個人認為對於初學者來說，python與其他任何未知的事物一樣給人一種神秘和不可知的感覺。此時此刻如果學習不得門徑慢慢的就會對它失去興趣，最終漸行漸遠形同陌路。俗話說：師傅領進門，修行在個人。足見“進門”對於一個新手的重要性。

初學python的人也可分為兩類

第一類就是從來沒有接觸過程式語言，上來就直接學習python的，這種可以稱為程式設計小白。入門的話除了需要學習基礎知識基本語法外還必須要經常看一些簡單的小Demo，在力所能及的情況下去動手寫一些小應用或者指令碼，不懂得地方可以百度。學習程式設計切記一個核心問題就是“思想永遠比程式設計本身更重要”，試想你基礎知識都爛熟於胸，如果你的腦袋裡一點想法都沒有，不知道自己在做什麼、要去做什麼，也依舊於事無補。所以作為初學者請多看例子多加思考。當然除了多學多看多想之外更應該多操作，多敲鍵盤。哪怕很簡單的例子也請一個個單詞的敲出來，切忌複製貼上等愚蠢的操作。只有自己敲程式碼到一定的數量才能夯實基礎知道有些程式碼為什麼這麼寫。總結起來學習python就是：一本基礎書+一個技術框架+幾個此框架下的小demo（關於學習方法可以檢視我的其他文章）

第二類就是之前用其他語言程式設計，為了工作或者其他原因想加入python隊伍的。這種情況我就沒什麼好說的啦，按照你之前學習其他語言的方法學習一個星期入門足矣。

總之無論你是什麼功底，既然想要學習就應該堅持下去，三天打魚兩天曬網肯定會效果不佳，所以除了好的方法還必須有一顆堅定的心。

大巧不工，重劍無鋒。

Python的版本選擇，這也是每個初學Python面臨的問題。Python目前有兩個版本：Python 2 和Python 3，兩個版本該選擇哪個呢？建議直接學習Python 3，雖然說Python 2和Python 3都差不多，不過Python 3在很多第三方庫都不相容，而且Python 3也是個趨勢。

編碼的規範。Python對於編碼的規範是十分嚴謹的，對大小寫敏感，還有就是縮排問題，這個真的很重要，一定要按照標準嚴格執行，否則出問題不容易查詢是哪裡出問題了。

另外就是學習路線的規劃以及後期的努力程度了。有個系統的學習路線，學起來目標會更加的明確。在學習的過程中，切忌眼高手低，只看不練，只看不練為學習程式設計的大忌，很多東西，學習的時候懂了，等真正的到動手去實踐的話，反而不知道怎麼下手了。

儲存好寫過的程式碼以及筆記的重要性，Python的知識點很多，不可能所有的知識點都能夠記住，所以適當的記筆記是非常重要的，方便以後複習，另外就是定期對知識點進行梳理，總結，歸納。

瞭解過“如鵬網”的Python學習路線，挺詳細的，可以作為學習路線來參考。

1、Python基礎

2、資料庫開發技術

3、web前端

4、Python web開發及其專案

5、Linux

6、NoSQL

7、資料視覺化

8、爬蟲技術

9、人工智慧

現在網上的學習資源非常多，總體可以分為影片教程和文字教程兩類。

影片教程的優點：

1. 有教學者較為詳細的操作流程

2. 聽和看就能夠學習

但是缺點就是節奏太慢，自己不能掌控進度，有些內容可能你已經明白，但是教學者還在講這些，快進又擔心錯過重要資訊。而且，看影片教程也容易形成惰性。

文字教程的優點：

1. 能夠自己把握節奏和進度，節省時間，提高效率

2. 可以直擊教程重點，選擇性的關注細節

3. 文字版的程式碼，可以複製複用

缺點就是需要自己有較強的理解能力，但是一旦習慣文字教程，學習速度和效率比跟著影片學習快得多，學習能力也會得到鍛鍊。

入門階段

說了這麼多，不知道題主是否有程式設計基礎？

如果有，那建議找一份文字版的教程自學。python 作為非常簡單易用的程式語言，應該很快就可以入門了。

如果沒有，可以先看影片教程，等到對 python 有所瞭解，形成一定的程式設計思維以後，建議丟掉影片教程，轉向文字教程。隨著學習的深入，能夠得到的合適學習資料中，影片會越來越少，根據文件學習的能力是一定要有的。

