林色芬
一桌菜，十幾盤，有葷有素，有涼菜有熱菜，該怎麼吃呢？你可以找一盤看起來好吃的，也可以找一盤離自己近的。但是，得動筷子。不管怎麼吃，最重要的就是動筷子，學技術也是一樣。
不要去糾結XX編程語言是不是適合初學者，我要多久才能學會XX，認準一個目標，整就牛！
人生苦短，I Write Python！下面談談對於學習Python自己的一些看法，經驗：
1、讀書，讀好書
書籍是人類進步的階梯，一本用心編寫的好書更是如此。下面推薦幾本經典的Python書籍，由淺入深。
Python編程，從入門到實踐
Python官方教程文檔
Python核心編程
流暢的Python
在IT行業，最為經典可靠的永遠是官方文檔（比如作為Windows開發你不可繞過的MSDN），因此學會查閱官方文檔，能看懂基本的專業英文也是必備技能。
2、動手實踐
Python開發首選IDE當然是Pycharm，不過初學者，就不建議去使用功能繁雜的IDE了，一款優秀的編輯器足矣，這裡推薦VSCode這款強大的編輯器，微軟出品，安裝Python插件後亦可達到IDE的效果，單步調試、語法智能提示、Pylint來讓你的代碼更加Python化等等優點一個都不少。下圖就是使用VSCode調試Python腳本的示意圖。
眼過千遍不如手過一遍！
書看千行不如手敲一行！
手敲千行不如單步一行！
F5、F9、F10、F11，只有更多的調試程序，才是你進步的最佳捷徑！
3、從開源項目、經典項目中汲取知識
這裡推薦全球最大的交友網站GitHub，上面有很多優秀的項目可供參考、交流。切不可固步自封，停留在自己一個人的世界當中。
Python最大的好處就是第三方庫超級多。沒有什麼問題不能通過一句import語句來解決。對於初學者特別的友好，Py程序員的口號就是：拿來主義編程，有現成的用現成的，沒現成的找現成的！
寫代碼的時間一定要大於看視頻的時間！
寫代碼的時間一定要大於看視頻的時間！
寫代碼的時間一定要大於看視頻的時間！
重要的事情說三遍，一定要多動手實踐，尤其是編程這個行業，切勿眼高手低，只動眼不動手！
一個程序員的奮鬥史
作為一名IT行業的從業者，同時也在使用Python做機器學習方面的開發，所以我來回答一下這個問題。
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。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網方面的問題，或者考研方面的問題，都可以諮詢我，謝謝！
IT人劉俊明
對於Python課程學習多久是和很多因素相關的，不同的機構、不同的課程內容設定都會導致最後的時長不一樣，小編通過調研發現，基本上現在市面上的Python培訓課程時長在5個月左右。
在確保教學質量的前提下，Python培訓班的課程時長很大部分是和課程內容息息相關的，相對而言，課程內容越豐富那麼學習的時間就會越長，比如說優就業的Python+人工智能培訓班，課程一共設定了5個學習階段。
第一階段Python核心編程，主要實戰項目《植物大戰殭屍》、《飛機大戰》、《坦克大戰》;第二階段全棧開發，主要實戰項目《企業商務網站開發》、《生鮮在線商城開發》、《新聞大數據檢索平臺開發》;第三階段網絡爬蟲，主要實戰項目《二手車數據爬取》、《新浪網娛情數據爬蟲》、《鏈家網房產數據爬取》;第四階段人工智能，主要實戰項目《手把手帶你完成手寫數字的識別》、《圖像分類並不難，阿貓阿狗分清楚》、《RFM實戰》;第五階段就業指導，講師針對學員面試過程中遇到的問題以及知識的薄弱點進行1對1技術指導。
優就業的Python+人工智能課程深入調研企業真實用人需求研發而成，致力於培養出真正符合市場需要、企業需要的高級Python開發人才。
專注IT小UU
由於本人是計算機專業的，所以說一下我的見解吧，我初學的語言是c語言，之後是c++，然後自學了java和python，學 python主要是為了爬蟲，那如果零基礎學的話，得看你自己的理解能力的練習了，不過不建議零基礎學習python，因為python有太多庫了，庫裡面有很多函數，雖然我使用這些庫來寫代碼很容易，比c容易多了，但是對於新手來說，實在太多太亂了，一下子接受那麼多會承受不了的。
如果是零基礎學習的話，可以直接看視頻，這裡推薦中國mooc的北京理工大學的python課，是國家精品課，慢慢的學，照著視頻就可以了。
如果有一些語法基礎，推薦看書。
最後說一下，不管怎麼樣，如果要學習一門語言的話，就是學習，練習，寫代碼，改代碼，寫代碼，改代碼...
