零基礎入門Python的話，完全可以，沒有任何難度，畢竟Python設計之初就是面向大眾，降低編程入門的門檻，下面我簡單介紹一下學習Python的過程，感興趣的朋友可以嘗試一下：

01

搭建Python開發環境

首先，最基本的就是搭建Python開發環境，初學入門的話，建議安裝Anaconda，集成了Python解釋器及許多常見第三方庫，自帶有Jupyter Notebook等開發環境，使用起來非常不錯，至于版本2還是版本3，建議3，明年1月起2系列就會停止更新和維護：

02

Python開發軟件

Python環境搭建完成后，就是Python入門，“工欲善其事，必先利其器”，好的開發軟件會起到功半事倍的效果，這里分享2個非常不錯的Python開發軟件，對于初學者使用來說，非常不錯：

• Visual Studio Code

這是一個免費、開源、跨平臺的代碼編輯器，完美支持3大操作平臺，運行速度快、占用內存少，安裝Python插件后，可以直接調試運行Python，自動補全、代碼高亮、語法提示、Git等功能非常不錯，對于初學者使用來說，非常友好，也非常容易學習和掌握：

• PyCharm

這是一個非常專業的Python開發軟件，在業界非常流行、也非常受歡迎，常見的智能補全、代碼高亮、語法提示等功能，這個軟件都能很好兼容，除此之外，還支持代碼重構、代碼分析、單元測試等高級功能，因此開發效率更高，也更適合大型項目，對于團隊協作和項目管理來說，非常不錯，值得學習和使用：

03

Python基礎入門

Python環境和Python開發軟件選擇好后，就是Python基礎入門，包括常見的模塊、數據類型、函數、類、文件操作等都要熟悉掌握，至于教程的話，網上資料非常多，比較基礎的，像菜鳥教程、廖雪峰官網等都非常不錯，當然，你也可以找一本專業書籍，一邊學習一邊練習，以掌握基本功為準，不要急于求成：

04

Python高級進階

基礎熟悉掌握后，就是Python高級進階，Python可供選擇的方向太多，常見的網絡爬蟲、測試運維、Web開發、數據處理、機器學習等，Python都有廣泛涉及，方方面面都投入精力，顯然是不可能的，選擇一兩個有前景自己又感興趣的方向，堅持下去，多做項目，積累經驗，不斷提升自己：

目前，就分享這么多吧，Python入門來說，非常容易，主要就是多看多練習，后期提升的話，就是多做項目，積累經驗，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。

首先，我們需要清楚自學Python編程的目的是什么，也就是將要是使用Python用于哪個方向的開發工作。Python作為一門被廣泛應用的編程語言，可以應用于Web開發、大數據開發、數據分析、人工智能開發、嵌入式開發、游戲開發、自動化運維、自動化測試等多種方向，不同方向的Python學習曲線是不同的。

無論我們是希望通過學習Python尋求新的行業工作，還是希望在已有行業進行深耕，提升自己的技術解決能力，以便做更多事情，明確學習的目標是至關重要的。

我們在確定了學習Python的目的與方向之后，再來看看學習Python 的方式有哪些。

首先，對于 Python的基礎部分，比如 數據結構、語法、函數等，如下圖。這些基礎內容可以通過網站或者書籍以自學的方式學習，難度很低。如果你又具備其他語言的編程基礎，那么學起來將更加的輕松。

即使我們是想通過培訓的方式學習Python，也建議提前通過自學掌握Python基礎部分內容。

我們可以通過網站學習Python的基礎內容，比如以下途徑：

• 文檔類教程 ：廖雪峰 官方網站
  

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000

• 文檔類教程 ：Python 菜鳥教程
  

http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html

• 視頻類教程：bilibili
  

https://search.bilibili.com/all?keyword=python&from_source=nav_search_new

• 視頻類教程：慕課網
  

https://www.imooc.com/

• Python社區：Python 中文開發者社區
  

https://www.pythontab.com/

我們在掌握Python基礎部分之后，我們然后根據自己的 Python的應用方向，再來確定后續的學習方式，如下：

以我個人的經驗來看，對于像 數據挖掘分析、自動化測試、Linux自動化運維、測試這類方向，有了Python 基礎，如果又有相關行業經驗，基本上不需要考慮參加培訓機構了，因為此類應用方向的學習曲線相對單一，整個知識與技能體系相對簡單，技術復雜度和學習成本相對較低，同時上面介紹了網絡上許多免費的教程，足以幫助我們進行后續的學習。我們需要考慮的更多是如何將所學應用到實際工作當中，給工作效率和質量帶來提升。