入門以後

任何程式語言都是需要多練習，多實踐才能牢牢掌握的。入門以後，就可以做一些實戰專案了，建議做一些自己感興趣的小專案。關於 python 的實戰專案網路上資源也是非常豐富，比如做爬蟲做類似百度的搜尋引擎，甚至可以做做人工智慧方向的專案，比如人臉識別等，都是不錯的方向。

怎樣學習 python 各種庫

python 的庫非常非常多，基本是學不完的。所以建議只學基本的庫，其他庫瞭解有哪些功能就可以了。等到需要用的時候，再去查文件使用。所以之前說了，文件學習能力一定要有的。

幾個實戰專案做完之後

這時你會發現自己已經有了程式設計思維，這時最重要的。因為此時，現實生活中的任何問題，你都能嘗試著解決了。即使遇到從未學過的問題，你的程式設計思維也會讓你知道解決問題的方向，如何獲得學習資料，如何進一步學習。

再過幾年

這時，你已經有了較為豐富的經驗，已經是大神了。

我個人是程式設計師，C/C++語言出身，在接觸python之前覺得是一個指令碼語言沒什麼大的前途，不是什麼科班出身的正統語言，這純屬偏見。我來說是我是怎麼自學的python。

我也是偶然接觸的python,然後被其高效簡單的使用所吸引，因為相同的功能用c語言來實現可能需要幾個小時，但Python需要幾分鐘就可以了。我相信你已經被python吸引了，所以才想學，至於python都能幹些什麼，就像網上說的除了生孩子之外其他都能幹。

首先我覺得對於一門程式語言，我們既然想學習它，就該用一門經典的入門書籍來進行系統的學習，從而達到入門的效果。我是從這本書開始的，不要捨不得錢。為學習為知識投資，任何錢都是值得的。這本書能幫助系統全面的瞭解Python基礎特性。學完基礎知識就該實際操練了。我學完後利用Python做了一個拼圖遊戲，UI介面+自動拼圖演算法。我做了9宮格的，打亂後演算法能在一分鐘內自動恢復圖片，但是到了16宮格就等不住了，於是呢有將核心演算法用C語言實現，然後Python呼叫C語言函式。這樣16宮格也會在比較短的時間內恢復。如果感興趣，可以去我的github看https://github.com/ggangliu/puzzle_for_9做了一些簡單小遊戲後呢，恰好趕上公司部門進行程式設計比賽。我們專案開發都是用C/C++，所以自然大家都擅長C/C++,比賽就更不用說了。而我卻看了題目後想用Python，因為我覺得它能給我節省很多時間。同時也想練練Python。由此我確實被Python吸引了。因為用Python參與了比賽。最後得了第三名。本來該第二名，比賽電腦的原因中間卡頓了幾次。我建議將Python用到我們的工作生活中來，我們學習工作中會有很多重複性的工作。比如每天要發日報，那麼我們能不能自動定時的發郵件呢？我們需要預定會議室，那麼能不能用Python寫個程式幫我們去週期性的定會議室呢?需要重新命名一批檔案，那麼能不能寫個Python程式呢？等等，太多了。用程式去解決經常發生的事情，或者週期性的事情，能極大幫助我們節省時間。也能提升你個人逼格，提升個人影響力。這是我給公司做的年會抽獎小程式https://github.com/ggangliu/Annual-meeting-lottery，操作郵件的例子https://github.com/ggangliu/email-operation等等，在我的github有許多這樣的小程式。最後也是最重要的。入門其實不難，難在堅持，並且習慣於用你的知識幫助你，幫助你節省時間，持續你的興趣。在學習會了基本知識後，剩下的就是想做什麼功能了，google一下，然後找到相應的庫，學習怎麼使用這個庫即可了。所以不難。加油。看好你~

