阳明行楷
分享一下本人的经历，我就是一个python爱好者，也是自学者。
我接触python大概有两年的时间了，起初只有个基本的认识，通过做一些爬虫小项目，对这门语言有了进一步的理解，我没有接受过系统的学习，只是自己在解决问题的过程中学习查资料，现在只能做一些小项目，python的语法不难理解，但是你没写过肯定也是写不出来的。
建议你可以在做项目的过程中去学习，这样更有针对性，也更快理解相关知识点，如果没有机会做项目，可以自己想一个项目，自己试着去做，如果想深入学习，有所建树那就得请教名师，系统学习了！
人工智能之python
首先，对于初学者来说学习Python是不错的选择，一方面Python语言的语法比较简单易学，另一方面Python的实验环境也比较容易搭建。
学习Python需要的时间取决于三方面因素，其一是学习者是否具有一定的计算机基础知识，其二是不同的学习方向需要不同的学习时间，其三是掌握程度不同需要的时间也不同。
如果学习者具备一定的计算机基础，那么学习Python语言的基础语法部分还是相对比较容易的，通常一周左右的时间就能够掌握基本的Python语法，然后再利用2到3周的时间完成一些实验通常就可以了。如果基础比较薄弱，或者干脆没有任何计算机基础，那么学习Python的基本语法也不会有太大的困难，但是学习时间会有一定的延长，正常情况下6到8周能够熟练掌握基本语法，并完成一些简单的实验。
如果学习Web开发方向，还需要学习一定的前端开发内容（Html、CSS和JavaScript）和Django库，另外还需要掌握数据库知识。对于初学者来说，通常需要3个月左右的时间，能够达到开发岗位实习要求。
如果学习大数据方向，则需要具备一定的数学基础（线性代数、概率论等），需要学习Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库，顺利的话3个月左右也能够达到实习岗位的要求。学习大数据方向通常需要先学习如何进行数据采集，通常是先学习如何开发“爬虫”，然后再学习数据分析。另外，学习大数据分析的过程也会顺便学习机器学习的相关内容，因为机器学习是目前数据分析的常见手段之一。
通信人的自我修养
PYTHON自学难度不大，出师也不需要多久。无论你有没有编程基础，PYTHON基本上都是最容易上手的编程语言。
PYTHON被称为胶水语言，是因为好多事情不是由它来完成，而且它也无法胜任，所以如果把能够熟练使用PYTHON进行某一方面的开发称为出师的话，那你除了学习PYTHON语言技能外，还需要熟悉你所从事的专业领域的开发。
PYTHON语言本身语法的学习，非常简单，大概学习一个月的时间就可以开始选定自己的专业方向，并开始相关的实践和练习。
在随后的时间内，你可以将PYTHON语言框架的深入学习同专业领域开发的练习混合在一起。如果集中学习，情况好的话，一年时间就可以胜任专业方向内基本的开发工作了。
接下来就简单了，不断的加深对PYTHON语言的理解、常用的架构设计和开发模式，同时学习混合语言开发，其实更多的是专业领域知识的学习，语言已经不那么重要了。
FishTree
你好，我来分享一下我自学的经历
python自学难度有多大？怎么样算出师？
python自学难度，这个要看你是否有基础，如果有，那就很简单；零基础自学相对要花更多的时间，难度说高不高，重在坚持；
这里，我先分享一下我零基础自学的过程，以下是整理过的，如果是零基础，就可以按着以下三个点去做：
1、先确认方向，基本上这门语言是全方位的，这里一共有：WEB开发，人工智能，大数据，爬虫，自动化测试，自动化运维；
2、选择好自学的方式，视频结合课本，还是纯视频
3、选择好方向和方式去找资料，定好每天自学多少时间
做好以上三步后，就是坚持学下去，我中间有放弃过一两个月，基础是最难打的，实际就是自己的方向没有确定好，最开始是选择自动化运维的方向，后来又转向去学人工智能，这个人工智能的课程就包含了WEB开发的前后端，爬虫，数据库，算法，网络编程，数据可視化等；因为要学的太多，所以~~~还好，后来还是坚持下来。
按我现在的情况来说，我现在需要转向网络爬虫方向，所以这里，你要选择方向，最好是根据你工作的实际情况去选择，不要麻木的，如果没有，就选择一个你最感兴趣的方向，没有兴趣我们很难坚持下去，坚持是很重要很重要的。
计算机语言它只是一种处理问题的工具，这里边最难的是逻辑的培养，除了坚持，就是要多练，多码，教程里边的练习一定要搞懂，像语法，语句，不必刻意去记，你练习多了，自然就记住的，在自学完基础，重点就是这个”面象对像“，这个是编程思想，不管什么事，到达一定程序，都是谈思想的；怎么样算出师？就是掌握这”面象对像“的思想，就算出师了
编程要学的东西太多，这里就不讲太具体的，那讲下来，也讲不完，只能是在思想层面和方法上跟你分享一下，希望能帮到你。
纪老修
自学Python也不是不可以，但是要注重以下三点：
第一：从Web开发开始学起。虽然目前Python在大数据和人工智能领域的应用比较广泛，但是大数据开发目前依然处在落地应用的初期，市场上并没有释放出大量的开发任务，当前大量的开发依然以Web开发为主，所以从就业的角度出发，应该从Web开发入手。同时Web开发涉及到的内容比较多，从Web开发进入其他领域也相对比较容易。
