Python是一中面向物件的程式語言，語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。對於初學程式設計者來說，首選Python是個非常棒的選擇。

1、零基礎學程式設計，用python入門是個不錯的選擇，雖然國內基本上還是以c語言作為入門開發語言，但在國外，已經有比較多的學校使用python作為入門程式語言。

2、找到合適的入門書籍仔細閱讀有關Python的書籍，好記心不如爛不同，一定要做筆記，過後回顧筆記。書上給出的練習，一定要做，並且爭取全部弄懂。書上有的練習程式碼，一定要自己除錯一遍，知其所以然。【看書練習】

個人建議：簡明Python教程這本書可以入手本書寫得和Python一樣，簡潔優美，沒廢話。

笨辦法學 Python(第四版）也不錯

每天的編碼必不可少，既然選擇學習程式設計，學習Python，堅持編碼應該是必須做到的。沒有程式碼積累，要寫出高質量的程式碼，幾乎不可能。

4、要善於總結。如果你光學不練，這是不好的，如果你不善於總結，這也是不好的。語言都是用不上的時候開始學習。都是用的上的時候開始複習。要是用得上的時候開始學習，除非你抗壓能力一流，不然我想你心情煩躁，效果會很不好的。學習的時候多總結一下，複習的時候可以翻出來看看，這樣就不至於完全荒廢了，並且恢復相當快速。

學習程式設計不要太排斥英文。如果讓你直接從英文開始學習，我想這個很難，但是如果用英文版本開始複習，這個就很好了。

5、保持興趣，用最簡單的方式解決問題，什麼底層驅動，各種交換，留給大牛去寫吧。我們利用已經有的包完成。

俗話說的好：興趣是最好的老師

6、在寫過不少基礎程式碼之後，可以去各大Python相關的網站閱讀別人的程式碼，多閱讀別人的也是提高自己的編碼水平的很好途徑，同時，有把自己的程式碼分享給別人閱讀，一邊互相交流促進。

教別人的時候，其實你已經自己再次思考一次了。

Python發展與前景

隨著人工智慧的逐漸發展，Python作為人工智慧開發的第一語言也逐漸或熱了起來，但是作為一門程式設計語言，Python和其他語言一樣，可以在很多領域發揮它的作用，Python的語法簡潔，不像C語言和Java那麼繁瑣，加上他自己有著龐大的開源庫，幾乎隨時隨地都可以使用簡單的幾句話實現一個強大的功能。

以Python語言作為軟體開發的入門語言是一個不錯的選擇，如果你希望自學的話，可以找一本教材，一點一點的看、理解、操作、總結，如果你能靜下心來把一本教材從頭到尾一點不差的看完並理解，你會發現其實你已經基本上學會Python了，然後你就可以反覆上機練習了，開始可能不太熟練，但是隻要能堅持下來，一段時間以後你就可以熟練的編寫Python程式。

Python畢竟是一門程式設計語言，對於一個沒有任何程式設計基礎的人來說，語言中的一些概念可能會比較高深，不易理解。另外，程式設計是一門科學，有其獨特的程式設計方式，這也是衡量一個人是業餘程式設計愛好者還是軟體開發人員的重要標準。會程式設計不代表就一定會進行軟體開發，所以當學到一定階段以後，都會進入一個瓶頸。這時最好的建議就是找一個有開發經驗的人進行指導，或者找一個靠譜的機構進行培訓。

任何學習都是不斷積累的過程，所以堅持不斷的學習，不停的吸收新的知識才是最重要的。

2005年華信智原教育技術有限公司在北京成立，致力於資訊科技研發和專業人才培養。作為國家高新技術企業，華信智原集軟體開發、服務外包、大資料應用及企業技術服務、高階人才培訓、高等教育實訓基地建設於一體。

公司現已在21個省市成立分、子公司，並聯合國內外知名軟體、網際網路、大資料等高科技企業，在全國建立了高階人才培養基地和DT工程師培養基地，承擔了多項行業協會委託的專項工程和專案，取得了優異成績，贏得了社會及業內的廣泛好評。

本課程分為四個階段，從基礎到高階，層層深入學習，步步進階，具體安排如下。

課程內容：Python語言基礎，面向物件設計，多執行緒程式設計，資料庫互動技術，前端特效，Web框架，爬蟲框架，網路程式設計

掌握技能：

（1）掌握Python語言語法及面向物件設計；

（2）掌握Python多執行緒併發程式設計技術，資料庫互動技術，為大資料分析及挖掘做準備；

（3）掌握三大Python後端框架結構，解決Web前後端開發問題；

（4）掌握分散式多執行緒大型爬蟲技術，開發企業級爬蟲程式；

（5）掌握與機器學習、深度學習相關的基礎數學知識，訓練學員邏輯能力、分析能力，為人工智慧演算法的學習做好知識儲備。

課程內容：機器學習概述，監督學習，非監督學習，資料處理，模型調優，資料分析，視覺化，專案實戰

掌握技能：

（1）進入人工智慧領域，掌握機器學習及資料分析基本概念；

（2）掌握機器學習經典演算法相關原理及最佳化過程；

（3）掌握資料處理基本方法，結合實際專案實現資料視覺化操作，完成資料分析應用。

課程內容：深度學習概述，TensorFlow基礎及應用，神經網路，多層LSTM，自動編碼器，生成對抗網路，小樣本學習技術，專案實戰

掌握技能：

（1）掌握TensorFlow、BP神經網路、CNN卷積神經網路、遞迴神經網等深度學習演算法；

（2）掌握自動編碼機，序列到序列網路、生成對抗網路，孿生網路等基本應用；

（3）掌握深度學習前沿技術，並根據不同專案選擇不同的技術解決方案；

（4）掌握小樣本技術，及與深度學習融合的相關方法，為企業樣本不足情況提供解決方案。

課程內容：影象基礎知識，影象操作及運算，影象幾何變換，影象形態學，影象輪廓，影象統計學，影象濾波，專案實戰

掌握技能：

（1）掌握影象處理技術相關基礎知識；

（2）掌握影象降噪、增強、復原、分割、提取特徵等處理的方法和技術應用技巧；

（3）掌握影象與前沿深度學習處理方法的結合方法；

（4）掌握前沿深度學習模型，實現影象分類、目標檢測、模式識別等主要應用。