阿弄1412
前面幾位的回答都很好，值得借鑑。下面補充一下。
對於初學者來說，選擇學習一門計算機語言，首要考慮的不是難不難學可不可以學的問題，而是先問自己為什麼要學？要有目的性，針對性地學習。比如你要解決的是與設備板卡通訊的問題，那可能C++更合適，每種語言都有它的應用領域，包治百病的目前還沒有。當然，如果只是為了學習而學習，那看個人喜好了，學這個當然可以。
如果已經參加工作，建議結合實際情況來選擇，這樣子工作學習兩不誤，進步也更容易一些。
百戰君
時間長短因人而異，不過你可以從2方面去學習
- 1. 開發環境。建議你安裝Anaconda環境，然後使用jupyter-notebook進行你的學習之路。需要你花點時間去了解開發環境的使用方法，這些都值得，因為他會讓你之後的學習過程效率大大提高，否則你之後學起來可能會覺得各種委屈，然後就從入門到放棄了。
- 2. 庫。python之所以說其簡單，很大原因是因為他有豐富的第三方庫，因此你需要選擇一個自己感興趣的領域(web，大數據，gui，其他？)，然後去學習領域內的庫即可。千萬不要啥都學，結果啥都沒有深入。
外星人玩Python
可以，我的專欄有售賣《從零開始學python》，是我根據我實際教學制作的。屬於基礎課程，你要學可以參考下。然後任何一種語言都特別難學，也特別不好學，當然也特別容易學，有認真去學的基本都可以學成。難在於學成後的自我創新與實現。
茵苗教育
想學習python 推薦百度搜索 白月黑羽，難點都有非常好的視頻講解，
是我看過最好的教程，沒有之一
大熊座行星
上手容易，開發難，如果從事人工智能方面學Python挺好的（學歷是關鍵）
牛頓家族的二蛋子
首先Python是一種計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。
簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。
易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔 。
速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標準庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。
免費、開源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟件）之一。使用者可以自由地發佈這個軟件的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟件中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。
高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。
可移植性：由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平臺上（經過改動使它能夠工作在不同平臺上）。這些平臺包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的android平臺。
解釋性：一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。運行程序的時候，連接/轉載器軟件把你的程序從硬盤複製到內存中並且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼運行 程序。在計算機內部，Python解釋器把源代碼轉換成稱為字節碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易於移植。
面向對象：Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在“面向過程”的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在“面向對象”的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。
可擴展性：如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然後在Python程序中使用它們。
可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，從而向程序用戶提供腳本功能。
豐富的庫：Python標準庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、數據庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。這被稱作Python的“功能齊全”理念。除了標準庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。
規範的代碼：Python採用強制縮進的方式使得代碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。
缺點：單行語句和命令行輸出問題：很多時候不能將程序連寫成一行，如import sys;for i in sys.path:print i。而perl和awk就無此限制，可以較為方便的在shell下完成簡單程序，不需要如Python一樣，必須將程序寫入一個.py文件。
獨特的語法
這也許不應該被稱為侷限，但是它用縮進來區分語句關係的方式還是給很多初學者帶來了困惑。即便是很有經驗的Python程序員，也可能陷入陷阱當中。
運行速度慢：這裡是指與C和C++相比。
對於小白來說，是一門非常適合入編程這個坑的，強烈推薦，並且小學生都在開始學了，發展方向多，很實用。
