最近Python的確很火，學的人也越來越多，薪資水平也越來越高，所以很多人也都想轉行學Python拿高薪資，下面我就從幾個方面來介紹如何自學吧。

寫在最前面的話

在介紹如何自學Python之前我先想說一段話，這些都是自己的經歷過的。 我覺得你在學習之前Python之前應該先考慮一個問題，自己是否真的適合這個行業，不要被高工資迷惑了。其實當初考慮這個問題主要還是因為身邊的人，上大學的時候身邊有很多同學都參加了培訓機構，當然有很多同學到找到了不錯的工作，也有很多的同學沒能找到工作。畢竟有些人的性格可能本身就不太適合軟體行業，所以我就想以後想轉行的一定要先考慮是否適合這個行業。如果你的性格屬於那種比較被動、比較牴觸新知識、邏輯思維不太擅長。我的建議是你可能不太適合軟體開發，即使你轉行成功瞭如果這些習慣不改，在工作中還是可能會被淘汰，軟體行業競爭很大而且技術更新特別快，基本上是每天都在學習新的技術。

如何學習Python

學習Python目前有兩種方法，自學和參加培訓班。選擇哪種方式我覺得可能需要根據個人的性格特點來決定，如果你屬於做事有很強的目的性和計劃性可以考慮自學，否則建議參加培訓班。關於培訓班，可能很多人都有誤解，說培訓班培訓出來學不到啥，找不到工作，工作之後培訓學到的東西都沒用。如果，你想靠培訓班學的那點知識就能很好的工作，那是不可能的，不然我前面也不會說基本上每天都在學習新技術。培訓班的作用，是帶你進入這個行業，修行在個人，畢竟程式語言之間的特性都是想通的。千萬不要以為報了培訓班就能找到工作，還是要靠自己努力的，平時一定要多敲程式碼多學習。

如何自學

先確定方向，方向很重要，如果沒有方向亂學一通，只能說是在浪費時間。畢竟Python開發也分很多方向的，運維、後臺開發、演算法工程師、資料分析、深度學習等。

在選擇方向的時候，一定要根據自己掌握知識的情況來選擇，不要盲目，最好找先找一個該行業的前輩指導和介紹一下，再選擇。

方向選擇之後，確定學習路線，這個可以自己在網上搜資料也可以請教該行業的前輩該如何學習，需要學習那些知識。

路線確定之後一定要開始制定計劃，什麼時候該學什麼，怎麼學，嚴格按照時間表執行。一旦某發生了拖延，可能你的計劃就會被拖的很長。這也是為什麼說要有很強的計劃執行能力。

關於技術方面的推薦我就沒有說太多了，因為方向太多也不好說，上面都是一些自己的個人經歷和體驗。

做為一個幹了十年程式設計的人來看，我給你的建議是：

1、首先選擇一本經典的python基礎書比如python核心程式設計（第二版）作為參考數進行詳細閱讀，貴在堅持。

2、除了看書外，要多去嘗試敲寫一些例子程式，從中體會和理解知識點

3、另外可以到部落格園或CSDN上去看一些python方面的知識做為補充和擴充套件

利用自己的碎片化時間進行系統學習。

4、可以加一些交流群，和別人去交流，分享和請教

5 最後給總結三條：多看，多寫，多思考

零基礎入門Python的話，完全可以，沒有任何難度，畢竟Python設計之初就是面向大眾，降低程式設計入門的門檻，下面我簡單介紹一下學習Python的過程，感興趣的朋友可以嘗試一下：

01搭建Python開發環境

首先，最基本的就是搭建Python開發環境，初學入門的話，建議安裝Anaconda，集成了Python直譯器及許多常見第三方庫，自帶有Jupyter Notebook等開發環境，使用起來非常不錯，至於版本2還是版本3，建議3，明年1月起2系列就會停止更新和維護：

02Python開發軟體

Python環境搭建完成後，就是Python入門，“工欲善其事，必先利其器”，好的開發軟體會起到功半事倍的效果，這裡分享2個非常不錯的Python開發軟體，對於初學者使用來說，非常不錯：

