為什麼我的Python 總是學不好?
在過去的教Python 的過程中。發現很多學生不是不願意學習，甚至許多人花費大量時間在四處買書、看線上課程。最後還是一無所獲。我總結一些我常看到的Python 學習者常見的幾個盲點！幫助更多人繼續前進。
本文以前往數據分析領域為方向建議！
1. 過度追求完美
這是最常見的Python 學習者的問題，也是本人一開始學習Python遇到最大的問題。過去我們在傳統教育下，總被要求要完全理解才算是好學生。導致我們在學習Python 時，會習慣要完全理解。讓看到不熟悉的介面、不懂的程式與法與不理解的突發錯誤就會非常沒有安全感。
最後覺得自己是不是沒有天賦、自責。
但事實上，程式語言反而要不斷的犯錯！
透過修改一點程式碼，執行一下。隨著錯誤越來越多，你會學到更多的經驗。甚至允許自己先不要完全理解程式碼，先執行看看輸出的結果與理解輸入與輸出的關係。一定可以快速累積經驗！勇敢的犯錯！按下Run鍵吧！
也有些人希望剛學習就可以不需要查詢，馬上快速的打出漂亮的程式碼！偷偷跟你說….其實在初入業界也有不少人也還以複製貼上改一改為主喔...(你知道的太多了…被拖走….
2. 搞不懂For迴圈
For 迴圈是常見讓人放棄的原因之一。主要是太抽象了。怎麼會突然間就重複執行了好幾次呢！？總是不理解為什麼可以這樣寫！
For迴圈可以理解的關鍵在於：你需要去理解程式執行的順序！常見的作法會使用表格來呈現每一圈的執行順序！建議可以去找個線上影片看一下真實的執行順序喔！後續我也會出Python的for迴圈文章喔！
但也可以如同1. 講得一樣。先把他跳過！先嘗試用套件包做出一點成果累積自信。再回來挑戰就會更容易突破啦？
3. 被物件導向嚇到了
許多人學習Python 都會去買Python 入門書。只是實際上大多數的Python 入門書的目的並不是數據分析！所以都會安排物件導向的章節(如下列表)。物件導向的確是程式語言極度重要的一個概念，可是物件導向概念比較抽象。時常會讓人有放棄的念頭。
常見入門書目錄：
a. 資料型態與變數
b. 運算式與陳述
c. IF判斷式
d. 迴圈
e. 函數
f. 物件導向與封裝
g. …
但事實上，數據分析學習初期是不太需要物件導向概念的。比起理解物件導向概念，你更需要聚焦在：
如何處理數據？使用演算法分析結果？分析的結果正確嗎?
當你進入中高級的學習時，你就會需要具備物件導向能力了。例如：你需要去看套件包實作方法是什麼？我需要修改套件包的一些程式碼？甚至你需要剖析一些模型的效能？我要開發一個分析法套件包？…等。這時候物件導向能力就變得極度中要！ 但如果是剛開始，就勇敢把他跳過吧XD
可是如果你是要學習網頁或軟體開發請勿在初期跳過喔!
4. 沒有實際使用
許多人學習了也理解了，卻總是覺得自己Python還是很差。那你就真的需要開始去使用他了！你需要真實去找一個資料集分析他！非常推薦如果已經可以獨立完成分析過程的。推薦上Kaggle看看其他高手怎麼分析！但如果你是初學者，多看其他人的基本使用會比較推薦喔！
後續我也會PO許多分析案例供大家參考
5. 可能真的是老師的問題
這句話不是代表某些老師就是教的不好，而是每個人都有適合的學習法。因為任何老師一定都可以教出會寫程式的學生。如我個人比較喜歡範例學習我才會學習比較快，也喜歡實際操作。只看簡報會讓我頭很大！
所以找到自己適合的學習方法很重要喔！
6. 你可能真的不想學他
請你想想學習程式的初衷：
你是否是真的想學習程式呢？還是單純覺得現在數據分析很夯所以學一下？
建議你挑選一個應用從新出發。例如：你想學習網路爬蟲， 因為不想再手動收集數據。透過從應用反過來看需要學習什麼！如此你就可以找到動力繼續前進了喔！
以上就是常見的幾點，希望可以幫助有些人可以讓前進的路上更順利！
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