python 入門還是很簡單，進階就比較有難度了。

一、剛開始在學的時候，是先選擇看書，還是看影片教程，個人建議先看書瞭解一下基礎理論，再找一套比較全的影片看。

二、看了書和影片還是寫不出程式，這個時候就會很容易放棄，這個時候最好找些簡單的專案，增加自己的信心。

三、自己能寫一些指令碼的時候，就找機會多去練一些專案，要是能解決生活上和工作中的問題，這樣能讓你的信心培增。

四、過後你就會度過一段，空虛期這個時期你感覺你什麼都會了，這個時期不要認為自己都會了，就放棄練習，這樣很容易讓你忘記，所以還是要多練一些專案。

初學Python的小夥伴最經常問的問題一般是：

學習python要用什麼版本是python2還是3？

有沒有什麼好的學習方法？

自學的書籍/影片有沒有什麼推薦？

本篇回答就作為一個引導篇，一個一個問題的解答一下。

一、學習python的話用哪個版本？

很多人推薦3，這邊想說的是，沒有必要糾結這個。python2的話是到2020年的1月就會停止更新，以後3的話會是主流。但實際上，現階段我們如果要是學習的python的話，2有很多教材，並且現在很多的書和資料都是python2來講解的。現階段如果想學可以學2，沒有很大的差異，學會了以後得心應手了，再去適應3也可以。當然也可以學習方式就是3為主，同時兼顧到2

二、有什麼好的學習方法？

學習方法因人而異，只有適合自己的才是最好的。但是避免新學的朋友踩雷，這裡說寫弊端。就是不要拿到一套學習線路和影片書籍就開始學習，很多小夥伴私信我都說，學了很多基礎的知識點，但是學完了不知道自己能幹什麼。到最後就扔下了。建議：給自己找一個定位，比如以後想用python做前端，那麼首先我們要做的事情是，瞭解各個企業招聘前端的需求，知道需求之後我們按照需求去學習。說了半天就是，定位！知道自己要幹什麼了，才能走捷徑。

三、有沒有什麼書或者是學習資料

下面就開始給大家推薦正確的學習路線，第一步知道python以後都可以做什麼職位：

可以找到自己以後的職業發展，之後對應下面的路線開始瞭解該職位的技能要求是什麼：

如果你未來想做一個爬蟲工程師的話，那麼你需要掌握的技能就是一到五，後面的可以不用學了。重點全部都放在前面。下面給大家分享python的知識點：

有關的影片，可以到官網去了解一下。每一個知識點都有配套的。有關書籍，首先在初學這裡是不推薦的。書籍的話，知識點很多書很厚，只是看沒有實操效果不好，有實操沒有人解答。建議以影片教程為主，吸收率的話會比看書要高很多。但是書也是有用的，在後期。當你掌握了python各種基礎的話，我們可以把知識點豐富的書當中工具書，在有需要的時候就可以去查。後期的話，書還會有更多更好的思維，我們可以用來參考和借鑑。比如是一些程式碼的最佳化，還有各位大神踩過的坑等等。

前期還是建議大家影片為主，看影片的話會更好吸收知識點等等。

1. 明確自己學習方向

3. 多到社群github，stackoverflow進行交流

4. 不斷練習，各種小專案，初學者我建議寫一個Python爬蟲，找到成就感，容易堅持下去

5. 不斷堅持寫作輸出，有輸出才有輸入。

根據我所知道的回答問題。

我是在工作中才學習使用python的，屬於半路出家。深深感覺到python對於工作效率的提高。可以用到工作的方方面面。我主要從我從事的工作方面，聊一聊怎麼用python。

先說說我的經歷吧。我從事網路運維的工作，做做網線，配配交換機，看看伺服器執行狀態。閒著沒啥事，就開始鼓搗python,用python完成一些日常工作中瑣碎的事情。

統一配置全網的網路裝置

日常工作中，比較麻煩的事情就是，領導突然下達個命令，“把所有的交換機配置個賬號”，一個一個整，得弄幾天吧，telnet進，telnet出。。。

由於python比較簡單易用，可以使用的第三方庫比較多。使用python的telnet庫，可以統一集中配置所有的網路裝置，不用一個一個的去整了。

定時獲取伺服器執行狀態

身為網路運維人員，伺服器執行狀態得關心吧，伺服器掛了，“網管人員“也差不多要”掛“了；

可以透過python的實現一個c/s模式的小程式，定時獲取linux伺服器和win伺服器執行狀態。cpu佔用率，記憶體情況，硬碟佔用情況等。及時發現隱患，做好一名運維人員。