Visual Studio Code

這是一個免費、開源、跨平臺的程式碼編輯器，完美支援3大操作平臺，執行速度快、佔用記憶體少，安裝Python外掛後，可以直接除錯執行Python，自動補全、程式碼高亮、語法提示、Git等功能非常不錯，對於初學者使用來說，非常友好，也非常容易學習和掌握：

PyCharm

這是一個非常專業的Python開發軟體，在業界非常流行、也非常受歡迎，常見的智慧補全、程式碼高亮、語法提示等功能，這個軟體都能很好相容，除此之外，還支援程式碼重構、程式碼分析、單元測試等高階功能，因此開發效率更高，也更適合大型專案，對於團隊協作和專案管理來說，非常不錯，值得學習和使用：

03Python基礎入門

Python環境和Python開發軟體選擇好後，就是Python基礎入門，包括常見的模組、資料型別、函式、類、檔案操作等都要熟悉掌握，至於教程的話，網上資料非常多，比較基礎的，像菜鳥教程、廖雪峰官網等都非常不錯，當然，你也可以找一本專業書籍，一邊學習一邊練習，以掌握基本功為準，不要急於求成：

04Python高階進階

基礎熟悉掌握後，就是Python高階進階，Python可供選擇的方向太多，常見的網路爬蟲、測試運維、Web開發、資料處理、機器學習等，Python都有廣泛涉及，方方面面都投入精力，顯然是不可能的，選擇一兩個有前景自己又感興趣的方向，堅持下去，多做專案，積累經驗，不斷提升自己：

目前，就分享這麼多吧，Python入門來說，非常容易，主要就是多看多練習，後期提升的話，就是多做專案，積累經驗，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。

首先，我們需要清楚自學Python程式設計的目的是什麼，也就是將要是使用Python用於哪個方向的開發工作。Python作為一門被廣泛應用的程式語言，可以應用於Web開發、大資料開發、資料分析、人工智慧開發、嵌入式開發、遊戲開發、自動化運維、自動化測試等多種方向，不同方向的Python學習曲線是不同的。

無論我們是希望透過學習Python尋求新的行業工作，還是希望在已有行業進行深耕，提升自己的技術解決能力，以便做更多事情，明確學習的目標是至關重要的。

我們在確定了學習Python的目的與方向之後，再來看看學習Python 的方式有哪些。

首先，對於 Python的基礎部分，比如 資料結構、語法、函式等，如下圖。這些基礎內容可以透過網站或者書籍以自學的方式學習，難度很低。如果你又具備其他語言的程式設計基礎，那麼學起來將更加的輕鬆。

即使我們是想透過培訓的方式學習Python，也建議提前透過自學掌握Python基礎部分內容。

我們可以透過網站學習Python的基礎內容，比如以下途徑：

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000

文件類教程 ：Python 菜鳥教程

http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html

影片類教程：bilibili

https://search.bilibili.com/all?keyword=python&from_source=nav_search_new

影片類教程：慕課網

https://www.imooc.com/

Python社群：Python 中文開發者社群

https://www.pythontab.com/

我們在掌握Python基礎部分之後，我們然後根據自己的 Python的應用方向，再來確定後續的學習方式，如下：

以我個人的經驗來看，對於像 資料探勘分析、自動化測試、Linux自動化運維、測試這類方向，有了Python 基礎，如果又有相關行業經驗，基本上不需要考慮參加培訓機構了，因為此類應用方向的學習曲線相對單一，整個知識與技能體系相對簡單，技術複雜度和學習成本相對較低，同時上面介紹了網路上許多免費的教程，足以幫助我們進行後續的學習。我們需要考慮的更多是如何將所學應用到實際工作當中，給工作效率和質量帶來提升。

對於像 AI人工智慧、前端應用開發等方向，需要體系化的知識結構，學習曲線複雜，如果透過自學的方式很難構建完整的知識、能力體系，效果也難以保障，容易事倍功半，偏離方向，迷失方向。因此這類方向建議參與培訓的方式來學習。

