陽明行楷
分享一下本人的經歷，我就是一個python愛好者，也是自學者。
我接觸python大概有兩年的時間了，起初只有個基本的認識，通過做一些爬蟲小項目，對這門語言有了進一步的理解，我沒有接受過系統的學習，只是自己在解決問題的過程中學習查資料，現在只能做一些小項目，python的語法不難理解，但是你沒寫過肯定也是寫不出來的。
建議你可以在做項目的過程中去學習，這樣更有針對性，也更快理解相關知識點，如果沒有機會做項目，可以自己想一個項目，自己試著去做，如果想深入學習，有所建樹那就得請教名師，系統學習了！
人工智能之python
首先，對於初學者來說學習Python是不錯的選擇，一方面Python語言的語法比較簡單易學，另一方面Python的實驗環境也比較容易搭建。
學習Python需要的時間取決於三方面因素，其一是學習者是否具有一定的計算機基礎知識，其二是不同的學習方向需要不同的學習時間，其三是掌握程度不同需要的時間也不同。
如果學習者具備一定的計算機基礎，那麼學習Python語言的基礎語法部分還是相對比較容易的，通常一週左右的時間就能夠掌握基本的Python語法，然後再利用2到3周的時間完成一些實驗通常就可以了。如果基礎比較薄弱，或者乾脆沒有任何計算機基礎，那麼學習Python的基本語法也不會有太大的困難，但是學習時間會有一定的延長，正常情況下6到8周能夠熟練掌握基本語法，並完成一些簡單的實驗。
如果學習Web開發方向，還需要學習一定的前端開發內容（Html、CSS和JavaScript）和Django庫，另外還需要掌握數據庫知識。對於初學者來說，通常需要3個月左右的時間，能夠達到開發崗位實習要求。
如果學習大數據方向，則需要具備一定的數學基礎（線性代數、概率論等），需要學習Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等庫，順利的話3個月左右也能夠達到實習崗位的要求。學習大數據方向通常需要先學習如何進行數據採集，通常是先學習如何開發“爬蟲”，然後再學習數據分析。另外，學習大數據分析的過程也會順便學習機器學習的相關內容，因為機器學習是目前數據分析的常見手段之一。
通信人的自我修養
PYTHON自學難度不大，出師也不需要多久。無論你有沒有編程基礎，PYTHON基本上都是最容易上手的編程語言。
PYTHON被稱為膠水語言，是因為好多事情不是由它來完成，而且它也無法勝任，所以如果把能夠熟練使用PYTHON進行某一方面的開發稱為出師的話，那你除了學習PYTHON語言技能外，還需要熟悉你所從事的專業領域的開發。
PYTHON語言本身語法的學習，非常簡單，大概學習一個月的時間就可以開始選定自己的專業方向，並開始相關的實踐和練習。
在隨後的時間內，你可以將PYTHON語言框架的深入學習同專業領域開發的練習混合在一起。如果集中學習，情況好的話，一年時間就可以勝任專業方向內基本的開發工作了。
接下來就簡單了，不斷的加深對PYTHON語言的理解、常用的架構設計和開發模式，同時學習混合語言開發，其實更多的是專業領域知識的學習，語言已經不那麼重要了。
FishTree
你好，我來分享一下我自學的經歷
python自學難度有多大？怎麼樣算出師？
python自學難度，這個要看你是否有基礎，如果有，那就很簡單；零基礎自學相對要花更多的時間，難度說高不高，重在堅持；
這裡，我先分享一下我零基礎自學的過程，以下是整理過的，如果是零基礎，就可以按著以下三個點去做：
1、先確認方向，基本上這門語言是全方位的，這裡一共有：WEB開發，人工智能，大數據，爬蟲，自動化測試，自動化運維；
2、選擇好自學的方式，視頻結合課本，還是純視頻
3、選擇好方向和方式去找資料，定好每天自學多少時間
