問答專欄Q & A COLUMN
1.首先，找一本合適的書籍，這里推薦一本，我入門看的，特別好的一本書《Python編程：從入門到實踐》，很合適新手區閱讀
2.作為程序員，必須要多練習，學習過程動手能力非常重要，書籍上的每一個案例，自己也可以找找題庫去練習，這樣進步會很快
3.做小項目，在做的過程中，一定會發現很多知識不會或者理解不到位，然后去查漏補缺，慢慢完善。
大牛都是總小牛長大的，關注我，我們一起加油！！
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學python最重要是有自制力。有自制力的人發展不會很差。
至于入門，網上有很多相應的教程，我當初自學是看嗶哩嗶哩上python入門教程，600多集的，自己感覺有一點彈幕學真的會更認真。可以先往下看了解到底要往哪方面發展，定了這個后才能說怎么入門。
我的學習目的特明確，SEO相關的有用的我都學。題主并沒有提到以后要涉及的職業發展，那就先介紹一下。大家都是為了學完Python找到工作，但實際上領域不一樣，如今學習Python的重點不一樣。題主想要知道重點學什么，那要看的是你以后做什么。
看圖：
從上圖可知python找工作有很多的路徑。實際上把這樣的路徑簡化一下可以得到下圖。這里有一個重點在于，下圖當中的每個發展方向下面有一個對應路線圖的一二三四這樣的數字。
然后按照下面流程來，找到網絡上相應資源就好了，最好找到一家比較全的資源然后跟著學。
Web基礎開發
解決的現實問題：
能夠使用面向對象的程序設計方法, 基于Linux操作系統開發多任務的網絡程序開發。
掌握的核心能力：
1、能夠熟練使用Linux操作系統；
2、掌握網絡編程相關技術，能夠實現網絡間數據通信；
3、掌握程序設計開發中多任務實現方式；
4、能夠熟練掌握MySQL操作相關技術，熟練編寫各種數據庫操作SQL語句，并能夠進行Python與MySQL之間的數據交互；
5、掌握Python中的re模塊的使用，能夠實現對字符串進行復雜模式匹配；
6、掌握Web服務器的工作流程，以及Web框架的實現原理。
要點：
Linux命令、網絡編程、多任務編程、正則表達式、html與css、JavaScript、jQuery、數據庫編程、Python語法進階、靜態Web服務器、mini-Web框架。
Web-Django框架
解決的現實問題：
更上一級能夠開發主流Web網站，并掌握常見的技術要點；根據實際問題設計出相應數據庫表。
掌握的核心能力：
1、掌握Python Web主流框架-Django的使用；
2、可根據Web框架設計，開發對應的數據庫；
3、可根據業務流程圖，開發Web網站的前后臺業務。
要點：
Django框架、前后端分離模式、VUE進階-組件式開發、Django REST framwork、統計、權限管理、商品數據管理、日志管理、用戶管理、前后端不分離模式、數據庫-讀寫分離、Django高級第三方模塊、FastDFS分布式文件系統、Celery異步操作、Vue雙向綁定、Docker 入門、Crontab定時任務、頁面靜態化、在線支付、Nginx+uWSGI部署。
Web-Flask框架
解決的現實問題：
高并發全功能的Web網站開發；提升數據處理響應速度，靈活運用緩存。
掌握的核心能力：
1、掌握Python Web主流框架-Flask的使用；
2、掌握常見的性能優化技術；
3、緩存服務器的操作和設計；
4、異步任務的實現。
要點：
Docker 進階、uWSGI、Nginx進階、性能優化、Flask框架、路由定義及視圖函數、藍圖、SQLAlchemy、Flask-RESTful、手機 APP + PC Web前端、MySQL業務數據存儲、Redis緩存層、第三方對象存儲、RabbitMQ + Celery 異步任務、APSchedule定時任務、http://socket.io及時通訊、Elasticsearch 5.6 搜索+自動補全、RPC+kafka對接推薦系統與AI系統、supervisor進程管理。
人工智能機器學習編程
解決的現實問題：
利用學習到的科學計算庫對收集到的數據進行數據基本處理，使其符合機器學習算法模型；利用學習到的機器學習算法解決部分實際問題。
掌握的核心能力：
1、掌握數據挖掘基礎工具使用；
2、掌握機器學習中處理數據方法；
3、理解常見機器學習算法原理。
要點：
人工智能概述、數據可視化matplotlib、科學計算庫numpy、科學計算庫pandas、Scikit-learn使用、特征工程、k-近鄰算法、線性回歸、嶺回歸、邏輯回歸、決策樹、集成學習(Bagging, Boosting)、k-means、不同模型評估方法介紹、模型選擇與調優、模型保存和加載、聚類、分類。
