python如何自學
1、學習的時候，我們都是要從Python的基礎語法開始學習 ，了解什麼是Python的變數 什麼是循環 什麼是函數，什麼是模塊。類等等。總之，基礎是學習以後高級開發的基石。
這個階段可以，選擇一些經典書籍或者視頻進行學習。
書籍可以看看《python快樂編程—基礎入門》這本書，是針對零基礎學生來編寫的書。
2、在學習完基礎語法的時候，你也對python有了一定程度的了解了，也知道Python有很多的學習方向，比如說數據採集方向（爬蟲），或者Web開發方向，也可能是最近特別火熱的人工智慧方向。每個方向所需要的技術都是不盡相同的，所以在我們學習完成Python的基礎語法之後，一定要慎重選擇自己之後的進階方向。
3、在進階階段，建議以最新的python視頻學習為主，相關書籍為輔，這個階段主要是學的技術是最新的，不要給自己留一個學完之後技術已經過時的慘敗後果。
此外還有一些小小的學習技巧分享給大家，希望大家調整好心態，堅持下去！
1.作為小白剛接觸編程，理解起來慢很正常。不能理解的東西，也不要死磕太久，在不斷的練習中，你對代碼的理解會越來越深。
2.個人認為，人按學習能力可以暴力分為：上手快&忘得快，上手慢&理解深，上手快&理解深。好了，第三類人我就不想多說什麼了。。。相信很多小夥伴都是第二類人!
3. 遇到問題，別死磕，多用搜索引擎，多看大牛的博客。
4. 覺得某個知識點時間花得久了，無非是想短時間投入，獲得較大的成就感，或者說想一帆風順敲代碼，別遇到什麼bug。不存在的。而且，一般情況下，花越多時間理解的知識點，花越多時間改好的bug，不是會獲得越大的成就感才對嘛?！
Ⅱ 如何自學 python
python語法優美，容易入門，是一個不錯的工具！
主要課程內容有：
①Python軟體開發基礎
②Python軟體開發進階
③Python全棧式WEB開發
④Python多領域開發
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望採納。
Ⅲ 如何自學Python
分享Python學習路線。
第一階段Python基礎與linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。
學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。
第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。
學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。
第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。
學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。
第四階段高級進階。這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。
學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。
按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。
自學本身難度較高，一步一步學下來肯定全面且扎實，如果自己有針對性的想學哪一部分，可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊，可以多看一些不同的視頻學習。
Ⅳ python零基礎怎麼學
建議找個老師領進門，在掌握了基本的要點再嘗試自學。零基礎的初學者，建議選擇培訓班進行系統化學習，才能更快上手。如果想自學，首先選擇好python方向，比如說數據採集，Web開發方向等；接著學習python必學的內容；然後就可以根據書籍或教學視頻，一步步來學習Python；最後去尋找合適的python項目實例，查漏補缺的同時提升自己的能力。
不論是找老師教，還是自學，建議掌握以下知識點：
編程環境的安裝使用；
輸入輸出語句、變數、表達式的理解使用；
選擇結構、循環結構；
列表的使用；
文件的操作；
函數調用；
庫的安裝使用。
Ⅳ Python該怎麼入門
對於python的入門