對于像 AI人工智能、前端應用開發等方向，需要體系化的知識結構，學習曲線復雜，如果通過自學的方式很難構建完整的知識、能力體系，效果也難以保障，容易事倍功半，偏離方向，迷失方向。因此這類方向建議參與培訓的方式來學習。

最后，假如我們是為了調整工作方向（轉行）而選擇學習Python編程的話，雖然我們的主觀動能性能夠促使我們克服困難、排除干擾，但是仍然建議考慮一些客觀存在的因素：如自己所處城市當前相關行業的發展情況現狀以及行業相關人才的用人需求、要求等等。 關于培訓學習，也建議結合上面所提到的， 在培訓機構選擇的同時建議多考慮就業問題：如 結合自身條件及現狀咨詢相關培訓機構，先了解能夠培訓的技能及是否提供相關企業內推機會，機構該專業的就業率、就業薪資情況等等。

看了我這一條你也就不用花錢，也不用在網上找其他資料學習了。

python可以說對沒有編程基礎的人特別友好了。自學選python是特別明智的。但學了python到正式工作，肯定是不夠用的，所以最后還是要學java，但會python后，學java就簡單很多了。

c需要敲100行代碼，java只需要50行，python就只需要20行，但就是因為20行，所以并沒有java那么穩定。

ython學習路線圖—流程篇：

Python 培訓后職業發展路徑

Python 學習路線圖

入門視頻我推薦b站上的，因為太基礎，所以會比較長，并且一開始介紹了一些原理，對于新手很友好。主要我每次看彈幕就會覺得這個說話老師傻屌又可愛，哈哈。

當然百度云資源也是有的，就在基礎的第一個資源里。

先說一下每個階段該學的東西。

Python基礎

解決的現實問題：

能夠熟練使用Python技術完成針對小問題的程序編寫。

掌握的核心能力：

1. 掌握Python基礎語法, 具備基礎的編程能力；

2. 建立起編程思維以及面向對象程序設計思想。

要點：

變量、標識符和關鍵字、輸入和輸出、數據類型轉換、條件控制語句和循環語句、容器類型、函數、文件操作、面向對象、異常處理、模塊和包。

相應資源

Python入門教程完整版（懂中文就能學會）

python入門必備指南

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。

相應資源

Linux基礎命令教程豪華版.chm

linux從入門到精通

服務器開發之linux基礎編程

服務器開發之linux系統編程

服務器開發之linux網絡編程

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。

相應資源

Python進階之Django框架

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。

相應資源

6節課入門Flask框架web開發

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。

相應資源

0基礎小白也能學會的人工智能課

最簡單快速入門Python機器學習

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

相應資源

云計算大數據之zookeeper教程

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。但前期學習的話還是用不到的。拓展的各種項目、實戰等，建議先把基礎打牢再去學。

最后，上面的資源回復：“python整套資源”，就可領取咯。

希望上面內容對你有幫助，可以進行分享留言對上面內容進行補充。

做為一個干了十年編程的人來看，我給你的建議是：

1、首先選擇一本經典的python基礎書比如python核心編程（第二版）作為參考數進行詳細閱讀，貴在堅持。

2、除了看書外，要多去嘗試敲寫一些例子程序，從中體會和理解知識點

3、另外可以到博客園或CSDN上去看一些python方面的知識做為補充和擴展

3、可以關注今日頭條上的碼農阿勇，主要分享python編程的方面的知識，視頻比較短，可以充分

利用自己的碎片化時間進行系統學習。

4、可以加一些交流群，和別人去交流，分享和請教

5 最后給總結三條：多看，多寫，多思考

喜歡的朋友可以添加關注，每天分享python相關內容

謝邀

最近Python的確很火，學的人也越來越多，薪資水平也越來越高，所以很多人也都想轉行學Python拿高薪資，下面我就從幾個方面來介紹如何自學吧。

寫在最前面的話

在介紹如何自學Python之前我先想說一段話，這些都是自己的經歷過的。 我覺得你在學習之前Python之前應該先考慮一個問題，自己是否真的適合這個行業，不要被高工資迷惑了。其實當初考慮這個問題主要還是因為身邊的人，上大學的時候身邊有很多同學都參加了培訓機構，當然有很多同學到找到了不錯的工作，也有很多的同學沒能找到工作。畢竟有些人的性格可能本身就不太適合軟件行業，所以我就想以后想轉行的一定要先考慮是否適合這個行業。如果你的性格屬于那種比較被動、比較抵觸新知識、邏輯思維不太擅長。我的建議是你可能不太適合軟件開發，即使你轉行成功了如果這些習慣不改，在工作中還是可能會被淘汰，軟件行業競爭很大而且技術更新特別快，基本上是每天都在學習新的技術。

