技術學派

我的python基本上是自學的，雖然並不能稱之為專業，但是現在已經基本具備了用python編程的能力以及進一步深入學習python的能力。這裡就和大家分享一下我學python的經歷。

我用python的主要目的是用來處理實驗數據。雖然在科研工作中，實驗數據的處理用OriginLab更多一些，但是利用程序處理的話最大的優點就是可以進行批量處理和代碼的循環利用。

需要注意的是，python的內容是有很多的。你是不可能學完的。比較好的辦法就是了解python的 優缺點，然後把最基本的學完，之後在練習和實踐的過程中慢慢訓練和提高。

我學python的過程分為以下幾步。

學習基本操作

包括一些基本的文本操作、字符串操作、數列操作等等。當時我看的是pyhon官網上的內容，網址是www.python.org。但是我後來發現這些內容並不適合學習，比較好的辦法還是應該找一些適合自己的書。這裡我推薦幾本書給大家：

• 《Python基礎教程》
  

• 《笨辦法學Python》
  

• 《與孩子一起學編程》
  

這三本書都是比較適合初學者的書，可以找到看一看。

尋找一些網絡資源

這裡我指的是網絡上一些比較系統的編好的python代碼，我們可以複製粘貼到python中進行一些簡單的編輯修改瞭解一些語句的作用。當然，我們所選的網絡資源應該是和我們的目的比較接近的。比如我們進行數據處理，網上有一個很不錯的網站(https://matplotlib.org/)，上面有各種各樣的圖，上面的代碼是免費開放獲取的，很適合初學者學習。

開始進行一些簡單的編程

我們學習編程都是為了一定的目的去學習的，如果目的不明確，學的時候就會像丈二摸不著頭腦，學習的效率也會比較低。在瞭解了一些基本的之後，我們就可以開始寫自己的程序了。剛開始你可以選一些別人編好的一些比較好的程序，一步一步把它看懂，學習別人在編程時的一些良好習慣，學習他的好的架構；之後我們在自己編寫時就會順手很多。

毫無疑問的是，剛開始編程時會遇到各種各樣意想不到的問題。但你要要耐心地去發現你的問題，糾正你的問題。經過一定時間的磨鍊之後，你的編程能力一定會有一個很大的提升。

量子驛站

敢問有哪種編程語言集簡潔、優雅、簡單、全能於一身？Python絕對算的上是一個。舉個例子，比如完成同一個任務，C語言需要寫1000行代碼，Java只需要寫100行，而Python可能只要20行。基於語言特性，對於編程小白來說可能會更偏愛Python。

Python的簡單易學是相對的，要想真正學懂學透Python語言，我建議大家有條理性的制定學習計劃，循序漸進，由淺入深，不斷進步。作為Python初學者，大家不妨按照以下8個階段進行系統學習：

階段一：熟練掌握Python多線程併發編程技術，可以編寫爬蟲程序和語音識別軟件

學習內容及知識點包含：基礎語法、面向對象、高級課程、經典課程

階段二：熟練掌握Linux操作系統管理技術，可以搭建幾乎所有Linux環境服務器

學習內容及知識點包含：Linux系統基本指令、常用服務安裝

階段三：掌握三大Python後端框架，解決一切前後端Web開發問題

學習內容及知識點包含：HTML基礎、CSS基礎、JS、動畫、jQuery、Bootstrap、Django、Model、View、Template、高級控件和第三方、Django項目實戰、

階段四：掌握三大Python後端框架，解決一切前後端Web開發問題

學習內容及知識點包含：基於Flask框架進行的Web後端開發、Flask項目實戰

階段五：Web框架之Tornado

學習內容及知識點包含：Tornado的基本概念、Request 和 Response、處理異步請求、Tornado客戶端、異步框架celery介紹、使用celery執行異步任務、部署celery程序

階段六：docker容器及服務發現

學習內容及知識點包含：docker的基礎知識、服務發現

階段七：掌握分佈式多線程大型爬蟲技術，能開發企業級爬蟲程序

學習內容及知識點包含：網絡爬蟲基礎知識、Python 模塊實現爬蟲、Scrapy框架與Scrapy-Redis、藉助自動化測試工具和瀏覽器爬取數據、爬蟲項目實戰

階段八：數據挖掘和人工智能：成為Python數據挖掘分析師，進入人工智能領域，成為IT市場最前沿人才

學習內容及知識點包含：numpy數據處理、pandas、scipy、matplotlib、pandas、KNN算法、線性迴歸&邏輯斯蒂迴歸算法、決策樹算法&樸素貝葉斯算法、SVM支持向量機&聚類k-means算法、python數據分析項目實戰、機器學習項目實戰

希望以上我的總結能幫到大家，如果大家有需要Python及爬蟲學習視頻教程資料的，也可以私信我，可以與大家分享學習資源~

細膩獨白

作為近幾年相當火爆的語言，Python作為編程入門是非常好的選擇。

儘管國內還是C語言為主，但好多國家都將Python作為編程的第一步。

人生苦短，我用python.