分析網路裝置的日誌最近大資料各種“火",感覺有了”資料“就有了一切，運維人員手裡也有”資料“，拿出來整整吧；python結合第三方庫有強大的資料分析功能。網路裝置執行時會產生大量的syslog日誌資料，將這些資料存入資料庫，用python分析分析，發現一些關聯，及時發現存在隱患的裝置。其它

在日常工作中，用python做了很多事。獲取交換機流量啦，獲取機房環境啦，定期備份網路裝置配置檔案啦，等等。這裡就不一一列舉了。

最後

最後需要把以前寫的程式碼包裝一下，提供一個顯示介面。那就需要用到web了，使用python的web框架django,把採集的資料放入資料庫，並用前臺比如ace等漂漂亮亮的顯示出來。就構造出一個完整的系統啦。

總結

學習python要結合實際工作，完成一些小的專案，不斷的積累經驗。

那麼，在學習python的過程中，有哪些需要注意的呢？

1. python的版本問題

業內的人都知道，python有2和3兩個版本，並且不相容，這給許多包的維護團隊帶來了巨大的壓力，於是，應大家的要求，Python核心團隊計劃在2020年停止支援Python 2。

現在的python官網已經不顯示python2的版本下載了，由此可見其決心！那麼，新來的小夥伴們就不需要猶豫了，直接上手python3。

2. python解釋環境的配置

python有官方的安裝包，但是很乾淨，僅僅只有pip和setuptool這類基礎包，許多常用的python包都需要另行安裝。

在這裡，我給大家推薦Anaconda出品的python整合安裝包

anaconda安裝好以後，裡面不僅包含了python原生的直譯器，還有眾多常用的python第三方包，比如：

web開發要用到的flask，Django，tornado，

資料分析要用到的numpy，pandas，matplotlib，機器學習scikit-learn，pytorch各種資料庫連線引擎pymysql，sqlite，sqlalchemy，pymongo

當然，有些同學也考慮到，我是不是需要學習一下這些包的安裝方法和過程呢？這個是完全沒問題的，你可以在學習的時候下載官方的純淨版python，挨著安裝一下試試，不過，當你想省事兒的時候，anaconda絕對是個不錯的選擇。

3. python整合IDE的選擇

pycharm

現在python開發者用的最多的IDE名為：pycharm，它是Jetbrains旗下眾多的IDE產品之一，由於其豐富的功能，工業美學般的設計，以及對外掛的完美支援，獲得了眾多python開發者的青睞。

我覺得pycharm最吸引我的是它的專案管理功能，完全和Eclipse有得一拼，另外，今年上線的版本還支援了資料科學模式，這給廣大python資料開發者帶來了便利，在執行的時候可以儲存和檢視變數，還可以檢視函式文件，這一點與R開發介面很像了，非常便利。

但是，pycharm有一點不太好，那就是初始化很費時，如果你的工程比較大，安裝的包也很多，那麼開啟pycharm的時候會花很長時間掃描和初始化，特別是對電腦配置不高的同學很不友好。

Jupyter Notebook

鑑於此，再給大家推薦一個python的開發利器：Jupyter Notebook。與其說它是一個工具，還不如說它是python的一個第三方包，因為在安裝anaconda的時候就一併安裝上了，如果你選擇的是python官方的純淨版，完全可以自己安裝一下。

使用過notebook的人都知道，它的功能實在強大，內含許多魔術命令，讓你眼前一亮，使用notebook寫出來的程式碼分享給別人也很方便，還可以匯出成為pd、LaTeXf作為學術報告。

另外，對linux掌握比較好的同學，還可以利用Jupyter設定python的解釋介面，加上使用者管理，可以實現更豐富的功能，遠端也可以呼叫，方便團隊協作！

4. 學習python本身的問題

python相對來說，是最簡單的python語言，至少其基礎部分是及其簡單的，有些程式碼就像理解英文含義一樣。

那麼，我們該怎麼學呢？如果你直接百度python，你會發現許多相關的學習資料，據我的經驗，python前期學習完全沒有必要到處找影片，或者報學習班，直接看下面這兩個就可以達到入門的目的，而且學習效率很高！

