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今天要分享的就是如何学习Python，那话不多说，马上开始啦！
怎样开始学习Python？
不管学习什么新的东西，效率最低但是又不可或缺的环节就是看教科书了。虽然看书的过程可能会很无聊，但是过一遍书至少能对整个知识框架有个大体的把握。
除了看书，看公开课也是挺不错的，视频教学本来就比自己啃教科书有意思，而且完成课程作业也能锻炼动手编程能力。一边学 python，一边写些小游戏，肯定不会觉得无聊。
现在信息更新的非常快速，又迎来了大数据的时代， 各行各业如果不与时俱进，都将面临优胜劣汰，知识是不断的更新的，只有一技之长，才能立于不败之地。
学习Python编程语言，是大家走入编程世界的最理想选择，在初期入门阶段就可以自己动手做一些实用的小项目，这样会极大的增进我们学习编程的 热情。
很多朋友都是零基础，没有过编程的经验或者一知半解，在选择编程语言的时候面临着众多选择，不知道哪种语言才是适合自己去深入学习的。 现在全世界大约有几百万以上的Python语言的用户，发现大家选择Python做为编程开发语言，主要有以下几种原因：
首先，Python编写代码的速度非常的快，而且非常注重代码的可读性，非常适合多人参与的项目。它具备了比以前传统的脚本语言更好的可重用性，维护起来也很方便。与现在流行的编程语言Java、C、C++等相比较，同样是完成一个功能，Python编写的代码短小精干，开发的效率是其它语言的好几倍。
再者，Python支持多平台开发，用它编写的代码可以不经过任何转换就能在Linux与Windows系统任何移植，在苹果OS系统也没有任何兼容性的问题. 不单单是你自己编写的代码具有可移植性，就连系统提供的一些GUI图形化编程、数据库操作、网页网络编程接口都可以耗不费力的移植到任何系统中。
还有，最重要的一点是Python有非常丰富的标准库(Standard Library)，标准库连Python安装程序已经直接安装到你的系统当中去了，无需另外下载。 标准库的这些模块从字符串到网络脚本编程、游戏开发、科学计算、数据库接口等都给我们提供超级多的功能应用，不需要我们自己再去造轮子了。
哪些人适合学习Python？
1.编程菜鸟新手：非常喜爱编程，以后想从事相关工作，但是零基础，不知道入门选择什么编程语言的朋友，其实是最适合选择Python编程语言的。
2.网站前端的开发人员：平常只关注div+css这些页面技术，很多时候其实需要与后端开发人员进行交互的;
3.一些工程师以前在做很多SEO优化的时候，苦于不会编程，一些程序上面的问题，得不到解决，只能做做简单的页面优化。 现在学会Python之后，你和我一样都可以编写一些查询收录，排名，自动生成网络地图的程序，解决棘手的SEO问题，本站站长Leo有10年个人站长和SEO经验，有兴趣的朋友，互相交流一下。
4.在校学生：想有一技之长，或者是自学编程的爱好者，希望快速入门，少走弯路，都可以选择Python语言。
5.Java程序员：现在有很多Java程序在转到Python语言，他们都被Python代码的优美和开发效率所折服，你还等什么呢！
以上列举了一些学习Python语言的原因和选择的理由，当然还有更多的因素决定大家是否学习Python。
无论是学习任何一门语言，基础知识，就是基础功非常的重要，找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路， 你的进步速度也会快很多，无论我们学习的目的是什么，不得不说Python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程。
为什么世界上最好的语言 PHP 里头就没有 numpy 、NLTK、sk-learn、pandas 和 PyTorch 这样级别的库呢？为什么 JavaScript 极度繁荣之后就搞得各种程序库层次不齐，一地鸡毛，而 Python 的各种程序库既繁荣又有序，能够保持较高水准呢？