學習步驟？

第1步，谷歌或者百度“Python”，對它有一個大致的瞭解，知道以後學習了它能做什麼。

可以做日常任務，比如自動備份你的MP3；
可以做網站，很多著名的網站像知乎、YouTube就是Python寫的；
可以做網絡遊戲的後臺，很多在線遊戲的後臺都是Python開發的。
總之就是能幹很多很多事啦！

第2步，找到一本簡單短小的教材，作為入門的法寶。

看完了視頻手癢癢？那就趕緊開始實踐，做幾個項目過過癮，覺得差不多了，你就可以嘗試自己寫個爬蟲程序了。

最後說一句，貴在堅持，堅持不下去，一事無成。

以上。

研境

首先，先到招聘網站上去了解一下Python相關的開發崗位的任職要求，哪些技術是必須掌握的，面試中常問哪些知識點，做個標記，在學習的過程中著重關注，更好的把控重點。

然後再給自己規劃合適的學習路線，找一套不錯的視頻教程，系統的學習。按照進度走，每天完成相應的學習計劃。接下來更多的就是靠自己的努力了，多敲代碼，熟悉其代碼的寫法。

提醒一點，學習的過程中，筆記還是非常的重要的，知識點較多，適當的做筆記方便以後複習，保存好寫過的代碼，筆記結合代碼來複習會更加高效，或者是說記筆記的時候就把筆記寫在註釋之中，複習起來也比較方便。堅持下去，每天保證一定的代碼量。

以前在“如鵬網”上學習的學習路線，還是非常的不錯的，可以作為學習的參考。每個知識點，重要的知識點都羅列的比較詳細。

1. Python基礎

2. 數據庫開發技術

3. web前端

4. Python web開發及企業項目

5. Linux

6. NoSQL

7. 數據可視化

8. 爬蟲技術

9. 人工智能

玩著學編程

迄今為主，這種 語法簡潔 + 龐大的開源庫 + 橫跨原生開發和Jvm + 獨立能幹 + 膠水語言的通用型語言，除了python，還能找出誰來？編程語言的小強就這麼一位。以大部分人的天賦啊，還輪不到抱怨python的強制空格縮進，以及cpython的gil問題，能用好已有的功能就不錯了。把python練到精之又精，又有兩種方向。其一，搞定C語言，因為它是系統級語言。其二，搞定lisp，因為它是編程語言的最高峰。

要把Python學好，在我看來，只要相同東西能夠幫你做到，那就是，愛好-愛好-愛好！重要的工作說三遍！在Python這個魔法世界裡，找到你自己感愛好的點進行切入，並時刻找到愛好點進行自我驅動是最好的學習方式！還有一個問題是，看你學python要幹嘛？這個決議了你的需求學習的深度。

假如你只是想了解下python，那看看一些根本的網上視頻python初級教程就能夠了；

假如你是想拿出做數據的加工，處理，那仍是先把一些正則，循環，數組，分詞這些方法學好，再結合一些實際的事例。比如怎麼將爬取的頁面數據解析成結構化的格局；

假如你是想拿python做數據算法建模，像咱們自己開發了一套結合了常用LR/GBDT/DT/RF/ARPIORI/K-MEANS的一個東西，把常用的數據表導入，數據過濾加工處理離散分箱等；假如你是拿python做一些頁面開發，那就要把Django什麼的都學習啦。

千鋒長沙

如果你是有其他需要基礎 那麼只需要map 過來就好了 很容易上手

如果你是0基礎 那麼Python非常適合新手入門 與其他語言相比 更接近語言化 並且生態圈足夠豐富 很多第三方模塊 避免了重複造輪子的工作 配置開發環境也很簡單 mac Linux 都內置了python

首先，你需要一本《python技術冊》。同時掌握它的語法、縮進規則、控制語句以及表達式。 當然，對於it狗來說，數學！數學！數學！重要的說三遍。不管是函數還是進制換算，還是邏輯能力，都需要良好的數學底子來支撐。還有就是英語。對於專業單詞記憶和if語句的應用，英語學好一點也是至關重要的！

翻come覆go999

找名師指導。快速有效。不害怕是騙人的。多些信任，就會學的很快。我在尚學堂學習python和人工智能的課程，尤其是高淇老師的四百集第一季很是不錯呢。

關鍵字: Python 編程語言 開發者