一個是廖雪峰大神，一個是菜鳥教程。

當你學過基礎的python語法之後，就面臨著方向的選擇

python主要的應用方向有Web開發、資料分析、機器學習、爬蟲、運維、測試等。

需要根據你的學習目的和應用情況來定，不同的方向需要學習的包不同，你千萬不要想著什麼都學。

現在比較火的是使用python來做機器學習，深度學習，神經網路，如果感興趣，同學們可以往這個方向發展！

學習完基礎的python語法後，就選一個方向，然後學習這個方向的一兩個包，學到極致，你就成功了！

用你做十件事情的精力來集中做一件事情，你就能成功！

Python語言的持續火爆，我相信大家都能夠感覺到。在人工智慧迅速發展的當下，Python是人工智慧發展的第一語言，這個已經成為行業共識，下面我們一起來看一下，學習Python語言要注意哪方面的問題？

第一個問題：現在新手學習Python是學習Python2還是Python3？

這問題的回答當然是Python3！

Pyhton2到2020年1月1日就會停止更新，Python3是以後的主流，而Python2存在多的問題。這在Python3中得到了最佳化。相比較而言，Python3在效能上，功能上，以及體驗上都要超過Python2。

當然這不是說可以徹底忽略，而是在未來的學習中以Python3為主！

因為Python存在的時間，大部分的程式碼都是用Python2寫的。包括市面上很多書和資料都是以Python2來講解的。

現階段還不可以忽略Python2。

所以最好的學習方式就是以Python3為主，兼顧Python2。根據需求去了解Python3和Python3的區別。

第二、學習方向：Python應用方向很多，必須明確學習方向想

1、全棧開發：就是Web應用開發，是用來寫網站後臺的

2、資料分析：就是做大資料分析的，資料量級起碼是千萬級別的，做的是大資料分析

3、網路爬蟲：其實屬於資料分析的部分，就是獲取資料來源的方式。不管是阿拉伯資料還是說字串，都是資料的一種。經常試試需要講某些指標量化成資料據。

4、機器學習：這也是Python最有魅力的地方，善於做圖形分析，演算法建模等等。所以Python在人工智慧，機器學習的領域有著讀到的優勢。

5、人工智慧（AI）：Python在人工智慧大範疇領域內的資料探勘、機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的程式語言，得到廣泛的支援和應用。

6、資料科學：現在大資料的應用可以根據資料預測使用者使用習慣，個性化推薦、大資料殺熟等等。Python利用pandas和numpy等庫可以有效實現各類資料科學處理，如資料分析、資料視覺化和大資料探勘。

7、Python自動化測試：Python語言對測試的幫助是非常大的，自動化測試中Python語言的用途很廣，並且可以提升工作效率，可以說Python太強大，掌握和熟悉自動化的流程，方法和我們總使用的各個模板。

第三、學習目標：是自我提升還是轉行就業，目的不一樣選擇的是有“巨大”區別的

轉行就業為目的：那麼建議學Python全棧開發。既然是就業那麼就要看市場，就是人才需求市場，這裡說的市場當讓是說Python人才需求的市場了。說到市場當然Python每個方向肯定有市場了，咱們直接看主要矛盾：一個是需求量，另一個是入行的難易程度。Python全棧目前是市場的需求量最大，入行也是最容易的。要是為了就業那就先這樣入門入行，就不用想了。

看重前景方向：那麼學Python大資料分析或是Python機器學習。其中大資料分析相對容易，Python提供的是語言的環境，資料分析會有許多對應的工具包，會包含各種分析模型，隨著經驗積累會很熟練照到對應專案的分析模型。機器學習這塊設計的演算法，演算法建模，圖形分析等等需要的理論基礎要很好，或者說起到決定性的作用，這裡咱們要好好的想想。

第四、學習建議：簡單說幾點

宗旨：跟遊戲一樣，萬虐終成神！一定多敲程式碼，多解決bug，問題都解決過何愁不成道果。

程式設計習慣：好的習慣也很重要，空格，縮排等等一些小細節，不僅是的程式碼更好看，也會讓程式碼更具邏輯，更具可讀性。

多溝通：奪取和小夥伴多碰撞，想法火花猜會更多，也會學的更快。

第五、就是Python學習路線了

Python的前景是毋庸置疑的，如果想進入這個“吸金”的領域，就趁早入門吧。

　　一、Python2 還是 Python3 ?

