成，也不能急于求成。编程的世界浩瀚无边，所以请保持一颗敬畏的心态去学习，认真对待写下的每一行代码，甚至每一个字符。收拾好自己的心态，向着编程的世界出发。第一步至关重要，关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路，并坚持走下去。

22 配置 Python 学习环境。选Python2 还是 Python3？入门时很多人都会纠结。二者只是程序不兼容，思想上并无大差别，语法变动也并不多。选择任何一个入手，都没有大影响。如果你仍然无法抉择，那请选择 Python3，毕竟这是未来的趋势。

编辑器该如何选？同样，推荐 pycharm 社区版，配置简单、功能强大、使用起来省时省心，对初学者友好，并且完全免费！其他编辑器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推荐了。

*** 作环境？Python 支持现有所有主流 *** 作平台，不管是 windows 还是 mac 还是 linux，都能很好的运行 Python。并且后两者都默认自带 Python 环境。

23 选择自学的书籍。我推荐的书的内容由浅入深，建议按照先后顺序阅读学习：

231《Python简明教程》。这是一本言简意赅的 Python 入门教程，简单直白，没有废话。就算没有基础，你也可以像读小说一样，花两天时间就可以读完。适合入门快速了解语法。

232 廖雪峰编写的《Python教程》。廖先生的教程涵盖了 Python 知识的方方面面，内容更加系统，有一定深度，有一定基础之后学习会有更多的收获。

24 学会安装包。Python中有很多扩展包，想要安装这些包可以采用两种方法：

241 使用pip或easy_install。

1)在网上找到的需要的包，下载下来。eg rsa-314targz;

2)解压缩该文件;

3)命令行工具cd切换到所要安装的包的目录，找到setuppy文件，然后输入python setuppy install

242 不用pip或easy_install,直接打开cmd，敲pip install rsa。

3 提升阶段需要恒心和耐力。

完成入门阶段的基础学习之后，常会陷入一个瓶颈期，通过看教程很难进一步提高编程水平。这时候，需要的是反复练习，大量的练习。可以从书上的例题、作业题开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。我们收集了一些练习题和网站。可根据自己阶段，选择适合的练习去做。建议最好挑选一两个系列重点完成，而不是浅尝辄止。

31 多做练习。推荐网站练习：

crossin编程教室实例：相对于编程教室基础练习着重于单一知识点，

编程实例训练对基础知识的融会贯通；

hackerrank：Python 部分难度循序渐进，符合学习曲线

实验楼：提升编程水平从做项目开始；

codewar：社区型编程练习网站，内容由易到难；

leetcode：为编程面试准备，对初学者稍难；

牛客网：提供 BAT 等大厂笔试题目；

codecombat：提供一边游戏一边编程；

projecteuler：纯粹的编程练习网站；

菜鸟教程100例：基于 py2 的基础练习；

32 遇到问题多交流。

321 利用好搜索引擎。

322 求助于各大网站。推荐

stackoverflow：这是一个程序员的知识库；

v2ex：国内非常不错的编程社区，不仅仅是包含程序，也包含了程序员的生活；

segmentfault：一家以编程问答为主的网站;

CSDN、知乎、简书等

323 加入相关的QQ、微信群、百度知道。不懂的可以随时请教。

324 如果经费充足可参加编程实战的培训班（入门时不建议参加培训）。

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