首先會學習python基礎語法，面向對象編程與程序設計模式的理解、python數據分析基礎、python網路編程、python並發與高效編程等等。
通過前期python學習來了解和掌握常量變數的使用，運算符的使用、流程式控制制的使用等，最後掌握python編程語言的基礎內容。
並會對常見數據結構和相應演算法進行學習，注重表格的處理，樹結構的處理知識。
第二階段主要學習內容是web頁面開發、web頁面特效開發、數據持久化開發、linux運維開發、linux測試開發、伺服器集群架構等等。
對js的掌握並在網路前端中使用，而且需要詳細將js學習並掌握，為將來從事全棧工作打下基礎，也會學習linux操作系統的基礎知識和掌握linux操作系統常用命令，並會學習linux自動化運維技巧等。
第三階段主要學習網路爬蟲，數據分析加人工智慧：
這一個階段需要學習的內容也是比較多的，例如：爬蟲與數據、多線程爬蟲、go語言、NoSQL資料庫、Scrapy-Redis框架。
需要掌握爬蟲的工作原理和設計思想，掌握反爬蟲機制，並且通過學習NoSQL資料庫和Scrapy-Redis框架，並且可以使用分布式爬蟲框架實現大量數據的獲取。
數據分析和人工智慧階段需要學習的數據分析、人工智慧深度學習、量化交易模型、數據分析-特徵工程和結果可視化和人工智慧機器學習等等。
需要理解隨機變數的數字特徵的概念和性質，並會利用性質計算隨機變數的數字特徵，了解可視化過程，圖形繪制。並且需要掌握Matplotlib模塊、常用的機器學習演算法等等。
最後就是對於python的入門學習，我們在學習理論、學習python語法基礎的同時我們應該多動手、多聯系。但是呢，對於我們零基礎的小夥伴呢，一般不建議自學。
你肯定要問為什麼？我就知道！原因大概有三點：
首先我們自學雖然成本低、學習時間靈活等，但是你想過沒，你要自學到就業的程度大概需要多長時間，辭職在家學習，或者買個網課，每天聽課、練，你可能需要1年左右，就這你還不一定能夠學會、換不一定能夠全面掌握企業需要的技術；然後報班學習的學員都已經學完工作半年了。
其次就是學習知識的系統性、前沿性。IT行業的學習一定要系統，不能說我們這里一點那裡學一點，完了全是一片一片的知識點，聽起來你都有涉及但是真正做項目反而使用不起來，很耽誤時間。其次就是前沿性，學習時一定要選擇最新的課程大綱、最新的課程。IT行業的技術更新很快。
最後就是就業服務和保障，我們選擇報班學習一般都有就業服務，當然我們在學習完也會進行模擬面試和簡歷指導的等工作。其次就是服務，一般培訓機構都有合作企業來招聘，大大增加了我們的就業機會。
總而言之你是零基礎選擇培訓絕對是最快速的轉行入門途徑！
Ⅵ python怎麼學
學習python主要有自學和報班學習兩種方式。
具體學的順序如下：
①Python軟體開發基礎
掌握計算機的構成和工作原理
會使用Linux常用工具
熟練使用Docker的基本命令
建立Python開發環境，並使用print輸出
使用Python完成字元串的各種操作
使用Python re模塊進行程序設計
使用Python創建文件、訪問、刪除文件
掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包
②Python軟體開發進階
能夠使用Python面向對象方法開發軟體
能夠自己建立資料庫，表，並進行基本資料庫操作
掌握非關系資料庫MongoDB的使用，掌握Redis開發
能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟體開發，能夠實現ftp、http伺服器，開發郵件軟體
能開發多進程、多線程軟體
③Python全棧式WEB工程師
能夠獨立完成後端軟體開發，深入理解Python開發後端的精髓
能夠獨立完成前端軟體開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧
④Python多領域開發
能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟體
能夠熟練使用Python庫進行數據分析
招聘網站Python招聘職位數據爬取分析
掌握使用Python開源人工智慧框架進行人工智慧軟體開發、語音識別、人臉識別
掌握基本設計模式、常用演算法
掌握軟體工程、項目管理、項目文檔、軟體測試調優的基本方法