最後，假如我們是為了調整工作方向（轉行）而選擇學習Python程式設計的話，雖然我們的主觀動能效能夠促使我們克服困難、排除干擾，但是仍然建議考慮一些客觀存在的因素：如自己所處城市當前相關行業的發展情況現狀以及行業相關人才的用人需求、要求等等。 關於培訓學習，也建議結合上面所提到的， 在培訓機構選擇的同時建議多考慮就業問題：如 結合自身條件及現狀諮詢相關培訓機構，先了解能夠培訓的技能及是否提供相關企業內推機會，機構該專業的就業率、就業薪資情況等等。

看了我這一條你也就不用花錢，也不用在網上找其他資料學習了。

python可以說對沒有程式設計基礎的人特別友好了。自學選python是特別明智的。但學了python到正式工作，肯定是不夠用的，所以最後還是要學java，但會python後，學java就簡單很多了。

c需要敲100行程式碼，java只需要50行，python就只需要20行，但就是因為20行，所以並沒有java那麼穩定。

ython學習路線圖—流程篇：Python 培訓後職業發展路徑Python 學習路線圖

入門影片我推薦b站上的，因為太基礎，所以會比較長，並且一開始介紹了一些原理，對於新手很友好。主要我每次看彈幕就會覺得這個說話老師傻屌又可愛，哈哈。

當然百度雲資源也是有的，就在基礎的第一個資源裡。

先說一下每個階段該學的東西。

Python基礎

解決的現實問題：

能夠熟練使用Python技術完成針對小問題的程式編寫。

掌握的核心能力：

1. 掌握Python基礎語法, 具備基礎的程式設計能力；

2. 建立起程式設計思維以及面向物件程式設計思想。

要點：

變數、識別符號和關鍵字、輸入和輸出、資料型別轉換、條件控制語句和迴圈語句、容器型別、函式、檔案操作、面向物件、異常處理、模組和包。

相應資源

Python入門教程完整版（懂中文就能學會）

python入門必備指南

Web基礎開發

解決的現實問題：

能夠使用面向物件的程式設計方法, 基於Linux作業系統開發多工的網路程式開發。

掌握的核心能力：

1、能夠熟練使用Linux作業系統；

2、掌握網路程式設計相關技術，能夠實現網路間資料通訊；

3、掌握程式設計開發中多工實現方式；

4、能夠熟練掌握MySQL操作相關技術，熟練編寫各種資料庫操作SQL語句，並能夠進行Python與MySQL之間的資料互動；

5、掌握Python中的re模組的使用，能夠實現對字串進行復雜模式匹配；

6、掌握Web伺服器的工作流程，以及Web框架的實現原理。

要點：

Linux命令、網路程式設計、多工程式設計、正則表示式、html與css、JavaScript、jQuery、資料庫程式設計、Python語法進階、靜態Web伺服器、mini-Web框架。

相應資源

Linux基礎命令教程豪華版.chm

linux從入門到精通

伺服器開發之linux基礎程式設計

伺服器開發之linux系統程式設計

伺服器開發之linux網路程式設計

Web-Django框架

解決的現實問題：

更上一級能夠開發主流Web網站，並掌握常見的技術要點；根據實際問題設計出相應資料庫表。

掌握的核心能力：

1、掌握Python Web主流框架-Django的使用；

2、可根據Web框架設計，開發對應的資料庫；

3、可根據業務流程圖，開發Web網站的前後臺業務。

要點：

Django框架、前後端分離模式、VUE進階-元件式開發、Django REST framwork、統計、許可權管理、商品資料管理、日誌管理、使用者管理、前後端不分離模式、資料庫-讀寫分離、Django高階第三方模組、FastDFS分散式檔案系統、Celery非同步操作、Vue雙向繫結、Docker 入門、Crontab定時任務、頁面靜態化、線上支付、Nginx+uWSGI部署。