第二：学习数据分析技术。Python目前在数据分析领域的应用比较广泛，而且未来数据分析将有广阔的发展空间，传统行业领域会陆续释放出大量的相关岗位，从这个角度来看，掌握一定的数据分析技术会明显增强就业竞争力。
学习数据分析技术可以从机器学习开始，这个过程需要学习一些常见的机器学习算法，比如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。核心关键：python实战是检验学习效果的唯一标准，不能懒，如果你缺乏最新python实战教程，去我们的python直播技术扣裙 ：八五五-四零八-八九三
**第三：注重实践环节。学习编程语言一定要注重实践环节，学习Python同样如此。Python的实验环节比较好搭建，这对于初学者来说是非常有利的，也会让初学者快速入门。在学习完基本的语法之后，如果能到一个项目中参加实习是个不错的选择。
夜空中的那颗星照亮你
Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript、PHP语言等，Python是他们其中的一种。
最重要的是Python具有非常高的开发效率，以一种相当高级的Python语言。
任何编程语言都是与时俱进的，每年都会有不同的新技术出现，一门编程语言在任何公司中都有独特的职位，不管你是自学或是培训到什么程度，想要参加工作都要给自己一个准确的定位，兴趣所在，做一份自己不感兴趣的工作，是很影响自己的工作效率的。
如何学习好Python呢?给大家几点建议：
1.不要看很多本、开死书，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。
2.去找实际项目练手。最好是要有真实的项目做。注意，真实项目不一定非要是商业项目。
3.找到一个已经会python的人。然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍。
4.不但要学写代码，还要学会看代码，更要会调试代码。读懂你自己程序的报错信息。再去找些github上的程序，读懂别人的代码。
IT老田
一个非常好的问题。我是工作多年的Web应用架构师，来回答一下这个问题。欢迎关注我，了解更多IT专业知识。
Python自学入门不难，也可以尝试加入开源项目的开发，真实项目（不同于培训班），又有人指点，进步会很快。
出师标准和定位有关，初级工程师能在指导帮助下完成任务，中级工程师能独立开发功能，高级工程师和架构师就能独挡一面负责系统了。
如果关注AI技术，Python在AI领域是主流开发语言，Django是应用广泛的开源框架，在开发的一个开源项目AI人脸处理应用，基于Python + Django + Redis + ActiveMQ + Celery，和Java API服务组成一个跨平台异步任务调度系统，用到的技术栈仅供参考，有问题可以在评论区留言，或者私信联系。
Web应用架构师
首先回答 难度不大，相比于c c++ java简单多了
我的建议是 1.学习py要有针对性，目的性。不要漫无目的地学.py功能很强大，能应用到的场景很多，比如做网页，做游戏，做界面，做数据分析，统计分析，深度学习，机器学习等等不一一例举（大神们不要吐槽我说法不专业，毕竟这是针对没有任何编程基础的人。）看你自己的需求是什么再去学什么。比如楼主做数据分析，我就不去学网页的，游戏的，交互界面窗口的。但基础知识谁也跑不掉，比如数据类型，判断语句，函数等。py有很多库或者包，至今我也没学过(说到库或者包,这样说大家也许一头雾水，但我说类似插件，外挂，辅助器，可能大家比较容易理解。没关系,你们现在也用不着学) 2.现用现学。这是我个人的学习方法，供大家参考。我是先学一遍基础教程，然后在量化平台开始数据分析，用到什么不会再去补什么，比如数据分析用到pandas，我再去学pandas。哪怕是基础知识，当用到时发觉忘记了回头复习巩固是常有之事。只有追着自己想要的东西去学，学会了才有成就感，有动力继续下去。这好比你追求妹子，每日负责接送，送花送包包，一段时间后，妹子和你牵手了，你才有成就感，才有动力追下去。不信你可以做一下各种py基础教程的练习题，做起来不是那么有趣，有点做奥赛题的感觉，很伤脑筋，你又不知道跟自己想要的有什么关系，你很快会觉得无聊。但大家对于基础课程要坚持，练习题可以不做，但你要保证自己至少看懂了教程的内容。
安装哪个版本的python?
我推荐安装python3.0以上版本,因为2.7已经不再更新维护,并且2.7对中文支持不太好,仅这个理由就值得你从选项中剔除它.python不仅自己本身安装过程中就有坑,各种库文件的安装一路上也是坑坑洼洼,理由如下:Anaconda使用总结 - Python - 伯乐在线,事实上我强烈推荐Anaconda安装及使用教程,,大家直接安装Anaconda或者Django 安装 | 菜鸟教程这样的打包安装程序,可以避开不少地雷,也就是几百m大小,还比不上一部岛国爱情动作的容量.回头你入门了,这些打包安装程序如果不是你的菜,你随时可以移出你的硬盘.记住,上面什么Anaconda或者Django的,请下载安装里面包含有python3.0以上版本的的那个.