Python目前是比較火，學習之後可以從事軟體開發、數據挖掘等工作，發展前景非常好，普通人也可以學習。
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望採納。
Ⅶ 初學者如何學習python
Python相對比較簡單，零基礎也能學，但新手不建議自學。
python是一門語法優美的編程語言，不僅可以作為小工具使用提升我們日常工作效率，也可以單獨作為一項高新就業技能！所以學完Python編程之後，只要真的掌握了相關技術，想要找到好的工作還是比較容易的。
建議大家可以從以下三方面來入手：
①先自學一些python書籍
大家可以從書中了解一些基礎知識，建立一些編程認知。
但是這樣的方式，還是難免會因為沒什麼基礎很快就覺得枯燥了，所以在書籍方面還是建議大家結合視頻課程一起來學習，才能更高效一點。
②網上找相關課程
在mooc網學習的是北京理工大學的一門python公開課，整個流程學習下來能夠了解一些基礎相關，但課程比較淺顯，還是感覺有些不系統，也很難靠自學迅速入門。
③報班學習
很多人對網上報班有些排斥，因為難免會覺得會被割韭菜。但是對於零基礎的小白學習python編程而言，跟著專業系統化一點的團隊一起學習，勢必會更省時省力一點的。
畢竟我們沒有基礎，靠自學又沒啥時間去堅持，能有合適的【線上陪伴式】的課程，還是挺值得一試的。建議大家可以先從體驗課開始，了解清楚課程含金量，看看往期學員的體驗回饋後再報班學習。
Python的學習學習順序如下：
①Python軟體開發基礎
②Python軟體開發進階
③Python全棧式WEB工程師
④Python多領域開發
互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望採納。
Ⅷ 如何系統地自學Python你知道哪些相關的學習小技巧
Python即計算機高級編程語言，能夠簡單有效的面向對象編程，它的本質就是ABc語言的替代品，想要自學就要先學會編程，在基礎入門時，就需要對自己有一個清醒的認知，掌握編程語言，要能夠看得懂復雜的編程代碼，清楚自己學習編程的目標，朝著既定目標前進，嘗試收集一些相關資料，建立牢固的編程思維，在看到無法理解的代碼時，可以選擇輔助工具幫忙理解。
想要更好地學習Python編程技術，就像學生學習那樣進行刷題，鞏固所學知識，提高編程效率，遇到困難時，不輕言放棄，遇到程序錯誤和異常時，多查找原因，詢問前輩，積極動手實踐解決，總的來說，就是要多學多看多練，學習Python編程技術，從來都不是一蹴而就的，要努力堅持下去，最後，不要為了學習一門編程語言而去學習，從始至終不要忘記自己學習Python編程的目標。
Ⅸ 如何快速學習Python
一、Python是一種計算機程序設計語言。
你可能已經聽說過很多種流行的編程語言，比如非常難學的C語言，非常流行的Java語言，適合初學者的Basic語言，適合網頁編程的JavaScript語言等等。
二、那Python是一種什麼語言？
首先，我們普及一下編程語言的基礎知識。用任何編程語言來開發程序，都是為了讓計算機幹活，比如下載一個MP3，編寫一個文檔等等，而計算機幹活的CPU只認識機器指令，所以，盡管不同的編程語言差異極大，最後都得「翻譯」成CPU可以執行的機器指令。而不同的編程語言，編寫的代碼量，差距也很大。
比如，完成同一個任務，C語言要寫1000行代碼，Java只需要寫100行，而Python可能只要20行。
三、所以Python是一種相當高級的語言。
1、你也許會問，代碼少還不好？代碼少的代價是運行速度慢，C程序運行1秒鍾，Java程序可能需要2秒，而Python程序可能就需要10秒。
2、那是不是越低級的程序越難學，越高級的程序越簡單？表面上來說，是的，但是，在非常高的抽象計算中，高級的Python程序設計也是非常難學的，所以，高級程序語言不等於簡單。
3、但是，對於初學者和完成普通任務，Python語言是非常簡單易用的。連Google都在大規模使用Python，你就不用擔心學了會沒用。
4、用Python可以做什麼？可以做日常任務，比如自動備份你的MP3；可以做網站，很多著名的網站包括YouTube就是Python寫的；可以做網路游戲的後台，很多在線游戲的後台都是Python開發的。總之就是能幹很多很多事啦。
