ipad pro学习python好用吗

建议使用电脑学习python语言，ipad执行不了很多的语言。

Python 是一门神奇的多功能编程语言，你可以用它搭建网站、开发机器学习算法，甚至是无人机。世界上很大一部分程序员都在使用 Python，而他们这么做是有充分理由的。Python 可以让你做几乎所有事。

1.找到学习的动力

在你学习 Python 之前，你很有必要先问问自己为什么想要学 Python。这会是一段很漫长，有时候甚至痛苦的旅程，没有足够的动力很难坚持下来。举例来说，初中、高中和大学的编程课我都在睡觉，因为我没有动力去记那些语法。而另一方面，当我需要用 Python 搭建一个可以自动给文章打分的网站时，是否有激情熬夜完成自己想要做的项目。找到你的动力可以帮你找到你的目标，以及实现目标的途径，而且期间毫不无聊。你不用想出一个很具体的项目，只要一个你感兴趣的大概领域就足够了。

2.学习python的基础语法

在深入你所选的领域之前，你必须先学会 Python 的基础语法。你会希望花尽可能少的时间在语法上，因为你很难有动力去学习这些。可以在网上找资料或购买相应的书籍。重点再次强调你只需要花尽可能少的时间学习基本语法。你越快开始项目，后面你就学得越快。之后你遇到障碍的时候可以随时回头看基础的语法。这个阶段你只应该花几周时间，绝对不需要超过一个月。

3.建立结构化项目

一旦你学会了基本语法，你就可以开始自己做项目了。项目是一个很好的学习方法，因为你可以实践你的知识。如果你不实践你的知识，你很难记住它。项目可以推进你的能力，帮助你学习新事物，并帮你建立一个可以展示给潜在雇主看的作品集。然而，在这个阶段形式自由的项目可能会让你很痛苦——你会经常碰到障碍，必须看文档。因此，在你可以完全自己做项目之前，最好先从更结构化的项目开始。很多学习资源都提供了结构化的项目，这些项目可以让你在感兴趣的领域做有意思的事情且不会碰到太多障碍。

4.着手你自己的项目

你已经完成了一些结构化项目，接下来就是你着手自己的项目的时候了。你依然需要找资料，学习概念，但你可以开始做你想做的事了。在你开始做自己的项目之前，你需要能自如的调试你项目中的错误和问题。

5.不断做更难的项目

不断提高你的项目的难度并扩大范围。如果你对你在做的事情非常熟悉，那么是时候尝试一些更困难的事情了。你需要不断的学习，做新项目。如果你做的正确的话，你会回看你六个月之前的代码觉得怎么这么糟糕。这样就说明你在正确的道路上。做你感兴趣的事情意味着你永远不会感到疲倦或无聊。

加油!学习python的路上你不会孤独，也可以找志同道合的小伙伴共同学习进步，后续学习起来也会事半功倍。

希望这个回答可以帮助到你。

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其实，不只是iPad，手机也可以。

痛点

我组织过几次线下编程工作坊，带着同学们用Python处理数据科学问题。

其中最让人头疼的，就是运行环境的安装。

实事求是地讲，参加工作坊之前，我已经做了认真准备。

例如集成环境，选用了对用户很友好的Anaconda。

代码在我的Macbook电脑上跑，没有问题。还拿到学生的Windows 7上跑，也没有问题。这才上传到了Github。

在发布的教程文章里，我也已经把安装软件包的说明写得非常详细。

还针对 Anaconda 这一 Python 运行环境的安装和运行，专门录制了视频。

但是，工作坊现场遇见的问题，依然五花八门。

有的是操作系统。例如你可能用Windows 10。实话实说，我确实没用过。拿着Surface端详，连安装后的Anaconda文件夹都找不到在哪儿。我爱编程网

有的是编码。不同操作系统，有的默认中文编码是UTF-8，有的是GBK。同样一段中文文本，我这里显示一切正常，你那里就是乱码。

有的是套件路径。来参加工作坊前，你可能看过我一些教程，并安装了 Python 2.7 版本 Anaconda。来到现场，一看需要 Python 3.6 版本，你就又安装了一份新的。结果执行起来，你根本分不清运行的 Python, pip 命令来自哪一个套件，更搞不清楚软件包究竟安装到哪里去了。再加上虚拟环境配置，你就要抓狂了。