相應資源

Python進階之Django框架

Web-Flask框架

解決的現實問題：

高併發全功能的Web網站開發；提升資料處理響應速度，靈活運用快取。

掌握的核心能力：

1、掌握Python Web主流框架-Flask的使用；

2、掌握常見的效能最佳化技術；

3、快取伺服器的操作和設計；

4、非同步任務的實現。

要點：

Docker 進階、uWSGI、Nginx進階、效能最佳化、Flask框架、路由定義及檢視函式、藍圖、SQLAlchemy、Flask-RESTful、手機 APP + PC Web前端、MySQL業務資料儲存、Redis快取層、第三方物件儲存、RabbitMQ + Celery 非同步任務、APSchedule定時任務、http://socket.io及時通訊、Elasticsearch 5.6 搜尋+自動補全、RPC+kafka對接推薦系統與AI系統、supervisor程序管理。

相應資源

6節課入門Flask框架web開發

人工智慧機器學習程式設計

解決的現實問題：

利用學習到的科學計算庫對收集到的資料進行資料基本處理，使其符合機器學習演算法模型；利用學習到的機器學習演算法解決部分實際問題。

掌握的核心能力：

1、掌握資料探勘基礎工具使用；

2、掌握機器學習中處理資料方法；

3、理解常見機器學習演算法原理。

要點：

人工智慧概述、資料視覺化matplotlib、科學計算庫numpy、科學計算庫pandas、Scikit-learn使用、特徵工程、k-近鄰演算法、線性迴歸、嶺迴歸、邏輯迴歸、決策樹、整合學習(Bagging, Boosting)、k-means、不同模型評估方法介紹、模型選擇與調優、模型儲存和載入、聚類、分類。

相應資源

0基礎小白也能學會的人工智慧課

最簡單快速入門Python機器學習

人工智慧基於大資料的推薦系統

解決的現實問題：

能夠實現推薦系統的演算法不同場景應用；能夠根據推薦場景業務流完成推薦業務開發。

掌握的核心能力：

1、掌握推薦系統的工作原理和實現流程；

2、掌握推薦系統的演算法實現原理以及應用場景；

3、掌握Lambda大資料相關基礎；

4、可實現基於大資料框架的推薦系統搭建；

5、能夠基於推薦業務流完成系統搭建。

要點：

分散式儲存計算案例、資料倉庫工具hive、spark-sql、spark sql與hive離線分析、ABTest實驗中心、埋點引數設定、推薦服務、快取服務、實時日誌分析、實時召回集、熱門與新文章、文章畫像構建、使用者畫像構建、文章使用者畫像業務實現、離線召回集介紹、排序模型選擇介紹、spark mllib講解、離線模型評價、評估場景需求

相應資源

雲計算大資料之zookeeper教程

最後更多是實戰了，更多偏向於資料分析：

對企業異常資料進行深入分析，對業務風險指標進行跟蹤分析及最佳化；搭建業務監控體系，及時發現、排查業務問題，並能提出有效的解決策略或方案；配合專案計劃，負責建模駐場專案，完成資料分析需求及任務；透過大資料演算法對資料進行模型的構建、維護、和評估。