5、Python當然也有不能乾的事情，比如寫操作系統，這個只能用C語言寫；寫手機應用，只能用Swift/Objective-C（針對iPhone）和Java（針對Android）；寫3D游戲，最好用C或C++。
四、如果你是小白用戶，滿足以下條件：
會使用電腦，但從來沒寫過程序；
還記得初中數學學的方程式和一點點代數知識；
想從編程小白變成專業的軟體架構師；
每天能抽出半個小時學習，不要再猶豫了，這個教程就是為你准備的！准備好了嗎？
Ⅹ 如何系統地自學 Python
是否非常想學好 Python，一方面被瑣事糾纏，一直沒能動手，另一方面，擔心學習成本太高，心裡默默敲著退堂鼓？
幸運的是，Python 是一門初學者友好的編程語言，想要完全掌握它，你不必花上太多的時間和精力。
Python 的設計哲學之一就是簡單易學，體現在兩個方面：
語法簡潔明了：相對 Ruby 和 Perl，它的語法特性不多不少，大多數都很簡單直接，不玩兒玄學。
切入點很多：Python 可以讓你可以做很多事情，科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，總有一個是你感興趣並且願意投入時間的。
- 用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事。
廢話不多說，學會一門語言的捷徑只有一個： Getting Started
¶ 起步階段
任何一種編程語言都包含兩個部分：硬知識和軟知識，起步階段的主要任務是掌握硬知識。
硬知識
「硬知識」指的是編程語言的語法、演算法和數據結構、編程範式等，例如：變數和類型、循環語句、分支、函數、類。這部分知識也是具有普適性的，看上去是掌握了一種語法，實際是建立了一種思維。例如：讓一個 Java 程序員去學習 Python，他可以很快的將 Java 中的學到的面向對象的知識 map 到 Python 中來，因此能夠快速掌握 Python 中面向對象的特性。
如果你是剛開始學習編程的新手，一本可靠的語法書是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但對於建立穩固的編程思維是必不可少。
下面列出了一些適合初學者入門的教學材料：
廖雪峰的 Python 教程 Python 中文教程的翹楚，專為剛剛步入程序世界的小白打造。
笨方法學 Python 這本書在講解 Python 的語法成分時，還附帶大量可實踐的例子，非常適合快速起步。
The Hitchhiker』s Guide to Python! 這本指南著重於 Python 的最佳實踐，不管你是 Python 專家還是新手，都能獲得極大的幫助。
Python 的哲學：
學習也是一樣，雖然推薦了多種學習資料，但實際學習的時候，最好只選擇其中的一個，堅持看完。
必要的時候，可能需要閱讀講解數據結構和演算法的書，這些知識對於理解和使用 Python 中的對象模型有著很大的幫助。
軟知識
「軟知識」則是特定語言環境下的語法技巧、類庫的使用、IDE的選擇等等。這一部分，即使完全不了解不會使用，也不會妨礙你去編程，只不過寫出的程序，看上去顯得「傻」了些。
對這些知識的學習，取決於你嘗試解決的問題的領域和深度。對初學者而言，起步階段極易走火，或者在選擇 Python 版本時徘徊不決，一會兒看 2.7 一會兒又轉到 3.0，或者徜徉在類庫的大海中無法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什麼都要試試，或者參與編輯器聖戰、大括弧縮進探究、操作系統辯論賽等無意義活動，或者整天跪舔語法糖，老想著怎麼一行代碼把所有的事情做完，或者去構想聖潔的性能安全通用性健壯性全部滿分的解決方案。
很多「大牛」都會告誡初學者，用這個用那個，少走彎路，這樣反而把初學者推向了真正的彎路。
還不如告訴初學者，學習本來就是個需要你去走彎路出 Bug，只能腳踏實地，沒有奇跡只有狗屎的過程。
選擇一個方向先走下去，哪怕臟丑差，走不動了再看看有沒有更好的解決途徑。
自己走了彎路，你才知道這么做的好處，才能理解為什麼人們可以手寫狀態機去匹配卻偏要發明正則表達式，為什麼面向過程可以解決卻偏要面向對象，為什麼我可以操縱每一根指針卻偏要自動管理內存，為什麼我可以嵌套回調卻偏要用 Promise...
