首先，給大家看一下，Python具體的應用，用一張圖表示，是醬紫的：
是不是很強大？從數據分析、人工智能到傳統的編程開發，Python都能勝任並且高人一籌。
無論是實用性還是易用性，Python 都是學習編程最具性價比的選擇。在今年，Python早已超越Java成為第一大編程語言。
如果你學過其他的語言，再學 Python 將會讓你的技能樹大大地拓寬，有能力涉足更多的領域。
學習編程從入門到放棄的人不計其數，很大程度上是因為，產出和投入的精力完全不成正比。
而學習 Python，幾行代碼就可以實現一個爬蟲，幾個函數就可以做簡單的數據分析，寫一個小工具、小遊戲也是分分鐘的事情……這種成就感，會激發你最原始的興趣。
那如何系統學習Python呢？一般我們會經歷以下幾個階段。
1、瞭解編程基礎
一是變量、編程規範、基礎語法等，這也是能夠上手編寫 Python 代碼的前提。
二是數據結構，字符串、列表、字典、元組這些需要非常熟練，數據類型將貫穿你整個編程的始終。
這個部分一些簡單的練習就是，自己構造一個數據類型，然後去實現基本的用法。比如你自己構造一個列表，實現列表中數據的訪問、更新、刪除等基本操作，比如 len()、max()、min() 函數，以及 append()、count()、extend() 等方法。
函數和方法是實現數據增刪改查的基本途徑，如果你在實際操作中遇到數據操作的問題，可以在具體的數據類型下查找相關用法。
PS:這些理論基礎可以在網上找視頻學習或者看書學習。
2、Python函數及流程控制
學習 Python 的函數和控制語句，是真正去解決問題的過程。如何實現判斷和循壞，如何將固定的功能模塊封裝成函數，這些不僅是寫出代碼的必要條件，也是訓練編程思維的必經之路。
函數這個部分無外乎函數的定義、函數調用以及參數傳遞，但是要能夠嫻熟地寫出函數實現對應的功能，需要注意的細節很多，也需要不斷地訓練。
流程控制則相對要好掌握一些，條件語句和循壞語句在不同的場景下練習幾遍，知道判斷和循環實現的過程，基本上就沒問題了。
其實到這個地方，基本的Python知識你已經掌握了，你可以自己去做一些小項目，比如猜數字、各種轉換器、記賬工具……
3、利用 Python 做些事情
通常在學習一段時間之後，你就會有自我懷疑的過程，貌似真的懂了，但是離做出實際的東西又很遠，這些東西是否有用？
這個時候不妨瞭解一些第三方庫，你可以做更多的事情。比如用pandas作數據處理，用matplotlib做數據可視化分析，用BeautifulSoup寫爬蟲，利用Flask搭建網站……這些別人搭好的輪子，你直接拿來用就可以了。當然像寫爬蟲和網站，你還需要了解其他方面的一些知識（比如HTTP、HTML、JS、數據庫等）。
對於不同的庫，內部的方法、函數你還需要去熟悉，開始的時候先掌握少部分最常用的方法，在遇到實際的問題的時候，再去查對應的更多的用法，這樣會更高效。
4、深入 Python 編程
其實第三個階段反覆練習實踐，你已經基本具備一些工作的技能了，比如 Python 數據分析、網絡爬蟲、寫工具腳本……
首先你要了解Python的高級特性，如迭代器、生成器、裝飾器等，瞭解類和麵向對象的理念。深入下去，你可以去探索Python的實現原理，Python的性能優化，跳出Python語言本身，去了解計算機的交互原理，還有很長的路要走，但並不是每一個人都需要這個過程。
但這些高屋建瓴的東西，又是你在這個領域立足生根的重要條件，對於堅定走技術方向的人來說，這個過程是有必要的。這個時候你再去做應用層面的一些東西，又會有更加深刻的理解。
PS：到了這個階段，自己很可能遇到一個小坎就過不去，這樣急需一個前輩或者老師的指導，也許一句話就能解決你一個月解不開的難題。
總結下來，學習Python，最常見的坑有這些：
1.很難找到合適且優質的學習資源，難以下手，或者隨便找一些材料開始學習，極其容易從入門到放棄；
2.遇到問題不知道如何尋找解決辦法，甚至連問題都描述不清楚，經常被一些細小的問題卡住，學習效率不高；
3.在理論學習中無法自拔，學習很久之後，發現還是不知道如何在實際的項目中去應用，缺乏解決問題的能力；
4.看到別人的案例覺得好像是那麼回事，但是自己去寫代碼的時候依然很困難，無法訓練編程思維。………………
如果你遇到如上這些坑，說明自學的方式會比較困難，就需要找一位老師指導了。
最後，我們的核心思路就是建立良好的反饋機制，學習基礎知識--->做項目驗證。
學習任何一樣東西都是一樣。對於編程來說，特別是非計算機專業的小夥伴們，要進一步注意的是，我們學習編程是為了用，所有的編程學習都應該牢牢以需求和應用為導向。具體在實現上，主要是學習一點做一點項目，循環上升。
當然，完全沒有基礎學Python還是有一定困難的，特別是在項目階段。
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