掌握的核心能力：

1、熟悉常用資料探勘演算法與模型，熟悉邏輯迴歸、神經網路、決策樹、聚類等建模方法；

2、熟悉Python、Tableau、SPSS、SAS等多種資料分析工具；

3、熟練使用時間序列、聚類分析、邏輯迴歸、因果分析等統計方法。

要點：

統計學基礎、Python程式設計資料分析、SPSS資料分析、資料化運營，網路遊戲市場分析，及電商資料分析，問卷資料分析、CRM、BI理論、資料視覺化分析

最後python拓展就是爬蟲和自動化測試運維了，

屬於拓展專案。也是很重要的接近工作的。但前期學習的話還是用不到的。拓展的各種專案、實戰等，建議先把基礎打牢再去學。

最後，上面的資源回覆：“python整套資源”，就可領取咯。

Python現在確實非常的火，而且很受非開發人員的追捧，因為它在資料分析和爬蟲等方面有強大的功能，可以為很多人的工作提供便利。你說呢從來沒有接觸過程式設計，我覺得這個沒有關係的，我在上大學之前也不知道Python是什麼，慢慢積累就好了，那些大佬不也是從基礎開始的嘛。所以不用擔心這個。至於學習方法，我覺得得適合自己呢，每個人情況不一樣，別人的不一定適合自己，還是要自己去總結。找一份入門的資料，最好是結合專案學習的，可以讓你更快的入門。可以去看看北京尚學堂高淇400集，內容很多很詳細，從基礎開始，而且是面向就業方向的，乾貨滿滿，400集的內容足夠你養成自己的學習習慣和方法了，然後再結合一些書籍學習，一定會進步很快，我就是這樣過來的，這些資料確實很有價值，你可以去看看

Python 入門攻略

既然選擇學習 Python，那你就要明確 Python 和其它程式語言相比的優勢，之後，我也會針對 Python 入門，推薦一些書籍和教程，主要是入門，由淺入深。

在這之前，我想講一下我對學習的看法，如果真的想在這一行深耕下去，儘量選擇自學，不用上培訓班！

我覺得沒有必要，並且即便你入門了，每天依然會遇到各種各樣的問題，都要靠自己的自學能力去解決，培訓機構也頂多是帶你入門，在你以後的工作和學習中，依然是靠自己。如果什麼都要別人拉著你，那是不是太被動了？所以心態要好，價值觀要正，一步一步慢慢來，穩紮穩打。

Python 有哪些優點？

簡單

Python 非常易於讀寫，遇到問題時，程式設計師可以把更多的注意力放在問題本身上，而不用花費太多精力在程式語言、語法上。

Python 作為解釋型語言，大大減少開發者工作量，寫過程式碼的同學都清楚，這種易用性導致 python 龐大的使用者群體及繁榮的社群。

面向物件

Python 既支援面向過程，也支援面向物件程式設計。在面向過程程式設計中，程式設計師複用程式碼，在面向物件程式設計中，使用基於資料和函式的物件 儘管面向物件的程式語言通常十分複雜，Python 卻設法保持簡潔。

豐富的第三方庫

Python 社群創造了一大堆各種各樣的 Python 庫。在他們的幫助下，你可以管理文件，執行單元測試、資料庫、web 瀏覽器、電子郵件、密碼學、圖形使用者介面和更多的東西。所有東西包括在標準庫，然而，除了它，還有很多其他的庫。

Python語言的用途

多年來，Python 在各種流行程式語言中一直排名靠前。它幾乎可以適用任何開發，它旨在提高程式設計師的開發效率而不在於他們編的程式碼。Python 適用於網站、桌面應用開發，自動化指令碼，複雜計算系統，科學計算，生命支援管理系統，物聯網，遊戲，機器人，自然語言處理等很多方面。

而且，既使對於那些從沒有開發經驗的人來講，Python 的程式碼也是簡潔易懂的。由於 Python 程式程式碼簡單，所以和與其他程式語言相比，後期的程式維護更容易，更舒心。從商業角度來看，需要的成本降低，程式設計師的效率提高。

Java 複雜，但能適應不同環境，Python 簡單易學

Java 是一種嚴格的型別語言，這意味著必須顯式宣告變數名。相比之下，動態型別的 Python 則不需要宣告變數。在程式語言上有許多關於動態和靜態型別的爭論，但有一點應該注意：Python 是一種語法簡單的功能強大的語言，能夠透過編寫指令碼就提供優秀的解決方案，並能夠快捷地部署在各個領域。

Java 可以建立跨平臺的應用程式，而 Python 幾乎相容當前所有作業系統。對新手來講， Python 比 Java 更容易上手，而且程式碼易讀性強，但是如果你想你的程式碼可以在任何地方都能執行的話，那麼還是選擇 Java 吧。Java 在建立網路應用方面比 Python 也有優勢。