人工智能基于大數據的推薦系統
解決的現實問題：
能夠實現推薦系統的算法不同場景應用；能夠根據推薦場景業務流完成推薦業務開發。
掌握的核心能力：
1、掌握推薦系統的工作原理和實現流程；
2、掌握推薦系統的算法實現原理以及應用場景；
3、掌握Lambda大數據相關基礎；
4、可實現基于大數據框架的推薦系統搭建；
5、能夠基于推薦業務流完成系統搭建。
要點：
分布式存儲計算案例、數據倉庫工具hive、spark-sql、spark sql與hive離線分析、ABTest實驗中心、埋點參數設置、推薦服務、緩存服務、實時日志分析、實時召回集、熱門與新文章、文章畫像構建、用戶畫像構建、文章用戶畫像業務實現、離線召回集介紹、排序模型選擇介紹、spark mllib講解、離線模型評價、評估場景需求。
最后更多是實戰了，更多偏向于數據分析：
對企業異常數據進行深入分析，對業務風險指標進行跟蹤分析及優化；搭建業務監控體系，及時發現、排查業務問題，并能提出有效的解決策略或方案；配合項目計劃，負責建模駐場項目，完成數據分析需求及任務；通過大數據算法對數據進行模型的構建、維護、和評估。
掌握的核心能力：
1、熟悉常用數據挖掘算法與模型，熟悉邏輯回歸、神經網絡、決策樹、聚類等建模方法；
2、熟悉Python、Tableau、SPSS、SAS等多種數據分析工具；
3、熟練使用時間序列、聚類分析、邏輯回歸、因果分析等統計方法。
要點：
統計學基礎、Python編程數據分析、SPSS數據分析、數據化運營，網絡游戲市場分析，及電商數據分析，問卷數據分析、CRM、BI理論、數據可視化分析
最后python拓展就是爬蟲和自動化測試運維了，
屬于拓展項目。也是很重要的接近工作的。
更多是做各種項目進行熟悉和自己優化方法。
解決的現實問題：
自動化爬取瀏覽器網站數據或App應用數據，對爬取中遇到的反爬措施應用相應的反反爬方案解決處理。
能夠針對企業中開發的項目進行自動化測試。
能夠搭建部署運行維護Linux環境。
掌握的核心能力：
爬蟲：
1. 網頁數據爬取；
2. App數據爬取；
3. 反反爬解決方案；
4. MongoDB數據存儲。
測試開發：
1. 項目開發流程與測試方法；
2. 自動化測試工具的使用；
3. 接口測試；
4. 性能測試。
運維開發：
1. Linux系統安裝使用（CentOS系統）；
2. Linux系統管理與維護；
3. Shell編程；
4. 自動化運維與監控。
要點：
爬蟲基礎、requests模塊、數據提取、Selenium、抓包反爬與反反爬方案、MongoDB數據庫、Scrapy爬蟲框架、Appium的使用、測試理論基礎、項目開發流程、禪道工具使用、Jira工具使用、Web自動化測試（Selenium、Appium、Unittest等使用）、JMeter接口測試、性能測試、CentOS系統安裝、Linux系統優化、常用工具使用、Linux文件管理、軟件管理、權限管理、日志管理、進程管理、Apache服務器使用、防火墻管理、LVS集群、keepalived使用、Shell編程、Ansible、Nagios監控。
一大堆看著可能前期學都不是很懂，所以去b站上搜吧，小破站是學習的網站，當然黑馬程序員官網上也都規劃好了，看他們視頻一個一個學更好。
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學習Python還是JAVA沒有那個好那個不好定義，關鍵在于你自己的職業規劃，首先Python作為目前最火的語言，被廣泛的用于大數據分析和人工智能領域，要想從事數據分析或者人工智能方向，學習Python是個不錯的選擇！JAVA開發同樣運用廣泛，也用在了大數據領域。是大數據開發工程師必會得語言，所以要想做底層大數據就學習JAVA。
Python比較簡單容易學習，尤其適合初學者，JAVA相對較難，但也容易學習，但從您的學歷來說，簡單與難區別也不大，所以學習那個無所謂。
想要真正的踏入這個門檻 首先一定需要一個好的師傅吧
興趣是第一大老師 有了愛好才愿意鉆研學習 嘗嘗思考
第二大好老師就是需要找到真正能對你的學習提供幫助的方式
可以自學啊 但是自己找學習資料和制定計劃應該很難吧
而且自制力也不一定好 能不能堅持學下去還不知道呢
不管你是自學 還是參加培訓 最終的目的都是為了提高自己解決問題的能力
在培訓班若遇到問題 老師會幫你解決 讓你不必在一個問題上多花時間和精力
但在自學的過程中遇到問題 一切都需要自己去解決
有時候可能連續幾天都沒能想出解決的辦法
如果真的想學的話 推薦還是找個靠譜的機構報名吧
