一、前言
從2019年4月初開始自學Python,2019年4月12日在CSDN發表第一篇博文,時光如梭,一晃眼兩年過去了,
這兩年是個人作業二十多年以來投入精力學習最多的兩年,基本上近乎90%的晚上都堅持學習到晚上11點,學新知識、做測驗、查資料、寫博文總結…,同時在CSDN平臺也從一個小菜鳥成為了8級的老菜鳥,今天就來寫寫這兩年在CSDN的這些事,
二、2年的識訓
1、成績
所有在CSDN的“成績”,可以從這張小小截圖中體現:

這些里面最應該稱得上成績的應該是1079篇文章和近2萬粉絲(還差幾百個),當然文章里有水文、粉絲里有僵尸粉,不過文章都是自己學習經驗的總結,花了很多精力總結的,粉絲呢,應該大部分從我的博文中曾經獲得了些自己關注的知識吧,
還有個成績,就是僥幸獲得了CSDN 2020年的博客之星第三名,真的是自己都意想不到,名不符實,機緣之下僥幸而已,
這首先得感謝那些支持的朋友和粉絲,正是有大家的支持,才在投票階段僥幸進了前二十,其次得感謝CSDN的投票規則,只有在CSDN 2021年前注冊博主才能投票,很大程度上防止了刷票行為,最后是慶幸自己有幾篇有一定內容的文章,當時靈機一動將其置頂了,估計影響了最后評委們的打分,正是因這些因素,最終才出乎意料地讓老猿得到這個名次,
總之,這2年有點小成績,但也真只是小成績而已,
2、在CSDN認識的朋友
感謝CSDN提供的空間,讓老猿這個宅家的人認識了好些個新朋友,從他們那直接或間接的得到了支持、學到了知識、增長了見識,他們有CSDN真正的大佬、CSDN的作業人員,尤其感謝這些朋友:
- Eastmount:我從未見過的名義上的師弟,CSDN往年的博客之星前三,目前付費專欄訂閱數量排名第一位,在高校教過書,現安全專業博士在讀,計算機相關知識功底深厚,文筆華美,尤其擅長安全、影像處理和Python
- 1_bit:教育行業和CSDN直播界的杠把子,2020年博客之星TOP5,最新原力計劃的榜王之一,熱心的老弟,好像什么語言都會,博文風趣、內容引人入勝
- 夢想橡皮擦:CSDN直播界和爬蟲界的杠把子,夫妻店開得有聲有色,博文風趣,知識覆寫面廣,最新原力計劃的榜王之一
- herosunly:一個熱心的小老弟,文章內容涵蓋爬蟲、AI、Python等,博文內容豐富,近期周榜人氣之王
- 諳憶:CSDN大佬,2020年博客之星 TOP12、Java和SaaS 大佬,還是一個營銷天才,曾在一周內賣自己的付費專欄賺了1萬多
- wujianqinjian:CSDN的大佬,擅長系統集成,喜歡新奇的集成技術,善于在網上挖掘資源,不過現在作業了,估計累成狗了,幾個月博客沒更新了
- 軟體老王:CSDN大佬、博文風格多樣、內容范圍廣,樂于助人,好像有兩個號
- 紅月、劉成:CSDN的作業人員,有金手指可以將博文點石成金,好多次助老猿博文沖上推薦榜
要謝謝的人還很多,就不一一介紹了,
3、分享帶來的快樂
也許是老猿的博客并不高深,在CSDN這個平臺上,通過CSDN博客留言、CSDN私信留言以及微信公眾號留言咨詢的朋友并不多,一周有個1-3個,碰到這種情況只要有時間老猿都會盡力,大部分情況能解決,少數超出自己能力范圍的只有抱歉,大部分人解決問題后會真誠地表示感謝,也有部分回復之后杳無音信,不知道是否解決,有時也會請大家幫忙點贊支持一下,有次有個博友問了兩次問題給了好幾個贊,心中還是蠻欣喜的,
幫助別人解決問題,確實讓人心情愉悅!