Java 比 Python 更復雜，沒有技術背景的人學起來並非易事，但從另一方面來看，如果你想要適用於不同的環境，還是應該選擇 Java。

Python 入門書籍推薦

《父與子的程式設計之旅》

本書是一本家長與孩子共同學習程式設計的入門書。作者是一對父子，他們以 Python 語言為例，詳盡細緻地介紹了Python 如何安裝、字串和運算子等程式設計的基本概念，介紹了條件語句、函式、模組等進階內容，最後講解了用 Python 實現遊戲程式設計。

書中的語言生動活潑，敘述簡單明瞭。 為了讓學習者覺得程式設計有趣，本書編排了很多卡通人物及場景對話，讓學習者在輕鬆愉快之中跨入計算機程式設計的大門。

《笨辦法學 Python》

這本書幾乎都被推爛了，但也是我想要推薦的首選，特點是以習題為大綱，迫使讀者動手、動腦，在看書的同時提升程式設計水平。

適合對計算機瞭解不多，沒有學過程式設計，但對程式設計感興趣的讀者學習使用。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習程式設計，從簡單的列印一直講到完整專案的實現，讓初學者從基礎的程式設計技術入手，最終體驗到軟體開發的基本過程。

雖然，他對於原理，基礎理論沒有過多的講解，但是作為一本入門上手練習的書，它還是值得推薦的。主要是它對於非科班的學習，趣味性是足夠的。

優點：從解決問題出發，注重實踐性。

缺點：我對其內容編排、先後順序有意見。比如前半本書洋洋灑灑一大堆東西，連檔案讀寫都包括了，但竟然沒有if，沒有 if 還寫什麼程式碼（滑稽），另外對 “引用” 等 Python 的關鍵知識點處理太模糊，重點不突出。

解決方法也簡單：再買一本《Python 程式設計：從入門到實戰》或者《Python 學習手冊》（只需要上冊）。把《笨辦法學 Python》作為練習冊即可。

《Python程式設計：從入門到實踐》

針對所有層次的 Python 讀者而作的 Python 入門書。全書分兩部分：第一部分介紹用 Python 程式設計所必須瞭解的基本概念，包括 matplotlib、NumPy 和 Pygal 等強大的 Python 庫和工具介紹，以及列表、字典、if 語句、類、檔案與異常、程式碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個專案，包括簡單的 Python 2D 遊戲開發如何利用資料生成互動式的資訊圖，以及建立和定製簡單的 Web 應用，並幫讀者解決常見程式設計問題和困惑。

廖雪峰的 Python3 教程

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400

廖雪峰的教程對零基礎的學習者來說難度跳躍大了點，更適合有一定基礎的同學。如果對 Python 或者程式設計沒有一點基礎，看到後面，可能就不太能看懂了，這就需要你先學習更簡單易懂的內容，當你把一些基本語言學會了，再來看這個教程，就沒什麼問題。

學習程式設計不是一件簡單的事，需要你不斷的學習，實戰，進階，學習，實戰，進階不斷往復，積累經驗。

其它程式設計書籍

Head First PythonDive Into PythonPython 核心程式設計深入理解 PythonPython 標準庫Python 程式設計指南影片教程

