如何自学Python?
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发布时间：2022-04-23 03:08
共8个回答
热心网友
时间：2022-04-06 05:06
以下是python全栈开发课程学习路线，可以按照这个课程大纲有规划的进行学习：
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
阶段九：自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
对于Python开发有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看Python开发教程开始入门！B站上有很多的Python教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。
热心网友
时间：2022-04-06 06:24
分享Python学习路线。
第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。
学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。
第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。
学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。
第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。
学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。
第四阶段高级进阶。这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。
学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。
按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。
自学本身难度较高，一步一步学下来肯定全面且扎实，如果自己有针对性的想学哪一部分，可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块，可以多看一些不同的视频学习。
热心网友
时间：2022-04-06 07:58
零基础的小伙伴自学起来其实还是很有难度的，在学习过程中，可能会遇到各种各样的问题，最主要的是遇到疑难问题无人解答，只能靠自己摸索解决，这个时候也不要着急，可以在Python相关的群里问一下也在学Python的人。
热心网友
时间：2022-04-06 09:50
python语法优美，容易入门，是一个不错的工具！
主要课程内容有：
①Python软件开发基础
②Python软件开发进阶
③Python全栈式WEB开发
④Python多领域开发
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
热心网友
时间：2022-04-06 11:58
先简单自我介绍下，文科生，英语专业，今年大学本科刚毕业。最开始接触编程是在大四前的那个暑假，由于自己性格偏内向，不太喜欢过多的人际交往，想着往技术方向发展，加上网络上充斥着程序员薪资高的言论，于是下决心学习编程。
学编程必然要从一门语言入手，当时上知乎查了一下，发现对于0基础的人，两个编程语言推荐的比较多，一个是 Java，一个是 Python，又看到有大神说 Python 易学，但 Java 工作机会更多，于是选择了 Java（跑题了？）。
学习方式是跟着视频来学，现在还记得那个Java教学的老师是马士兵，配置好环境后，学了浮点数整数等基本概念，还记得一开始代码总是要写什么 public static void，然后就没有然后了，Java就一直呆在硬盘里，一个学期过去了。
在习惯性虚度光阴中，总有几天是踌躇满志的，于是在大四的寒假，我又找回了学编程的冲动。又去知乎逛了一圈，可能由于 Python 发展势头迅猛，推荐学 Python 的越来越多，而且我想着科班生在学校就已经学 Java了（不知真假），我大四再开始学的话，劣势太大，于是我又下定决心学习 Python！
人生苦短，我用 Python！先自己*一波！
说到 Python，廖雪峰的教程广受好评，于是我打开了廖雪峰的Python3教程，Python 果然比 Java 语法简单多了，一口气我就学到了 for 循环，然后卡在了continue上，接着我在网上查了很多关于 continue 的讲解，最后终于，没有 continue（继续）下去了……又荒废了几周后，我在某晚的颓废过后重振雄风，重新开始了了 Python 的学习，这次我直接下了本《简明Python教程》（A Bit of Python），跟着PDF来，为了防止自己迎难而退，我囫囵吞枣地过了一遍，看懂了的就自己敲一遍代码，没理解的就照抄一遍代码，成功地完成了第一次比较完整的入门学习。
其实现在网络资源很多，跟网课学是更有效率的选择，不然很容易跟我一样从入门到放弃，毕竟对着书自学，有问题的地方得不到解答，跟着网课学就不一样了，有社群老师会跟踪解答问题，还有社群小伙伴一起营造学习氛围
后来我迫于就业压力，战略性地调整了学习方向，开始学习 Excel 和 SQL，往数据分析方面找工作。
由于非科班出身，并且没有数据分析的经验和作品，最后就业的岗位是初级数据分析师，其实就是个“表哥”，SQL 导一导数据，然后 Excel 弄一弄透视表，求求平均数什么的，没啥技术含量。幸好工作比较清闲，刚入职也没什么事干。 得知整个数据组缺乏爬虫技能之后，我决定把爬虫学一学。Python 爬虫早就耳闻，但是一直没有学习的动机，这下好了，反正闲着也闲着，不如学学爬虫，万一学会了，不就能有一技之长在公司立足了？
第二天，我就马上开始了着手去做了，Python 基础语法虽然不太熟悉了，但是哪里不懂就直接百度，又把爬虫相关的 Python 语法熟悉了一遍，列表、字典、遍历、函数这些，当天下午就写出了第一个爬虫！整个过程都是疯狂汲取知识，出结果的那一刹那，真是喜不自禁，这种正面反馈更激励了我写代码！每天快下班的时候，同事都在百无聊赖地倒计时，而我越到下班越发奋，因为在工作中有收获了，我在家就可以心安理得地荒废光阴了，这种每天都有进展的感觉太棒了！
现在的我，想往更高层次的数据分析方向发展，目前学习了numpy，pandas 和 matplotlib 这三个经典的 Python 数据分析的库，Power Bi 也开始接触了，但统计学和算法方面迟迟没有系统地学习。
一些建议
我现在也勉勉强强算是入门了吧，本着分享的精神，想给准备学习 Python 或者正在入门 Python 的朋友们一些建议供参考：
1.脚踏实地写代码
新手阶段，大家肯定会有很多困惑，喜欢在论坛、qq、微信群上问类似的问题：“0基础能不能学 Python”，“现在学Python晚不晚？”，“什么编辑器好”，“要不要在 Linux 上学习 Python“，”Python3 还是 Python2？“……对于以上问题，我的简单答复是，能学，不晚，sublime text 3或者 pycharm，windows上入门没有问题，Python3。其实，很多时候我们问问题并不是真的疑惑，只是在拖延，不想去行动，“种一棵树最好的时间是十年前，然后是现在”，我们要花精力解决的是实际码代码中出现的问题，而不是自己空想出来的问题。而且这些问题并没有绝对的正误之分，弄懂一个另一个也就触类旁通了。我给的答案都是主流的选择，相应地网上会有更多的资料。
2.多种途径查问题
别指望一本书能解决所有问题，有时候一个问题想不通看不懂的时候，换一种方式查，比如廖雪峰教程上看的一个语法不懂，就去菜鸟教程看一看，再不懂就在网上搜搜，多看看别人是怎么理解的，不同人有不同的看法，不一定哪一个就刚好能说通你。网上资源很多，但是你会发现过时的、错误的信息也同样多，代码的东西多尝试不怕的，不要怕犯错，因为在错误中更能发现自己理解上的偏差。伸手党一般不会有人搭理的，所以学会在网络中找现成的答案是自学的重要步骤。
3.实战实战实战！
基础语法过一遍就好了，不必深究，在项目中会不断地涉及到基础知识，忘了再查很快就能熟悉的。在基础上花太多时间往往会导致进度过慢，成就感不足，难以坚持。直接从实战中边练边学，想往数据分析方面发展，就大胆地学习 numpy、pandas、matplotlib，想搞爬虫就赶紧看看 requests，pyquery，正则表达式，想搞 web 不妨试试 flask，Python有很多优秀的库，大神们早就给我们提供了处理问题的捷径，站在前人的肩膀上，我们入门的难度更低了，有了基本的语法知识，就赶紧去实战中巩固吧！
不要囤书！不要囤资料！一定要有目的的去学，有目标才有方向，尤其对初学者而言。
谢谢你能看到这里。
热心网友
时间：2022-04-06 14:22
电子书集合|数据科学速查表|迁移学习实战 ，免费下载
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热心网友
时间：2022-04-06 17:04
可以看网上的公开课的，很多
热心网友
时间：2022-04-06 20:02