还有的，甚至是网络拥塞问题。因为有时需要现场安装调用体积庞大的软件包，几十台电脑“预备——齐”一起争抢有限的Wifi带宽，后果可想而知。

痛定思痛，我决定改变一下现状。

目前的教程只提供基础源代码。对于许多新手同学来说，是不够的。

许多同学，就倒在了安装依赖软件包的路上，继而干脆放弃了。

变通的办法有许多。例如干脆录制代码执行视频给你看。

但是正如我在《MOOC教学，什么最重要?》一文中说过的，学习过程里，反馈最重要。

你需要能运行代码，并且第一时间获得结果反馈。

在此基础上，你还得能修改代码，对比前后执行结果的差别。

我得给你提供一个直接可以运行的环境。

零安装，自然也就没了上述烦恼。

这个事儿可能吗?

我研究了一下，没问题。

只要你的设备上有个现代化浏览器(包括但不限于Google Chrome, Firefox, Safari和Microsoft Edge等)就行。

IE 8.0?

那个不行，赶紧升级吧!

读到这里，你应该想明白了。因为只挑浏览器，不挑操作系统，所以别说你用Windows 10，你就是用iPad，都能运行代码。

尝试

请你打开浏览器，输入这个链接(

)。

看看会发生什么?

我这里用iPad给你演示。

一开始会有个启动界面出来。请你稍等10几秒钟。

然后，你就能看到熟悉的Python代码运行界面了。

这个界面来自 Jupyter Lab。

你可以将它理解为 Jupyter Notebook 的增强版，它具备以下特征：

代码单元直接鼠标拖动; 一个浏览器标签，可打开多个Notebook，而且分别使用不同的Kernel; 提供实时渲染的Markdown编辑器; 完整的文件浏览器; CSV数据文件快速浏览 ……

图中左侧分栏，是工作目录下的全部文件。

右侧打开的，是咱们要使用的ipynb文件。

为了证明这不是逗你玩儿，请你点击右侧代码上方工具栏的运行按钮。

点击一下，就会运行出当前所在代码单元的结果。

不断点击下来，你可以看见，结果都被正常渲染。

连图像也能正常显示。

甚至连下面这种需要一定运算量的可视化结果，都没问题。

为了证明这不是变魔术，你可以在新的单元格，写一行输出语句。

就让Python输出你的名字吧。

假如你叫 Chuck，就这样写：

print("Hello, Chuck!")

把它替换成你自己的姓名，看看输出结果是否正确?

其实，又何止是iPad而已?

你如果足够勇(sang) 于(xin) 尝(bing) 试(kuang)，手机其实也是可以的。

就像这样。

流程

下面我给你讲讲，这种效果是怎么做出来的。

我们需要用到一款工具，叫做 mybinder 。它可以帮助我们，把 github 上的某个代码仓库(repo)，快速转换成为一个可运行的环境。

注意 mybinder 为我们提供了云设施，也就是计算资源和存储资源。因此即便许许多多的用户同时在线使用同一份代码转换出来的环境，也不会互相冲突。

我们先来看看，怎么准备一个可供 mybinder 顺利转换的代码仓库。

我为你提供的样例在这里(

)：

顺便说一句，这个样例来自于我的数据科学系列教程之《如何用Python处理自然语言?(Spacy与Word dding)》。感兴趣的同学可以点击链接，查看原文。

在该 GitHub 页面展示的文件列表中，你需要注意以下3个文件：

demo.ipynb environment.yml postBuild

理论上是可以的，但建议不要这么用。iPad借助蓝牙键盘是可以解决编程时的输入问题，可编程工作实际上还语言用到功能强大的编辑软件和软件编译程序，这些在iPad上都是比较匮乏的，iPad可以学习相关电子书和视频也可以利用一些软件做些简单体验，但真正要学编程，还是用电脑更好些。

如果指学习编程，那么你可以用iPad访问各类教学网站。。。。。如果题主的“编程”指的是iOSApp开发，那么仅有一个iPad是不行的。你必须有一台Mac才能进行iOSApp开发，另外，你应该去学习Objective-C，因为它是iOS应用的开发语言。