這個問題應該是初學者都會問的問題，現在回憶當時學習python還是走了點彎路，所以羅列一下學習地圖，可能也使用其他語言或者技能：

2.入門的教程很多，比如菜鳥教程，或者你私聊我我告訴你其他的。透過這些好的例項去找程式設計的感覺，邁出第一步，這很重要。

3.每天進步一點，不要想著一天把問題都搞定，即使搞定也不要搞，把想法留下，故意留給明天，這樣明天你會以120分的激情去做。這是方法論，例項的例子就是多研究實戰內容，成長會很快。

PYPL(Polularity of Programming Language，程式語言流行指數)2月最新榜單顯示，python以29.88%的市場份額高居榜首，較去年同期上漲了4.1%。由於其簡潔的語法特點及豐富的第三方庫，python已經廣泛用於web開發、網路爬蟲、資料探勘、大資料分析等領域。近年來，隨著大資料及人工智慧的發展，python相關的開發崗位（資料探勘、大資料分析等）需求量越來越大。

既然python的應用領域這麼廣泛，那麼該如何開始python的學習呢。個人認為，python的學習可以分為兩步，第一步是python基礎知識的學習，第二步可以結合自己想從事的領域進行學習。python基礎知識的學習可以參考《流暢的python》這本書，該書涵蓋了python資料結構、把函式視作物件、面向物件慣用法、控制流程等內容，非常有助於開發者寫出簡潔、易讀、快速的python程式碼。

熟悉了python的基礎知識後可以結合自己想從事的領域進行第二部分的學習。目前，python已經廣泛用於大資料、人工智慧、web開發等領域，不同領域需要學習的內容也是大不相同。

大資料：python是開發大資料統計及分析任務（hadoop、spark）的首選語言。如果想從事大資料領域的話需要學習大資料生態圈的各種元件，瞭解每一層元件的原理及架構設計，包括HDFS（分散式檔案系統）、yarn（資源排程）、spark（分散式計算框架）、hive（資料倉庫）、kafka（訊息佇列）等。

人工智慧：由於其豐富的第三方庫（numpy、pandas、scikit-learning等），python非常適合用於開發機器學習及深度學習相關應用。首先，可以學習numpy、pandas等第三方庫的使用，可以參考《利用python進行資料分析》；然後，可以學習機器學習及深度學習相關基礎知識，可以參考周志華編寫的西瓜書《機器學習》；最後，可以學習機器學習及深度學習相關的框架（scikit-learning、tensorflow、torch等），可以參考《tensorflow技術解析與實踐》。

實踐，一定要實踐，真的一定要實踐。

重要的事情說三遍，克服自己的思維惰性，動手去寫程式碼，發現問題，帶著問題去查資料，找方法。這樣就學的很快。

第一:找一些資料，影片，練習。主要是看看你自己想學習什麼，方向找好

第二:Python是一種開發區，其中知呼等一些資源都是Python製作而來的。學習Python是不錯的選擇，一定要選擇好學習哪個位置。是真真正正的核心價值觀

第三:掌握Python程度學習一些機器學習，並且還是學習的渠道的也是核心價值觀

明確目的和目標，就是容易了很多，選擇自己的知識期間一定要多多練習一下。加強自己的掌握程度也可以找一些專案進行練習。

初學建議找一個影片，跟著影片操作！不能只看，一定要下手操作！基本入門之後可以找一些書籍文件看一看！

推薦一個影片:莫凡python。免費的！

不管是學什麼除了有學習的信心之外還要有配套的學習資源。py語言是所有程式語言中偏簡單的一種，所以比較適合剛接觸程式設計的同學學習學習。那看哪個資料學習呢？

推薦可以看尚學堂百戰高淇老師的py400集來學習，資料從最基礎的語言發展到語法到專案都有包括，學習一個技術點之後可以做一些小專案來練習，這樣提高的更快一些。而且每個小節只有10－20分鐘，學習期間也不會出現技術點的堆積，可以掌握一個在學習一個。這樣的學習效率更高一些。

先從瞭解python開始吧，它是什麼，可以做什麼，你學習python想做什麼。然後就可以開始學習了。找個口碑好些的，實戰化的影片，也可以準備一本初學者的書籍，結合著來學習。從安裝軟體開始，然後內建資料，序列，控制語句等等，一步一步，循序漸進的學習。python還是比較簡單的，現在也很受歡迎，慢慢來

推薦教程:百戰程式設計師高淇400集，免費的，很適合入門學習，而且是結合專案講的，比較有趣，主要是比較系統，很專業，400集的內容足夠你學習到中級階段了，不需要東拼西湊，省很多時間。我正在學習，快學完了，確實不錯的。

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