更重要的是，你會明白，高層次的解決方法都是對低層次的封裝，並不是任何情況下都是最有效最合適的。
技術涌進就像波浪一樣，那些陳舊的封存已久的技術，消退了遲早還會涌回的。就像現在移動端應用、手游和 HTML5 的火熱，某些方面不正在重演過去 PC 的那些歷史么？
因此，不要擔心自己走錯路誤了終身，堅持並保持進步才是正道。
起步階段的核心任務是掌握硬知識，軟知識做適當了解，有了穩固的根，粗壯的枝幹，才能長出濃密的葉子，結出甜美的果實。
¶ 發展階段
完成了基礎知識的學習，必定會感到一陣空虛，懷疑這些語法知識是不是真的有用。
沒錯，你的懷疑是非常正確的。要讓 Python 發揮出它的價值，當然不能停留在語法層面。
發展階段的核心任務，就是「跳出 Python，擁抱世界」。
在你面前會有多個分支：科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，這些都不是僅僅知道 Python 語法就能解決的問題。
拿爬蟲舉例，如果你對計算機網路，HTTP 協議，HTML，文本編碼，JSON 一無所知，你能做好這部分的工作么？而你在起步階段的基礎知識也同樣重要，如果你連循環遞歸怎麼寫都還要查文檔，連 BFS 都不知道怎麼實現，這就像工匠做石凳每次起錘都要思考錘子怎麼使用一樣，非常低效。
在這個階段，不可避免要接觸大量類庫，閱讀大量書籍的。
類庫方面
「Awesome Python 項目」：vinta/awesome-python · GitHub
這里列出了你在嘗試解決各種實際問題時，Python 社區已有的工具型類庫，如下圖所示：
vinta/awesome-python
你可以按照實際需求，尋找你需要的類庫。
至於相關類庫如何使用，必須掌握的技能便是閱讀文檔。由於開源社區大多數文檔都是英文寫成的，所以，英語不好的同學，需要惡補下。
書籍方面
這里我只列出一些我覺得比較有一些幫助的書籍，詳細的請看豆瓣的書評：
科學和數據分析：
❖「集體智慧編程」：集體智慧編程 (豆瓣)
❖「數學之美」：數學之美 (豆瓣)
❖「統計學習方法」：統計學習方法 (豆瓣)
❖「Pattern Recognition And Machine Learning」：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖「數據科學實戰」：數據科學實戰 (豆瓣)
❖「數據檢索導論」：信息檢索導論 (豆瓣)
爬蟲：
❖「HTTP 權威指南」：HTTP權威指南 (豆瓣)
Web 網站：
❖「HTML & CSS 設計與構建網站」：HTML & CSS設計與構建網站 (豆瓣)
...
列到這里已經不需要繼續了。
聰明的你一定會發現上面的大部分書籍，並不是講 Python 的書，而更多的是專業知識。
事實上，這里所謂「跳出 Python，擁抱世界」，其實是發現 Python 和專業知識相結合，能夠解決很多實際問題。這個階段能走到什麼程度，更多的取決於自己的專業知識。
¶ 深入階段
這個階段的你，對 Python 幾乎了如指掌，那麼你一定知道 Python 是用 C 語言實現的。
可是 Python 對象的「動態特徵」是怎麼用相對底層，連自動內存管理都沒有的C語言實現的呢？這時候就不能停留在表面了，勇敢的拆開 Python 的黑盒子，深入到語言的內部，去看它的歷史，讀它的源碼，才能真正理解它的設計思路。
這里推薦一本書：
「Python 源碼剖析」：Python源碼剖析 (豆瓣)
這本書把 Python 源碼中最核心的部分，給出了詳細的闡釋，不過閱讀此書需要對 C 語言內存模型和指針有著很好的理解。
另外，Python 本身是一門雜糅多種範式的動態語言，也就是說，相對於 C 的過程式、 Haskell 等的函數式、Java 基於類的面向對象而言，它都不夠純粹。換而言之，編程語言的「道學」，在 Python 中只能有限的體悟。學習某種編程範式時，從那些面向這種範式更加純粹的語言出發，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 語言的根源。
這里推薦一門公開課
「編程範式」：斯坦福大學公開課：編程範式
講師高屋建瓴，從各種編程範式的代表語言出發，給出了每種編程範式最核心的思想。
值得一提的是，這門課程對C語言有非常深入的講解，例如C語言的范型和內存管理。這些知識，對閱讀 Python 源碼也有大有幫助。
Python 的許多最佳實踐都隱藏在那些眾所周知的框架和類庫中，例如 Django、Tornado 等等。在它們的源代碼中淘金，也是個不錯的選擇。
¶ 最後的話
每個人學編程的道路都是不一樣的，其實大都殊途同歸，沒有迷路的人只有不能堅持的人！
希望想學 Python 想學編程的同學，不要猶豫了，看完這篇文章，
Just Getting Started ！！！