做好以上三步後，就是堅持學下去，我中間有放棄過一兩個月，基礎是最難打的，實際就是自己的方向沒有確定好，最開始是選擇自動化運維的方向，後來又轉向去學人工智能，這個人工智能的課程就包含了WEB開發的前後端，爬蟲，數據庫，算法，網絡編程，數據可視化等；因為要學的太多，所以~~~還好，後來還是堅持下來。
按我現在的情況來說，我現在需要轉向網絡爬蟲方向，所以這裡，你要選擇方向，最好是根據你工作的實際情況去選擇，不要麻木的，如果沒有，就選擇一個你最感興趣的方向，沒有興趣我們很難堅持下去，堅持是很重要很重要的。
計算機語言它只是一種處理問題的工具，這裡邊最難的是邏輯的培養，除了堅持，就是要多練，多碼，教程裡邊的練習一定要搞懂，像語法，語句，不必刻意去記，你練習多了，自然就記住的，在自學完基礎，重點就是這個”面象對像“，這個是編程思想，不管什麼事，到達一定程序，都是談思想的；怎麼樣算出師？就是掌握這”面象對像“的思想，就算出師了
編程要學的東西太多，這裡就不講太具體的，那講下來，也講不完，只能是在思想層面和方法上跟你分享一下，希望能幫到你。
紀老修
自學Python也不是不可以，但是要注重以下三點：
第一：從Web開發開始學起。雖然目前Python在大數據和人工智能領域的應用比較廣泛，但是大數據開發目前依然處在落地應用的初期，市場上並沒有釋放出大量的開發任務，當前大量的開發依然以Web開發為主，所以從就業的角度出發，應該從Web開發入手。同時Web開發涉及到的內容比較多，從Web開發進入其他領域也相對比較容易。
第二：學習數據分析技術。Python目前在數據分析領域的應用比較廣泛，而且未來數據分析將有廣闊的發展空間，傳統行業領域會陸續釋放出大量的相關崗位，從這個角度來看，掌握一定的數據分析技術會明顯增強就業競爭力。
學習數據分析技術可以從機器學習開始，這個過程需要學習一些常見的機器學習算法，比如決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等。核心關鍵：python實戰是檢驗學習效果的唯一標準，不能懶，如果你缺乏最新python實戰教程，去我們的python直播技術扣裙 ：八五五-四零八-八九三
**第三：注重實踐環節。學習編程語言一定要注重實踐環節，學習Python同樣如此。Python的實驗環節比較好搭建，這對於初學者來說是非常有利的，也會讓初學者快速入門。在學習完基本的語法之後，如果能到一個項目中參加實習是個不錯的選擇。
夜空中的那顆星照亮你
Python是一種計算機程序設計語言。你可能已經聽說過很多種流行的編程語言，比如非常難學的C語言，非常流行的Java語言，適合初學者的Basic語言，適合網頁編程的JavaScript、PHP語言等，Python是他們其中的一種。
最重要的是Python具有非常高的開發效率，以一種相當高級的Python語言。
任何編程語言都是與時俱進的，每年都會有不同的新技術出現，一門編程語言在任何公司中都有獨特的職位，不管你是自學或是培訓到什麼程度，想要參加工作都要給自己一個準確的定位，興趣所在，做一份自己不感興趣的工作，是很影響自己的工作效率的。
如何學習好Python呢?給大家幾點建議：
1.不要看很多本、開死書，專注於一本。把裡面的例程都手打一遍，搞懂為什麼。
2.去找實際項目練手。最好是要有真實的項目做。注意，真實項目不一定非要是商業項目。
3.找到一個已經會python的人。然後在遇到卡殼的地方找他指點。這樣會事半功倍。
4.不但要學寫代碼，還要學會看代碼，更要會調試代碼。讀懂你自己程序的報錯信息。再去找些github上的程序，讀懂別人的代碼。
IT老田
一個非常好的問題。我是工作多年的Web應用架構師，來回答一下這個問題。歡迎關注我，瞭解更多IT專業知識。