如何學習Python

學習Python目前有兩種方法，自學和參加培訓班。選擇哪種方式我覺得可能需要根據個人的性格特點來決定，如果你屬于做事有很強的目的性和計劃性可以考慮自學，否則建議參加培訓班。關于培訓班，可能很多人都有誤解，說培訓班培訓出來學不到啥，找不到工作，工作之后培訓學到的東西都沒用。如果，你想靠培訓班學的那點知識就能很好的工作，那是不可能的，不然我前面也不會說基本上每天都在學習新技術。培訓班的作用，是帶你進入這個行業，修行在個人，畢竟編程語言之間的特性都是想通的。千萬不要以為報了培訓班就能找到工作，還是要靠自己努力的，平時一定要多敲代碼多學習。

如何自學

1. 先確定方向，方向很重要，如果沒有方向亂學一通，只能說是在浪費時間。畢竟Python開發也分很多方向的，運維、后臺開發、算法工程師、數據分析、深度學習等。
   

2. 在選擇方向的時候，一定要根據自己掌握知識的情況來選擇，不要盲目，最好找先找一個該行業的前輩指導和介紹一下，再選擇。
   

3. 方向選擇之后，確定學習路線，這個可以自己在網上搜資料也可以請教該行業的前輩該如何學習，需要學習那些知識。
   

4. 路線確定之后一定要開始制定計劃，什么時候該學什么，怎么學，嚴格按照時間表執行。一旦某發生了拖延，可能你的計劃就會被拖的很長。這也是為什么說要有很強的計劃執行能力。

Python 入門攻略

既然選擇學習 Python，那你就要明確 Python 和其它編程語言相比的優勢，之后，我也會針對 Python 入門，推薦一些書籍和教程，主要是入門，由淺入深。

在這之前，我想講一下我對學習的看法，如果真的想在這一行深耕下去，盡量選擇自學，不用上培訓班！

我覺得沒有必要，并且即便你入門了，每天依然會遇到各種各樣的問題，都要靠自己的自學能力去解決，培訓機構也頂多是帶你入門，在你以后的工作和學習中，依然是靠自己。如果什么都要別人拉著你，那是不是太被動了？所以心態要好，價值觀要正，一步一步慢慢來，穩扎穩打。

Python 有哪些優點？

簡單

Python 非常易于讀寫，遇到問題時，程序員可以把更多的注意力放在問題本身上，而不用花費太多精力在程序語言、語法上。

Python 作為解釋型語言，大大減少開發者工作量，寫過代碼的同學都清楚，這種易用性導致 python 龐大的用戶群體及繁榮的社區。

面向對象

Python 既支持面向過程，也支持面向對象編程。在面向過程編程中，程序員復用代碼，在面向對象編程中，使用基于數據和函數的對象 盡管面向對象的程序語言通常十分復雜，Python 卻設法保持簡潔。

豐富的第三方庫

Python 社區創造了一大堆各種各樣的 Python 庫。在他們的幫助下，你可以管理文檔，執行單元測試、數據庫、web 瀏覽器、電子郵件、密碼學、圖形用戶界面和更多的東西。所有東西包括在標準庫，然而，除了它，還有很多其他的庫。

Python語言的用途

多年來，Python 在各種流行編程語言中一直排名靠前。它幾乎可以適用任何開發，它旨在提高程序員的開發效率而不在于他們編的代碼。Python 適用于網站、桌面應用開發，自動化腳本，復雜計算系統，科學計算，生命支持管理系統，物聯網，游戲，機器人，自然語言處理等很多方面。

而且，既使對于那些從沒有開發經驗的人來講，Python 的代碼也是簡潔易懂的。由于 Python 程序代碼簡單，所以和與其他程序語言相比，后期的程序維護更容易，更舒心。從商業角度來看，需要的成本降低，程序員的效率提高。

Java 復雜，但能適應不同環境，Python 簡單易學

Java 是一種嚴格的類型語言，這意味著必須顯式聲明變量名。相比之下，動態類型的 Python 則不需要聲明變量。在編程語言上有許多關于動態和靜態類型的爭論，但有一點應該注意：Python 是一種語法簡單的功能強大的語言，能夠通過編寫腳本就提供優秀的解決方案，并能夠快捷地部署在各個領域。