還有回有個博主想請老猿幫忙寫個視頻處理系統,因擔心Moviepy性能不足誤了人家的事,給一篇文章請他下載附件試用一下,后來他訂了moviepy音視頻開發專欄付費專欄,這個事情就沒有然后了,我也沒問,雖然真能掙幾萬塊錢很讓人驚喜,但機會沒到也不能強求,只要真正能幫助到人也就是寫博客的意義了,
4、關于老猿的專欄
這兩年老猿發布了十多個專欄,目前發布的專欄主要有如下:

其中黃色標記的是還未完結的專欄,以上專欄中有四個付費專欄,銷售最好的是《使用PyQt開發圖形界面Python應用》,其次是《moviepy音視頻開發專欄》,再次是還在更新的《OpenCV-Python初學者疑難問題集》,最后是剛完結價格最低的《Python爬蟲入門》,以上四個專欄都有對應的免費專欄,付費專欄銷售量每周大概在40-100名之間浮動,看到年底是否足夠老猿換一臺新便攜,
三、關于自學和寫博的一些個人經驗或教訓
1、自學的教程很重要
如果有老師授課,學習起來肯定是事半功倍,如果沒老師找本好的教程也可以,否則就是事倍功半,
老猿開始學Python時,依賴的是《零基礎學Python》(老齊(qiwsir))、《Python基礎教程》第3版(Magnus Lie Hetland著,袁國忠譯)這兩本書,學習起來效率就比較高,后來學習PyQt和Moviepy時,基本沒有找到參考的教程,PyQt是結合Qt Designer的控制元件以及官網資料來學習的,Moviepy是參考官方資料加上閱讀原始碼,后面這兩個進展就慢很多,現學習OpenCV-Python,雖然網上資料豐富,但對于一個缺乏影像處理基礎知識的人還是遠遠不夠,導致進展非常緩慢,昨天剛下了本岡薩雷斯的《數字影像處理》,準備好好補補基礎知識,
2、規劃好學習的路線
學習都是有某種動力驅動的,有明確的方向,由于知識一般都是成體系的,提前規劃好學習路線,由淺入深的學習,做好相關計劃及準備作業,對提升學習效率有著非常重要的作用,
例如學習PyQt前,必須先學習基礎的Python知識,然后了解PyQt程式的基本構成框架、信號和槽的知識、Model/View的框架、再研究各控制元件的功能和使用,而控制元件的研究可以結合Qt Designer的控制元件欄串列進行,
3、關于博客文章內容
不同的博主有不同的寫作風格,如果博文要受歡迎,首先要有自己獨特的內容優勢,二是要容易被搜索到,要容易搜索到又需要比較好的標題,怎么算好的內容和標題,這方面其實各有各的見解,
關于博文內容首先要有原創性,其次要寫得清楚明白,最好有案例,這是最基本的要求,
另外關于發文,老猿一個有水文之嫌的做法是,除了成體系的知識內容介紹,就是針對自己花大力氣研究清楚的一些小知識點單獨發文,可以彌補成體系的知識內容介紹在搜索單個的知識點時不容易被搜索到的缺點,不但方便別人查找,自己有時也用得著,
老猿這2年千余文灌水方法:
- 系列文章內包含的重要單獨知識點單獨發文;
- 保持免費文章內容完整的前提下,將付費專欄刪減部分案例及部分疑難知識點后的內容發布到免費專欄;
- 勤寫,
4、關于學習習慣
每個人有不同學習習慣,老猿的學習習慣其實可能并不太適合大多數人,因為效率太低,個人認為大部分情況應該還是沒找對資料,
老猿是個比較糾結的人,對學習程序中遇到的細小問題都不想放過,在學習PyQt、Moviepy以及OpenCV時,針對有些基本沒有公開資料的知識點,為了研究清楚,通過查資料、做測驗、閱讀官方檔案甚至閱讀原始碼的方式去研究,為了弄清一個問題花3-5天是很常見的,有時甚至需要花超過一個月的時間,例如為了研究清楚OpenCV的形態變換的原理,就花了近一個月的時間,而學習仿射變換,也花了一個多月時間,期間還花時間溫習了線性代數的知識,最后覺得能自圓其說了才開始寫博文總結,
知識還是在學校有老師教時學習效率最高,所以在校的同學,如果有機會聽到老師講你感興趣的內容是最幸福的,當然如果不感興趣則另說了,不過是否感興趣也跟個人的經歷相關,想當年在學校學習線性代數自己也是苦瓜臉,現在回頭溫習時覺得這門課非常有意思,
四、也說說Python
很多學C語言和Java的人有點瞧不起Python,老猿在Java方面只有數千行的自學經驗,因此主要談談C和Python,老猿C和C++語言有大幾十萬行學習和專案實施撰寫經驗,從類的多型性、多執行緒處理、底層硬體介面開發、程式性能、程式產權保護上Python肯定差很多,但Python有如下三大優勢:
1、很Pythonic風格的代碼,如變數無需定義變數型別、鴨子型別、序列型別、迭代、類的字典資料、裝飾器等待,這些特色給開發帶來了代碼的精簡、提高了代碼的復用度;
2、強大的擴展庫,如numpy、TensorFlow、YOLO、PyQt、OpenCV-Python、Moviepy等等,這些庫大大的擴展了Python的功能,以至于想實作一個新功能時,都先去查查有沒有對應的Python擴展庫,簡直沒有Python做不到只有想不到的功能庫;
3、新手比較容易上手,由于語法簡單、沒有嚴格的型別檢查、變數無需單獨定義、鴨子型別的支持等,使得Python很容易學和使用,
老猿暫時就想到這么多,應該還有些其他優勢,大家可以在評論區補充一下,
其實C與Python的對比,有點類似匯編和C的對比,這么多年過去了,用C越來越多,但匯編并沒消亡,在某些方面使用還是挺多,只是二者的應用場景越來越有區隔,老猿認為C和Python也是如此,不過如果Python在短板方面能進一步優化一下則更好,
以上是個人入駐CSDN兩年的一些情況和感想,相比真正的大佬們來說,老猿還有很長的一段路要趕,因此需要分外珍惜時間,所謂“學問無遺力,功夫老始成”,學習要起到效果是需要時間的,所以“老驥明知桑榆晚,不用揚鞭自奮蹄”,
愿與所有尚在成長階段希望成為大佬的博友們一起共勉!大家相互學習、交流,一起加油、一起進步!
后記:
標題換了n次,倒數第二次標題叫《兩年CSDN 千余文兩萬粉 桑榆雖晚莫蹉跎》,后來看了沉默王二大佬的《11 年了,我在 CSDN 被訪問 800 萬+次! 被點贊 3.5 萬+次,被收藏 9.6 萬+次!》,最終決定改成這個直抒胸臆的標題,做一回標題黨,如果是被標題騙進來覺得浪費時間的,老猿非常抱歉!
跟老猿學Python!
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標籤:AI
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