Python自學入門不難，也可以嘗試加入開源項目的開發，真實項目（不同於培訓班），又有人指點，進步會很快。
出師標準和定位有關，初級工程師能在指導幫助下完成任務，中級工程師能獨立開發功能，高級工程師和架構師就能獨擋一面負責系統了。
如果關注AI技術，Python在AI領域是主流開發語言，Django是應用廣泛的開源框架，在開發的一個開源項目AI人臉處理應用，基於Python + Django + Redis + ActiveMQ + Celery，和Java API服務組成一個跨平臺異步任務調度系統，用到的技術棧僅供參考，有問題可以在評論區留言，或者私信聯繫。
Web應用架構師
首先回答 難度不大，相比於c c++ java簡單多了
我的建議是 1.學習py要有針對性，目的性。不要漫無目的地學.py功能很強大，能應用到的場景很多，比如做網頁，做遊戲，做界面，做數據分析，統計分析，深度學習，機器學習等等不一一例舉（大神們不要吐槽我說法不專業，畢竟這是針對沒有任何編程基礎的人。）看你自己的需求是什麼再去學什麼。比如樓主做數據分析，我就不去學網頁的，遊戲的，交互界面窗口的。但基礎知識誰也跑不掉，比如數據類型，判斷語句，函數等。py有很多庫或者包，至今我也沒學過(說到庫或者包,這樣說大家也許一頭霧水，但我說類似插件，外掛，輔助器，可能大家比較容易理解。沒關係,你們現在也用不著學) 2.現用現學。這是我個人的學習方法，供大家參考。我是先學一遍基礎教程，然後在量化平臺開始數據分析，用到什麼不會再去補什麼，比如數據分析用到pandas，我再去學pandas。哪怕是基礎知識，當用到時發覺忘記了回頭複習鞏固是常有之事。只有追著自己想要的東西去學，學會了才有成就感，有動力繼續下去。這好比你追求妹子，每日負責接送，送花送包包，一段時間後，妹子和你牽手了，你才有成就感，才有動力追下去。不信你可以做一下各種py基礎教程的練習題，做起來不是那麼有趣，有點做奧賽題的感覺，很傷腦筋，你又不知道跟自己想要的有什麼關係，你很快會覺得無聊。但大家對於基礎課程要堅持，練習題可以不做，但你要保證自己至少看懂了教程的內容。
安裝哪個版本的python?
我推薦安裝python3.0以上版本,因為2.7已經不再更新維護,並且2.7對中文支持不太好,僅這個理由就值得你從選項中剔除它.python不僅自己本身安裝過程中就有坑,各種庫文件的安裝一路上也是坑坑窪窪,理由如下:Anaconda使用總結 - Python - 伯樂在線,事實上我強烈推薦Anaconda安裝及使用教程,,大家直接安裝Anaconda或者Django 安裝 | 菜鳥教程這樣的打包安裝程序,可以避開不少地雷,也就是幾百m大小,還比不上一部島國愛情動作的容量.回頭你入門了,這些打包安裝程序如果不是你的菜,你隨時可以移出你的硬盤.記住,上面什麼Anaconda或者Django的,請下載安裝裡面包含有python3.0以上版本的的那個.
有哪些基礎知識的教程，網站推薦？
我推薦三個網站,教程就不推薦了.我的python基礎知識基本來源於這三個網站
Crossin的編程教室 純新手向,非常友好.簡直手把手.第一個Crossin的編程教室 - Python入門的課程,請大家全部學習.
Python教程 廖雪峰大神的良心之作,算不錯的,但不如Crossin的編程教室深入,很多東西可能限於篇幅,講的沒那麼新手向,大家在完成了Crossin的編程教室後,可以繼續看這個網站,請至少看完面向對象編程那一章.後面的課程,看名字你就知道是偏向那個方向的了,如果是你的菜,可以看,但樓主不是哪方面的菜,所以沒看.
Python3 教程 | 菜鳥教程 也請看到Python3 面向對象那一章.這個可以作為以後的速查手冊使用,你以後會懂的.