Java 可以創建跨平臺的應用程序，而 Python 幾乎兼容當前所有操作系統。對新手來講， Python 比 Java 更容易上手，而且代碼易讀性強，但是如果你想你的代碼可以在任何地方都能執行的話，那么還是選擇 Java 吧。Java 在創建網絡應用方面比 Python 也有優勢。

Java 比 Python 更復雜，沒有技術背景的人學起來并非易事，但從另一方面來看，如果你想要適用于不同的環境，還是應該選擇 Java。

Python 入門書籍推薦

《父與子的編程之旅》

本書是一本家長與孩子共同學習編程的入門書。作者是一對父子，他們以 Python 語言為例，詳盡細致地介紹了Python 如何安裝、字符串和操作符等程序設計的基本概念，介紹了條件語句、函數、模塊等進階內容，最后講解了用 Python 實現游戲編程。

書中的語言生動活潑，敘述簡單明了。 為了讓學習者覺得編程有趣，本書編排了很多卡通人物及場景對話，讓學習者在輕松愉快之中跨入計算機編程的大門。

《笨辦法學 Python》

這本書幾乎都被推爛了，但也是我想要推薦的首選，特點是以習題為大綱，迫使讀者動手、動腦，在看書的同時提升編程水平。

適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的讀者學習使用。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的打印一直講到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟件開發的基本過程。

雖然，他對于原理，基礎理論沒有過多的講解，但是作為一本入門上手練習的書，它還是值得推薦的。主要是它對于非科班的學習，趣味性是足夠的。

優點：從解決問題出發，注重實踐性。

缺點：我對其內容編排、先后順序有意見。比如前半本書洋洋灑灑一大堆東西，連文件讀寫都包括了，但竟然沒有if，沒有 if 還寫什么代碼（滑稽），另外對 “引用” 等 Python 的關鍵知識點處理太模糊，重點不突出。

解決方法也簡單：再買一本《Python 編程：從入門到實戰》或者《Python 學習手冊》（只需要上冊）。把《笨辦法學 Python》作為練習冊即可。

《Python編程：從入門到實踐》

針對所有層次的 Python 讀者而作的 Python 入門書。全書分兩部分：第一部分介紹用 Python 編程所必須了解的基本概念，包括 matplotlib、NumPy 和 Pygal 等強大的 Python 庫和工具介紹，以及列表、字典、if 語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的 Python 2D 游戲開發如何利用數據生成交互式的信息圖，以及創建和定制簡單的 Web 應用，并幫讀者解決常見編程問題和困惑。

廖雪峰的 Python3 教程

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400

廖雪峰的教程對零基礎的學習者來說難度跳躍大了點，更適合有一定基礎的同學。如果對 Python 或者編程沒有一點基礎，看到后面，可能就不太能看懂了，這就需要你先學習更簡單易懂的內容，當你把一些基本語言學會了，再來看這個教程，就沒什么問題。

學習編程不是一件簡單的事，需要你不斷的學習，實戰，進階，學習，實戰，進階不斷往復，積累經驗。

其它編程書籍

• Head First Python
• Dive Into Python
• Python 核心編程
• 深入理解 Python
• Python 標準庫
• Python 編程指南

視頻教程

• 哈佛大學公開課：計算機科學cs50

  這門課對于我這種初學者來說，簡直是福音！！！通過這門課，你可以了解到計算機世界的基礎，為你以后的學習打下良好的基礎！沒看過的同學一定要去看！

• 中國大學慕課：Python語言程序設計

  這門課錄制的水平很高，還有對應的在線習題，學到最后還能有證書拿，每周同步進行的話也不會有太大的壓力。

• 中國大學慕課： Python網絡爬蟲與信息提取

  上面那門慕課老師開設的爬蟲課程，很棒很詳細，我學習爬蟲就是跟著這里入門的！

• 中國大學慕課：用Python玩轉數據

  講了一些用 Python 做數據分析的基本方法，老師很有意思，不過前面的章節還涉及到一些基礎的部分，可以當做再復習一遍啦

• 嵩天老師的其他Python課程

  這名老師開設了很多 Python 課程，各種方向的都有，其實學到這里，可以多多嘗試一下，發現自己喜歡的方向。

從來沒有接觸過編程的人要入門python,這個真的是明智之舉啊。

要知道現在的小學生都在學Python了，所以學習Python編程真的是0門檻啊！

既然是0門檻，所以放棄的人也是最多的，因為人就是這樣越容易得到的東西，就越不懂珍惜。想當年資源匱乏（電腦貴買不起），我就偷偷跑到機房去編譯C語言程序（真是快樂的日子啊），后來電腦普及了，大家就都玩游戲了。所以啦就是要有興趣跟持續的收獲，不然對沒編程經驗的人要學好Python真心不容易啊。