哈佛大學公開課：計算機科學cs50

這門課對於我這種初學者來說，簡直是福音！！！透過這門課，你可以瞭解到計算機世界的基礎，為你以後的學習打下良好的基礎！沒看過的同學一定要去看！

中國大學慕課：Python語言程式設計

這門課錄製的水平很高，還有對應的線上習題，學到最後還能有證書拿，每週同步進行的話也不會有太大的壓力。

中國大學慕課： Python網路爬蟲與資訊提取

上面那門慕課老師開設的爬蟲課程，很棒很詳細，我學習爬蟲就是跟著這裡入門的！

中國大學慕課：用Python玩轉資料

講了一些用 Python 做資料分析的基本方法，老師很有意思，不過前面的章節還涉及到一些基礎的部分，可以當做再複習一遍啦

嵩天老師的其他Python課程

這名老師開設了很多 Python 課程，各種方向的都有，其實學到這裡，可以多多嘗試一下，發現自己喜歡的方向。

Python現在確實非常的火，而且很受非開發人員的追捧，因為它在資料分析和爬蟲等方面有強大的功能，可以為很多人的工作提供便利。你說呢從來沒有接觸過程式設計，我覺得這個沒有關係的，我在上大學之前也不知道Python是什麼，慢慢積累就好了，那些大佬不也是從基礎開始的嘛。所以不用擔心這個。至於學習方法，我覺得得適合自己呢，每個人情況不一樣，別人的不一定適合自己，還是要自己去總結。找一份入門的資料，最好是結合專案學習的，可以讓你更快的入門。可以去看看北京尚學堂高淇400集，內容很多很詳細，從基礎開始，而且是面向就業方向的，乾貨滿滿，400集的內容足夠你養成自己的學習習慣和方法了，然後再結合一些書籍學習，一定會進步很快，我就是這樣過來的，這些資料確實很有價值，你可以去看看。

建議先充分了解一下IT這個行業是做什麼，然後再瞭解一下PYthon.能做什麼，有哪些發展方向，確定自己感興趣再開始學習，基礎最重要。建議看看百戰程式設計師的PYthon400集，很適合0基礎學習

從來沒有接觸過程式設計的人要入門python,這個真的是明智之舉啊。

要知道現在的小學生都在學Python了，所以學習Python程式設計真的是0門檻啊！

既然是0門檻，所以放棄的人也是最多的，因為人就是這樣越容易得到的東西，就越不懂珍惜。想當年資源匱乏（電腦貴買不起），我就偷偷跑到機房去編譯C語言程式（真是快樂的日子啊），後來電腦普及了，大家就都玩遊戲了。所以啦就是要有興趣跟持續的收穫，不然對沒程式設計經驗的人要學好Python真心不容易啊。

說完廢話了，談談我的幾點入門建議吧！

入門語法學習

建議看廖雪峰（自己百度）的教程，對所有小白通用，裡面的題目都做一遍吧，基本就算入門了。

極不建議影片學習，影片學習需要完整的時間點，不然容易中斷學習過程，容易從入門到放棄。

很多網友問我要不要去培訓班，我個人的建議是有錢有時間可以去，投入了就會有收穫，但是對於大多數沒那麼多時間的朋友，完全可以透過自學達到很培訓班一樣的學習效果。

IDE

別糾結選Visual Studio Code、Sublime、還是PyCharm，IDE之爭永遠是沒完沒了的。直接用

Anaconda + PyCharm 就OK了，因為我們的目的是學習python，而不是學習IDE。特別是Anaconda，集成了Python直譯器及許多常見第三方庫，對於很多人簡直是福音，很多上班的朋友是不具備網際網路環境的，這個時候Anaconda簡直就是屠龍利器啊！！

Python進階學習

這個時候就是多做專案，堅持做專案，積累問題經驗。但是Python選擇的方向太多，常見的網路爬蟲、測試運維、Web開發、資料處理等,咋辦？？咋選？？

我建議兩個原則：1、實用主義原則，Python能幫我解決什麼問題，我就做什麼？比如小姐姐喜歡韓劇，那就爬蟲唄，把韓劇都爬下來。在做專案解決問題的同時也增強了信心，得到了正向反饋，良性迴圈； 2、我高興原則，我喜歡折騰什麼，我就做什麼。比如喜歡資料處理，我就往這個方向一直深入，管他有用沒用，老子開心最重要。

分享與交流

去和別人交流，分享和請教；多逛逛論壇，看看別人更好的解決方法，特別是國外大神的blog，絕對讓你受益良多。還有就是把自己的專案經驗寫出來。這一點比較虛了，很多人只要到了進階就OK了。

Python語法簡潔，清晰明瞭容易上手，而且開發環境的安裝非常簡單，只需要到Python官網上去下載解壓完成，安裝即可。把Python作為以後的發展方向也是非常不錯的。隨著人工智慧，大資料，雲計算的發展，Python備受關注，Python的應用無處在不在。

在家裡學習的話，可以透過看一些比較經典的影片教程來進行學習的。把空餘時間充分的利用起來，系統的學習，每天保證一定的程式碼量，比如說，每天有四個小時以上的寫程式碼的時間，半年是可以學出來的。