如果大家英文不渣，可以去各種庫的官網看官方文檔，英文學渣只能找中文版，或者翻譯軟件跟著上，不要奇怪，有不懂的百度，谷歌，專業性的論壇上問，這些經歷你以後也會經常有。比如編程過程中,甚至安裝庫過程中會遇到各種bug,不會處理,就直接複製報錯信息丟百度或者谷歌,這事兒,我經常幹,謝天謝地,也許是些常見的低級錯誤,居然有很多人給出了中文的解決方案,很多時候我也只能找到英文的解決方案,對我這種英語不過4級的學渣,簡直是噩夢啊. 樓主就是在這種艱苦條件下走過來的.
速查手冊或者官方文檔是樓主的最愛(當然僅限中文版),簡直是最好的教程.可惜,這種東西還真不好找,哪怕是pandas這種如此普遍的插件,想找個中文版的官方文檔,都不是件容易的事.
不一樣的程序猿
Python這個東西入門容易，精通難。尤其是要用它解決問題的時候才是最難得。舉個例子，我寫了一段腳本，用來下載我們公司各個電商渠道的訂單，然後根據訂單的詳情調整各個產品的庫存。上司發現這個腳本很好用，讓我給全公司都使用。我不可能在每個同事的電腦上都安裝Python，就只得要麼開發exe要麼開發一個web app，要開發一個web app的話，得使用Python的web框架，或者全盤自己寫，然後架設在哪個服務器上得考慮，使用哪個數據庫也得衡量，最後還要想一切自動化的話，得要執行異步任務以及web socket。這些東西都比學習Python語法難多了。光是開發web app就得把HTML CSS和JAVASCRIPT全部學一遍才行。也可以把Python當作扳手或者螺絲刀或者電鑽這樣的工具，在學會使用這些工具後，要去進行修理汽車或者修大橋這樣的任務。學用工具簡單，拿工具來完成任務才是難點。
雲非雲霧非霧
首先，對於初學者來說學習Python是不錯的選擇，
一方面Python語言的語法比較簡單易學，另一方面Python的實驗環境也比較容易搭建。
學習Python需要的時間取決於三方面因素，
其一是學習者是否具有一定的計算機基礎知識，
其二是不同的學習方向需要不同的學習時間，
其三是掌握程度不同需要的時間也不同。
如果學習者具備一定的計算機基礎，那麼學習Python語言的基礎語法部分還是相對比較容易的，通常一週左右的時間就能夠掌握基本的Python語法，然後再利用2到3周的時間完成一些實驗通常就可以了。
如果基礎比較薄弱，或者乾脆沒有任何計算機基礎，那麼學習Python的基本語法也不會有太大的困難，但是學習時間會有一定的延長，正常情況下6到8周能夠熟練掌握基本語法，並完成一些簡單的實驗。
如果每天都能抽出一些時間去學的話（週六日抽出大量時間學）
1、如果通過Python書籍來看，週期會慢很多，書寫的詳細但速度很慢，最重要的是容易無聊
2、如果通過教學視頻來看，週期會快很多，有視頻帶，直觀明瞭
3、如果是教學視頻:
a、有語言基礎的人，上手特快，語言基礎好的人，可能一兩週就看完了；
基礎差點的，要一個月左右
b、完全新手的話，基礎從學到會的用至少也得一個多月吧
上面說的Python本身，如果要用來工作的話，還有很多內容要學，畢竟僅僅學Python基礎是做不了工作的。
如果學習Web開發方向，還需要學習一定的前端開發內容（Html、CSS和JavaScript）和Django庫，另外還需要掌握數據庫知識。
對於初學者來說，通常需要3個月左右的時間，能夠達到開發崗位實習要求。
如果學習大數據方向，則需要具備一定的數學基礎（線性代數、概率論等），需要學習Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等庫，順利的話3個月左右也能夠達到實習崗位的要求。
學習大數據方向通常需要先學習如何進行數據採集，通常是先學習如何開發“爬蟲”，然後再學習數據分析。