說完廢話了，談談我的幾點入門建議吧！

入門語法學習

建議看廖雪峰（自己百度）的教程，對所有小白通用，里面的題目都做一遍吧，基本就算入門了。

極不建議視頻學習，視頻學習需要完整的時間點，不然容易中斷學習過程，容易從入門到放棄。

很多網友問我要不要去培訓班，我個人的建議是有錢有時間可以去，投入了就會有收獲，但是對于大多數沒那么多時間的朋友，完全可以通過自學達到很培訓班一樣的學習效果。

IDE

別糾結選Visual Studio Code、Sublime、還是PyCharm，IDE之爭永遠是沒完沒了的。直接用

Anaconda + PyCharm 就OK了，因為我們的目的是學習python，而不是學習IDE。特別是Anaconda，集成了Python解釋器及許多常見第三方庫，對于很多人簡直是福音，很多上班的朋友是不具備互聯網環境的，這個時候Anaconda簡直就是屠龍利器啊！！

Python進階學習

這個時候就是多做項目，堅持做項目，積累問題經驗。但是Python選擇的方向太多，常見的網絡爬蟲、測試運維、Web開發、數據處理等,咋辦？？咋選？？

我建議兩個原則：1、實用主義原則，Python能幫我解決什么問題，我就做什么？比如小姐姐喜歡韓劇，那就爬蟲唄，把韓劇都爬下來。在做項目解決問題的同時也增強了信心，得到了正向反饋，良性循環； 2、我高興原則，我喜歡折騰什么，我就做什么。比如喜歡數據處理，我就往這個方向一直深入，管他有用沒用，老子開心最重要。

分享與交流

去和別人交流，分享和請教；多逛逛論壇，看看別人更好的解決方法，特別是國外大神的blog，絕對讓你受益良多。還有就是把自己的項目經驗寫出來。這一點比較虛了，很多人只要到了進階就OK了。

學任何一門技術都有門檻，只是高低不同，學習Python也是一樣的。作為過來人，Python的確不難，上手容易。但是對于從來沒有接觸過編程的人可不一定。建議先降低預期，在網上找一些基礎教程，初期最好是視頻類的教程，搭建好開發環境，掌握調試方法，然后從基礎的語法開始學習，一定要親自動手敲代碼，堅持半個月應該能見效，應該能自己編寫一些函數，實現簡單的功能。但是這僅僅只是第一步啊，你這種從來都沒有接觸過編程新手，后面的挑戰還很大，軟件不只有代碼，還有業務和邏輯，你要學的東西還有很多，祝你好運吧！

Python現在確實非常的火，而且很受非開發人員的追捧，因為它在數據分析和爬蟲等方面有強大的功能，可以為很多人的工作提供便利。你說呢從來沒有接觸過編程，我覺得這個沒有關系的，我在上大學之前也不知道Python是什么，慢慢積累就好了，那些大佬不也是從基礎開始的嘛。所以不用擔心這個。至于學習方法，我覺得得適合自己呢，每個人情況不一樣，別人的不一定適合自己，還是要自己去總結。找一份入門的資料，最好是結合項目學習的，可以讓你更快的入門。可以去看看北京尚學堂高淇400集，內容很多很詳細，從基礎開始，而且是面向就業方向的，干貨滿滿，400集的內容足夠你養成自己的學習習慣和方法了，然后再結合一些書籍學習，一定會進步很快，我就是這樣過來的，這些資料確實很有價值，你可以去看看

Python現在確實非常的火，而且很受非開發人員的追捧，因為它在數據分析和爬蟲等方面有強大的功能，可以為很多人的工作提供便利。你說呢從來沒有接觸過編程，我覺得這個沒有關系的，我在上大學之前也不知道Python是什么，慢慢積累就好了，那些大佬不也是從基礎開始的嘛。所以不用擔心這個。至于學習方法，我覺得得適合自己呢，每個人情況不一樣，別人的不一定適合自己，還是要自己去總結。找一份入門的資料，最好是結合項目學習的，可以讓你更快的入門。可以去看看北京尚學堂高淇400集，內容很多很詳細，從基礎開始，而且是面向就業方向的，干貨滿滿，400集的內容足夠你養成自己的學習習慣和方法了，然后再結合一些書籍學習，一定會進步很快，我就是這樣過來的，這些資料確實很有價值，你可以去看看。