　　毫無疑問，Python2 是輝煌，Python3 是未來。不要相信網上那些大牛吐槽 Python3 速度慢、相容性差、庫少等等言論了。現在已經2017年了好麼?如果某個庫到現在還沒有相容 Python3，那麼放棄它就是了。

　　使用 Python3 ，你不會再碰到噁心的 i18n 問題，也不會再面對那些奇怪的包名了。所以呢，還是選 Python3 吧，因為你屬於未來。

　　二、第一本學習Python必須用到的書?

　　自然是這本了：《The Python Tutorial》，中文翻譯。Python 文件的質量很高，更新也非常及時。看完上面這本(兩三天就夠了)，你就已經瞭解了 Python 最主要的特性。注意中文翻譯版可能有些錯誤，應和原版一起閱讀。

　　三、離線文件?

　　在 Windows/Linux 上安裝 Zeal ，在 Mac OS X 上安裝 Dash ，然後下載 Python 的離線文件。

　　若是不願意使用上面的軟體，可以直接下載 Python.org 提供的離線文件，建議下載 HTML 版本，這樣搜尋會比較快速。

　　四、編輯器/IDE

　　如果沒有什麼偏好的話，可以使用 Sublime 。若是喜歡 IDE 型別，可以使用 PyCharm 這個和 Intellij IDEA 同源的優秀 IDE。若已經加入 Vim 或 Emacs 黨，就什麼都不用選。

　　五、Coding with Quick And Dirty

　　接著可以寫一些菜鳥級的程式了。把以前用 bash 寫的打包指令碼神馬的拿來改一改，用 sed/awk 寫的文字分析器拿來重寫下，找點自信讓自己繼續下去。不要太關注是否採用了 Python 風格的用法，這個過程的重點在於建立自信和找到使用 Python 的快樂感覺。

　　在這個過程中，不可避免的會接觸到 Python 的標準庫，用 Quick and Dirty 的方法去學習它們，讓它們在你腦海中留下印象。

　　Reference 應該作為字典，在不懂的時候就來查一下，在沒事的時候就來翻一下。畢竟，這些是 Python 最基礎的東西。哦，對了，或許你的自學能力並不是那麼強。那麼，還是找家機構進行Python的學習吧!

目前國內Python人才需求呈大規模上升，薪資水平也水漲船高。學Python的人大多非科班出身。很多大學並沒有開設此專業，因此就出現了大量的人才缺口，未來Python的就業形勢，是大幅度上升的，而網際網路行業正在進入不斷成長期。如果你認準了想學習Python技術，就是為了以後能有個高薪工作，而且你對自己對能學好Python還很自信，更多需要的是付出時間和精力！

如果你選擇一家培訓機構幫助自己實現高薪就業，可以從企業口碑、師資力量、就業率主要的三個方面進行考慮。首先要考察的就是企業的口碑，一個企業的好壞，最直接的體現就是企業所贏得的口碑。這也是我們評判企業好壞的一個直接標準。我們以馬哥教育為例：

憑藉馬哥教育職業IT培訓的高品質和畢業學員的良好口碑，其已經成為業內知名網際網路公司重要人才戰略合作伙伴，獲得了百度、騰訊、阿里、京東、中興、科大騰飛、大眾點評、唯品會、中國移動、新浪、51CTO、紅帽等網際網路巨頭人才合作支援，2013年成為51CTO官方推薦合作機。

第三就是師資力量，我們參加培訓的目的就是接受知識，師者，傳道受業解惑也，強將手下無弱兵。講師水平的高低，直接關係到我們是否能學到關鍵的技術，以及技術水平的高低。馬哥教育擁有專業的專家師資和頂級課程科研研發團隊，研發課程數百個模組，參與企業大型專案50+，標準教學課程6000+小時，在Linux叢集、資料庫、雲計算、網際網路大型架構、devops、運維自動化、python全棧開發、資料探勘方向取得顯著成績