學習Python的時候是在“如鵬網”上進行學習的，有網路的地方就可以學習，根據自己的時間來靈活安排學習進度，每個章節的後面都有相應的練習題和麵試題，需要通過錄音的方式進行提交，有新的課程更新了，也是可以繼續來學習的。

Python學習路線圖，想系統學習Python，可以作為參考哦

一、Python基礎及資料庫開發

二、web前端

三、Python web開發及其專案

四、Linux

五、NoSQL

六、資料視覺化

七、爬蟲技術

八、人工智慧

如果是有做程式的話，可以學一點和自己工作有關的，學歷在本科的可以學人工智慧方面的，前景還是不錯的，學歷低的就算了！

來點簡單的通用程式設計學習方法。看了很多別人回答的答案，感覺零基礎的人會頭昏腦脹，講講我的看法，【程式設計公式=語言基礎知識+功能庫介面api知識】，基礎知識：什麼叫程式，程式由什麼組成，什麼是變數，常量，語句，迴圈，物件，過載等……這些是通用知識，不需要具體到語言層面，腦袋裡要大概知道什麼意思，然後再對比python來學習上面基礎部分，這部分必須學好，以後所有的功能都是由這些基礎語句變數等組合起來的。掌握了基礎知識後面的就很好學了，象有功底有經驗的如我，不需要刻意培訓什麼，花個把小時掌握基礎語法語句物件等，再去找你要的功能包，看他的demo，再對照自己的需求修修改改，最後就實現你自己的功能了。這個學習方法，所有語言莫不如是，祝你順利。

一、自學

優點：

1、鍛鍊自制力和毅力;

2、節省了一筆培訓費;

3、沒有約束，比較隨性;

4、學習失敗也只是浪費了時間，沒有金錢上的損失;

5、學習更加主動;

6、如果學不下去，可以及時剎車。

缺點：

1、不確定下一步學習知識點、方向;

2、學的很慢，看似節省了學費，其實浪費了大量的時間成本;

3、有問題不知道怎麼搜尋、詢問;

4、沒有約束，無法堅持;

5、身邊沒有共同學習的小夥伴;

6、注意力經常被分散，無法靜下心學習;

7、沒有實戰經驗，也不知道怎麼實戰;

8、理論知識不足，不利於長遠發展;

9、很難找到理想工作，企業是很看重專案經驗的。

如何自學呢？

1、多抄、多想、多寫、多問、多看、多聽、多說；

2、學會使用谷歌和度娘；

3、加入開源社群（多看、多分享、多交流）；

4、記錄自己學習的筆記，溫故而知新，在學習新知識的同時也要鞏固複習之前所學知識

雖然網上的資料特別多，但是對於初學者來說本身就是一張白紙的存在，不知道改如何選擇從而會導致走很多的彎路。

如果需要Python相關的學習資料的話，可以關注小編然後私信【學習資料】可以領取小編精心給初學者準備的學習資料，希望對你的學習有所幫助。

如果真的自學堅持下來了，對以後還是很有幫助的，小編建議如果你要選擇自學，首先你得有充足的時間和精力，不然是不會成功的。

培訓學

優點：

1、解決了學習過程中的大多數疑問和難題;

2、過濾掉了無用的技術資訊;

3、有專業的團隊規劃學習;

4、更有學習氛圍，學習效率更高;

5、更有就業保障，學完之後即能入職;

6、實戰經驗+理論知識雙重保障。

缺點：

1、費用較貴;

2、機構參差不齊;

3、時間有限，學習期間需要付出很大努力;

4、部分學員憑藉機構能夠保障就業，學習努力程度不足。

雖然說有老師帶著你學習，比自學可以少走很多彎路，但是師父領進門修行在個人，如果你自身不夠努力，不能堅持，即使讓行業內BAT等大公司的IT人員教你最好的學習方法，也是沒有用的。

總結

無論是自學還是培訓學，最終還是要自身的努力和堅持！