人家又專業的老師講課、答疑、批改作業 還有班主任監督學習
這不是挺好的 能學到東西才是真的啊
很多時候確實會很需要和大家一起討論問題或者有專業老師進行點撥的
這樣進步的才會快一點 時間也不等人吶
你可以去百戰程序員官網看看詳情 選擇合適的機構很重要的
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1.先從基礎知識開始學習，中間練習一些有趣味性的小程序，小游戲，保持興趣，避免枯燥。
2.自己編寫python程序，幫助自己解決學習工作中午到的問題。學以致用。
3.學習了解一些常用框架和庫。
4.嘗試為開源項目貢獻程序，從而提高能力。
另外如果喜歡就去學，別只看多少薪水，每個人情況不一樣，只看是否會python就能掙多少錢，太片面了。可能別人還有其他能力，所以全面提升，定會薪水如意。
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python 發展最近還是不錯的，這個有自學的，也有報班系統學習的。主要還是結合自身的情況去考慮，看看自己是更適合哪種學習模式。不過建議還是報班學習，人工智能技術的專業性很強，對自身的要求也是非常高的，純粹靠自學學習周期較長，并且學習起來也很困難，尚學堂現在就有人工智能方向的課程，有線上課程也有線下的面授課程， 現在有免費試學的名額，你可以來了解一下。 而且人工智能的學習對python方面的基礎要求也是很嚴格的，可以先看看免費的資料，比如尚學堂的高淇老師python400集，這個對于剛入門學習的小伙伴來說是很不錯的，可以先了解一下，在結合自身的情況做出選擇就可以了。 很多學生都是從零基礎開始學習的，零基礎開始學習并不難，難的是下定這個決心。其實這個問題需要細化: 首先要有教材，不管是在線教程，還是紙質書都行。
掌握基礎語法的情況下不斷練習，比如寫個類，方法，甚至是應用。不斷深入學習。
1.多和同樣在學習python的人交流。多看頭條關于python的文章。2.在學校或者培訓機構進行系統學習。3.邊工作邊學習，此方法適用于工作中涉及到python編程的朋友。
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參考回答：
https://www.wukong.com/question/6610631945741140228/
https://www.wukong.com/question/6621147311907012872/
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做 Python 開發除了熟悉語言本身之外，還需要掌握很多相關聯的技能，好比打NBA，你不光要學如何投籃，還要練習力量、技戰術等一整套東西。所以，一個普通Python Web開發工程師需要掌握的技能包括至少一個Web框架，比如：Django、Flask、Tornado，做業務系統必須熟知一種數據庫，還需要對Linux系統的基本操作和常用命令有所了解，因為以后你寫到程序基本上都會運行在Linux平臺上。
開發工具：工欲善其事必先利其器，Python IDE層出不窮，推薦Pycharm 和Sublime兩個工具都是免費的，而且它們的學習成本非常低，網上找一篇教程看了基本就能上手，Vim、Emacs這樣的遠古神器還是放以后再去了解吧。
Python3：新手開始總糾結學 Python2 還是 Python3，這種糾結完全就是給自己徒增煩惱，因為它們是同一種語言，只有少部分地方語法不兼容，盡管目前大部分公司還在用Python2，但是Python3逐漸成為主流已是不爭事實，畢竟后者性能方面更占有優勢。
學習框架：對于剛入門的人，最重要的是培養Ta的學習興趣和信心。有的會擔心自己的基礎知識都那么薄弱，如何能學好框架呢?其實這個擔心倒是不必，大多數大型的框架都把功能封裝的很完整，定義了一套在自己的框架下做事的“規則”，學習框架更多的是學習這些“規則”，入門倒不需要很深的理論基礎。
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其實這個問題需要細化:
1.自學如何入門
首先要有教材，不管是在線教程，還是紙質書都行。
掌握基礎語法的情況下不斷練習，比如寫個類，方法，甚至是應用。
不斷深入學習。
多和同樣在學習python的人交流。
多看頭條關于python的文章。
關注我。
2.在學校或者培訓機構進行系統學習。
3.邊工作邊學習，此方法適用于工作中涉及到python編程的朋友。
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