最後就是大家最關心的就業率了，畢竟，大家參加培訓的最終目的就是為了就業，如果到最後都無法得到合適的工作，及時學到再多的技術又有何用呢？

我們來看看馬哥教育Python班的就業情況：

學了馬哥教育Linux網路班和Python網路班，是馬哥的鐵粉！今年26歲，面試高階運維，薪水23K！offer收到手軟！

22歲運維工程師學習Python收穫年薪20萬！

對於Python學習，相信很多朋友都嘗試過，不少同學手中資料也有很多，硬碟存的資料也有幾十G，但是沒有良好的學習環境和正確的學習姿勢，大多都半途而廢了。主要原因是沒找到一個良好的學習環境和氛圍，和正確的學習路徑，馬哥教育教學團隊投入大量精力，研發了全新的Python課程體系和八位一體化學習模式，真正做到讓小白零基礎，四個月成為python頂級高手

Python全棧+爬蟲+自動化+AI=馬哥Python全能工程師

挑戰年薪30W+成長計劃

2019全新Python課程學習模組，完全緊貼用人單位真實技術需求，讓你一次學習，終身受益，Python四大主流方向一網打盡。

馬哥教育課程案例全部為一線網際網路公司真實專案內容，企業用什麼，我們教什麼，企業準備用什麼，我們也會提前教給你，讓你在職場面試中，有實力、有資本跟企業談薪資.

馬哥出品，必屬精品。如果你想學習Python，選擇馬哥教育準沒錯。

　　Python以其語法的簡單，成為不少小白的首選。在學習Python的過程中，有哪些我們需要注意的地方?

　　一定要空出時間補充理論知識

　　很多人會強調learn by doing，邊做專案邊學習，這也是我自己採用的方式。在這種方式中，你不斷犯錯，改正……學習效率非常高。但是，很多人走了極端，最後的結果就是不注意理論知識的學習。你會發現自己Google的能力越來越高，但是真實的程式設計能力並沒有得到提升。如果有這種情況，你需要反思一下。一種可能是你太過於依賴各種成熟的框架，結果程式設計就變成了用「膠水」去粘合不同的框架完成需求。就好比你的Web App用了SQLAlchemy，雖然自己不太懂SQL，但是網站跑的也還不錯。這時候如果資料庫出現了問題，那你就只能跪了。

　　另外一種可能是你完全沉浸在做專案中，忽略了學習理論知識。做專案雖然充滿困難，但回報是強烈的成就感，很容易沉浸其中。我覺得這是極其錯誤的。首先半路出家的程式設計師都沒有經過系統的學習，沒有形成自己的知識體系，如果你不懂資料結構，演算法複雜度，作業系統這些理論，那麼你能達到的高度就極其有限。所以，在每天做專案的同時，一定要保證抽出一定的時間，惡補理論知識。這部分的書單在豆瓣和知乎上都有很多總結，可以自行搜尋。

　　不要太糾結於無意義的問題，比如什麼框架好，XX語言比XX語言好啦這種問題。前期確定了練手專案，就去專心積累程式碼量，積累基礎知識。那些你現在還看不懂的炫酷技術你慢慢也就能明白是怎麼回事了，反而沒有基礎，再炫酷的框架對你而言都是天書。

　　學會發問。好問題是建立在你自己已經實踐或者思考的基礎上問出來的，這是對自己的負責，也是對別人的尊重。不要一遇到困難就喜歡直接上網搜尋：「這個問題是怎麼回事啊?」，「我不明白你能不能幫我看看……」。

　　如果對Python感興趣，不妨來千鋒教育看看，全程線下面授，還可以免費試聽，免費領取學習資料!

隨著日漸增加的人工成本，人工智慧的出現幫助很多企業節省大量的人工成本和時間成本，可以說人工智慧成了近兩年國內科技圈最火的話題。雖然目前開發人工智慧的語言很多，但Python絕對排在首位。為什麼Python會被如此追捧?哪家python培訓班比較靠譜?

