Question

当你开始阅读本书时，如果从来没有接触过编程，那么在跟随书中的示例进行练习时，也应该获得了很多基础的编程经验。本书先从下载安装 Python 开始，使用文本编辑器编写了一个基本的 Python 脚本，然后演示了如何在 Windows 系统和 macOS 系统中运行这个脚本。在此之后，本书开发了第一个脚本，来学习 Python 中的基本数据类型、数据结构、控制流，以及读写文本文件的方法。然后，本书演示了如何解析 CSV 文件中特定的行与列，如何解析 Excel 文件中特定的工作表、行与列，以及如何在数据库中加载、修改和输出数据。在第 3 章和第 4 章中，本书下载安装了 MySQL 和一些 Python 扩展模块。在获得了以上成功经验之后，本书在第 5 章中使用新学的编程技能完成了 3 个实际应用，并对编程能力进行了扩展。然后，在第 6 章和第 7 章中，本书从数据处理过渡到了数据可视化和统计分析。最后，在第 8 章中，本书演示了如何自动运行脚本，这样不需要在命令行中手动操作，脚本就可以定期运行了。在将要结束本书时，你可能正在思考这个问题：下一步该做些什么呢？

在自己的学习经历中，我曾经得到过一些有价值的建议，比如：确定一个你认为可以通过 Python 来改善的、重要的或者感兴趣的具体问题（或任务），然后开始着手解决这个问题，直到完成你设定的目标为止。你应该选择一个重要的或者感兴趣的问题，这样你就会对这个问题充满热情，并投入大量精力来达到你的目标。在解决问题的过程中，你会遇到很多绊脚石，走各种弯路，还可能进入死胡同，所以你选择的问题应该足够重要，以使你能够坚持编写、调试、修改代码，克服各种困难，直至使代码正确运行。还有，在选择具体的问题和任务时，你要定义清楚需要使用代码去做什么。例如，你的问题可能是有太多需要手工处理的文件，所以你需要解决的就是如何用 Python 来处理这些文件。或者，你可能正在负责一项具体的数据处理与分析任务，你认为使用 Python 可以自动地完成任务，并能提高效率和一致性。只要你确认了具体的问题和任务，就可以更容易地将问题分解为一个个子环节，来逐步解决并完成你的目标。

只要你选定了具体问题或任务，并划分出了解决问题的各个环节，你就掌握了解决问题的主动权。相对于一次性解决整个问题来说，每次解决一个环节更加容易。这里我要引用一句格言：“如何吃掉一条鲸鱼？当然要一口一口地吃。”每次解决一个环节的优势在于，对于这个环节，非常可能已经有人遇到过类似的问题，他（她）已经解决了这个问题，并在网络上或某本书中给出了解决方案。

互联网是你的朋友，特别是遇到编程问题时。本书已经介绍了如何读取 CSV 文件和 Excel 文件，但是当你需要读取其他类型的文件，比如 JSON 文件或 HTML 文件时，应该怎么办呢？可以打开浏览器，在搜索栏中输入“python read json file examples”，看看其他人是如何用 Python 读取 JSON 文件的。对于你将问题分解成的各个环节，这个方法也同样适用。当你将问题具体化到一个很小的范围内时，搜索在线资源将非常有效。此外，除了在线资源，还有很多 Python 书籍和培训资料，其中有很多有用的代码片段和示例。你可以在网上找到很多免费的 PDF 格式的 Python 书籍，在图书馆中，也有很多这样的书籍。我的观点是，你不用重新发明轮子。对于你的整体问题和任务中的每个小环节，应该先看看本书、互联网或者其他资源中是否已经有了解决问题的方法，然后对这些方法进行一些修改和调试，直至问题解决。在解决了每个环节之后，你就可以得到一个 Python 脚本，解决你的具体问题或任务。这就是你所追求的激动人心的一刻：轻轻地按下一个键，经过数天或数周辛苦劳动完成的代码开始工作，按照你的指令运行，完美地解决了你的问题或任务。这种感觉激动人心，使人充满力量。一旦你意识到可以高效地完成那些枯燥无味、浪费时间、容易出错的手工不可能完成的任务，就会感到一种激情流遍全身，迫不及待地希望使用 Python 去完成更多的问题和任务。这就是我希望你去做的事情，从这里启航，选择一个重要的问题或任务去攻克，直到你的代码正确运行，到达胜利的彼岸。