有哪些基础知识的教程，网站推荐？
我推荐三个网站,教程就不推荐了.我的python基础知识基本来源于这三个网站
Crossin的编程教室 纯新手向,非常友好.简直手把手.第一个Crossin的编程教室 - Python入门的课程,请大家全部学习.
Python教程 廖雪峰大神的良心之作,算不错的,但不如Crossin的编程教室深入,很多东西可能限于篇幅,讲的没那么新手向,大家在完成了Crossin的编程教室后,可以继续看这个网站,请至少看完面向对象编程那一章.后面的课程,看名字你就知道是偏向那个方向的了,如果是你的菜,可以看,但楼主不是哪方面的菜,所以没看.
Python3 教程 | 菜鸟教程 也请看到Python3 面向对象那一章.这个可以作为以后的速查手册使用,你以后会懂的.
如果大家英文不渣，可以去各种库的官网看官方文档，英文学渣只能找中文版，或者翻译软件跟着上，不要奇怪，有不懂的百度，谷歌，专业性的论坛上问，这些经历你以后也会经常有。比如编程过程中,甚至安装库过程中会遇到各种bug,不会处理,就直接复制报错信息丢百度或者谷歌,这事儿,我经常干,谢天谢地,也许是些常见的低级错误,居然有很多人给出了中文的解决方案,很多时候我也只能找到英文的解决方案,对我这种英语不过4级的学渣,简直是噩梦啊. 楼主就是在这种艰苦条件下走过来的.
速查手册或者官方文档是楼主的最爱(当然仅限中文版),简直是最好的教程.可惜,这种东西还真不好找,哪怕是pandas这种如此普遍的插件,想找个中文版的官方文档,都不是件容易的事.
不一样的程序猿
Python这个东西入门容易，精通难。尤其是要用它解决问题的时候才是最难得。举个例子，我写了一段脚本，用来下载我们公司各个电商渠道的订单，然后根据订单的详情调整各个产品的库存。上司发现这个脚本很好用，让我给全公司都使用。我不可能在每个同事的电脑上都安装Python，就只得要么开发exe要么开发一个web app，要开发一个web app的话，得使用Python的web框架，或者全盘自己写，然后架设在哪个服务器上得考虑，使用哪个数据库也得衡量，最后还要想一切自动化的话，得要执行异步任务以及web socket。这些东西都比学习Python语法难多了。光是开发web app就得把HTML CSS和JAVASCRIPT全部学一遍才行。也可以把Python当作扳手或者螺丝刀或者电钻这样的工具，在学会使用这些工具后，要去进行修理汽车或者修大桥这样的任务。学用工具简单，拿工具来完成任务才是难点。
云非云雾非雾
首先，对于初学者来说学习Python是不错的选择，
一方面Python语言的语法比较简单易学，另一方面Python的实验环境也比较容易搭建。
学习Python需要的时间取决于三方面因素，
其一是学习者是否具有一定的计算机基础知识，
其二是不同的学习方向需要不同的学习时间，
其三是掌握程度不同需要的时间也不同。
如果学习者具备一定的计算机基础，那么学习Python语言的基础语法部分还是相对比较容易的，通常一周左右的时间就能够掌握基本的Python语法，然后再利用2到3周的时间完成一些实验通常就可以了。
如果基础比较薄弱，或者干脆没有任何计算机基础，那么学习Python的基本语法也不会有太大的困难，但是学习时间会有一定的延长，正常情况下6到8周能够熟练掌握基本语法，并完成一些简单的实验。
如果每天都能抽出一些时间去学的话（周六日抽出大量时间学）
1、如果通过Python书籍来看，周期会慢很多，书写的详细但速度很慢，最重要的是容易无聊
2、如果通过教学视频来看，周期会快很多，有视频带，直观明了
3、如果是教学视频:
a、有语言基础的人，上手特快，语言基础好的人，可能一两周就看完了；
基础差点的，要一个月左右
b、完全新手的话，基础从学到会的用至少也得一个多月吧
上面说的Python本身，如果要用来工作的话，还有很多内容要学，毕竟仅仅学Python基础是做不了工作的。
如果学习Web开发方向，还需要学习一定的前端开发内容（Html、CSS和JavaScript）和Django库，另外还需要掌握数据库知识。
对于初学者来说，通常需要3个月左右的时间，能够达到开发岗位实习要求。
如果学习大数据方向，则需要具备一定的数学基础（线性代数、概率论等），需要学习Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库，顺利的话3个月左右也能够达到实习岗位的要求。
学习大数据方向通常需要先学习如何进行数据采集，通常是先学习如何开发“爬虫”，然后再学习数据分析。