1.Python簡單易學

Python的語法非常接近自然語言(英語)，精簡了很多不必要的分號和括號，非常容易閱讀和理解。Python的語法從2001年的PEP8 style guide for Python開始就得到了很好的規範。

即使是程式設計初學者也能較為輕鬆地開始Python的學習旅程。

2.Python 是跨平臺且開源的

Python 可以跨平臺執行，並且已經開放原始碼超過20年的時間了，如果你需要程式碼能同時在Linux，Windows 以及 macOS 上跑起來，Python 就能滿足要求。此外，有數十年的修修補補以及不斷完善做後盾，可以確保你能夠隨心所欲地執行自己的程式碼。

3. Python廣泛運用

不管你從事的是什麼工作，資料都會是其中的一部分。IT，軟體開發，市場等等 —— 它們都深度地關乎資料且對於智慧求之若渴。很快資料分析技能就會像編碼技能一樣的重要，而Python 在兩個領域都佔有重要的地位。Python 緊挨著 R 語言，都是現代資料科學中最常被使用的語言。事實上，在資料科學領域，Python 的職位需求超過了 R 語言。你在學習 Python 時發展出來的技能將會直接轉換並被用來構建起自己的這些分析技能。

　4 Python 是靈活的

有一些Python同其它程式語言整合在一起的穩定實現。CPython, 同 C 整合的版本。Jython, 同 Java 整合的Python版本。IronPython, 被設計用來相容 .Net 和 C#。PyObjc, ObjectiveC 工具包寫的Python 版本。RubyPython, 同 Ruby 整合的 Python 版本。

可以說在未來人工智慧時代，Python語言可以發揮相當大的作用，目前正是國內Python人才的短缺時期，現在學習python可以說正當時。那麼哪家python培訓班比較靠譜?

千鋒人工智慧+Python全棧工程師課程，為企業打造顛覆性的Python全棧工程師。五個月的時間由淺入深，依次掌握八個階段的專業知識，學員畢業後可從事web開發、爬蟲、人工智慧等方向工作，豐富的實戰專案經驗，讓學員畢業後無縫對接真實工作需求。如果你想把握住人工智慧的風口，那就加入千鋒python培訓，成為Python全棧工程師，走入職場高薪風口。隨著日漸增加的人工成本，人工智慧的出現幫助很多企業節省大量的人工成本和時間成本，可以說人工智慧成了近兩年國內科技圈最火的話題。雖然目前開發人工智慧的語言很多，但Python絕對排在首位。為什麼Python會被如此追捧?哪家python培訓班比較靠譜?

1.Python簡單易學

Python的語法非常接近自然語言(英語)，精簡了很多不必要的分號和括號，非常容易閱讀和理解。Python的語法從2001年的PEP8 style guide for Python開始就得到了很好的規範。

即使是程式設計初學者也能較為輕鬆地開始Python的學習旅程。

2.Python 是跨平臺且開源的

Python 可以跨平臺執行，並且已經開放原始碼超過20年的時間了，如果你需要程式碼能同時在Linux，Windows 以及 macOS 上跑起來，Python 就能滿足要求。此外，有數十年的修修補補以及不斷完善做後盾，可以確保你能夠隨心所欲地執行自己的程式碼。

3. Python廣泛運用

不管你從事的是什麼工作，資料都會是其中的一部分。IT，軟體開發，市場等等 —— 它們都深度地關乎資料且對於智慧求之若渴。很快資料分析技能就會像編碼技能一樣的重要，而Python 在兩個領域都佔有重要的地位。Python 緊挨著 R 語言，都是現代資料科學中最常被使用的語言。事實上，在資料科學領域，Python 的職位需求超過了 R 語言。你在學習 Python 時發展出來的技能將會直接轉換並被用來構建起自己的這些分析技能。

　4 Python 是靈活的

有一些Python同其它程式語言整合在一起的穩定實現。CPython, 同 C 整合的版本。Jython, 同 Java 整合的Python版本。IronPython, 被設計用來相容 .Net 和 C#。PyObjc, ObjectiveC 工具包寫的Python 版本。RubyPython, 同 Ruby 整合的 Python 版本。

可以說在未來人工智慧時代，Python語言可以發揮相當大的作用，目前正是國內Python人才的短缺時期，現在學習python可以說正當時。那麼哪家python培訓班比較靠譜?

千鋒人工智慧+Python全棧工程師課程，為企業打造顛覆性的Python全棧工程師。五個月的時間由淺入深，依次掌握八個階段的專業知識，學員畢業後可從事web開發、爬蟲、人工智慧等方向工作，豐富的實戰專案經驗，讓學員畢業後無縫對接真實工作需求。如果你想把握住人工智慧的風口，那就加入千鋒python培訓，成為Python全棧工程師，走入職場高薪風口。