我认为最根本的原因只有一点：Python 是众多主流语言中唯一一个战略定位明确，而且始终坚持原有战略定位不动摇的语言。相比之下，太多的语言不断的用战术上无原则的勤奋去侵蚀和模糊自己的战略定位，最终只能等而下之。
Python 的战略定位是什么？其实很简单，就是要做一种简单、易用但专业、严谨的通用组合语言，或者叫胶水语言，让普通人也能够很容易的入门，把各种基本程序元件拼装在一起，协调运作。
正是因为坚持这个定位，Python 始终把语言本身的优美一致放在奇技妙招前面，始终把开发者效率放在CPU效率前面，始终把横向扩张能力放在纵向深潜能力之前。长期坚持这些战略选择，为 Python 带来了其他语言望尘莫及的丰富生态。
比如说，任何一个人，只要愿意学习，可以在几天的时间里学会Python基础部分，然后干很多很多事情，这种投入产出比可能是其他任何语言都无法相比的。
再比如说，正是由于 Python 语言本身慢，所以大家在开发被频繁使用的核心程序库时，大量使用 C 语言跟它配合，结果用 Python 开发的真实程序跑起来非常快，因为很有可能超过 80% 的时间系统执行的代码是 C 写的。
相反，如果 Python 不服气，非要在速度上较劲，那么结果很可能是裸速提高个几倍，但这样就没人有动力为它开发 C 模块了，最后的速度远不如混合模式，而且很可能语言因此会变得更复杂，结果是一个又慢又丑陋的语言。
更重要的是，Python 的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好，可以把各种复杂性包装在 Python 模块里，暴露出漂亮的接口。很多时候，一个程序库本身是用 C/C++ 写的，但你会发现，直接使用 C 或者 C++ 去调用那个程序库，从环境配置到接口调用，都非常麻烦，反而隔着一层，用其python 包装库更加清爽整洁，又快又漂亮。
这些特点到了 AI 领域中，就成了 Python 的强大优势。Python 也借助 AI 和数据科学，攀爬到了编程语言生态链的顶级位置。Python 与 AI绑在一起，对它们来说，无论是电子商务、搜索引擎、社交网络还是智能硬件，未来都只是生态链下游的数据奶牛、电子神经和执行工具，都将听命于自己。
对编程语言发展历史缺乏了解的人可能会觉得，Python 的战略定位是犬儒主义和缺乏进取心的。但事实证明，能同时做到简单而严谨、易用而专业，是很难的，而能够坚守胶水语言的定位，更是难上加难。
有的语言，从一开始就是出于学术而非实用的目的，学习曲线过于陡峭，一般人很难接近。有的语言，过于依赖背后金主的商业支持，好的时候风光无限，一旦被打入冷宫，连生存下去都成问题。
有的语言，设计的时候有明确的假想场景，要么是为了解决大规模并发，要么是为了解决矩阵运算，要么是为了做网页渲染模板，一旦离开这个场景，就各种不爽。
更多的语言，刚刚取得一点成功，就迫不及待的想成为全能冠军，在各个方向上拼命的伸展触角，特别是在增强表达能力和提升性能方面经常过分积极，不惜将核心语言改得面目全非，最后变成谁都无法掌控的庞然大物。
相比之下，Python 是现代编程语言设计和演化当中的一个成功典范。
选择自己学习方法
每个人都有适合自己的方法，有的人去选择自学，有的人选择看视频学习，有的人选择报名培训班，那在这个时候，你就要自己考虑清楚，到底那样对的帮助是最大的，个人觉得是跟着培训班最好的，毕竟人家的实战项目多，我们学软件开发的都知道实战项目对于学好一门语言是 很重要的。
学习python有那些误区
具体里面的误区非常的多，那些就不需要我去写出来，我给你说的一般都是心态的问题，首先一个觉得自己会java和c++，然后我学习python就很牛，但是你要知道语言是有很多相同的地方，但是不是通用，一定要自己学习的仔细。还有一种就是觉得我不会英语，我要先去把英语学习好在来学python。因为自己想还坏主意然后学习，这样的都是容易找进误区的。
今天的分享就到这里了，希望这篇文章能够对你学习Python有所帮助！！
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