python怎麼自學
python零基礎怎麼學？如果是純新手，建議找個老師教，在掌握了基本的要點以後，可以在網上找些常式研究學習。不論是找老師教，還是自學，建議掌握以下一些知識點：
1、編程環境的安裝和使用
2、輸入輸出語句、變數、表達式的理解和使用
3、選擇結構、循環結構的理解和使用
4、列表的使用
5、文件的操作
6、函數調用的方法
7、庫的安裝和使用
編程，其實就是利用特定的語言控制計算機，或者說和計算機進行交流。
一、對於python零基礎作為初學者，要掌握以下基礎知識就算入門了。
1、編程環境的安裝與使用。比如Python的學習一般推薦軟體自帶的IDLE，簡單好用。
2、掌握輸入、輸入語句的使用。輸入語句可以讓計算機知道你通過鍵盤輸入了什麼，輸出語句可以讓你知道計算機執行的結果。以輸出語句為例：
其中「」裡面的內容是原樣輸出，多個輸出項之間用，隔開。
3、掌握運算（包含計算、邏輯）表達式使用。這個主要是用+、-、*、/、（）、>、<、>=、<=等符號連接起來的表示計算或者比較的式子，讓計算機能做計算機或者判斷。
一個是計算表達式，一個是所謂的邏輯表達式。
4、特別要掌握賦值表達式的使用，這個主要是等於號的理解。在計算機編程語言里，等於號一般不表示相等，而是表示賦值。也就是將等號右邊的內容記入左邊的名字里。
5、理解並熟練使用變數，變數的字面意思就是會變化的量。其實質的作用記憶信息。通過給要記憶的內容取個名字，然後通過這個名字就可以找到記憶的內容。有點類似於數學中的字母表示數。
6、選擇結構，這是讓計算機具有一定的選擇、判斷能力的基礎。比如我們常見的登錄，VIP就要用到選擇結構。因為我們把各種情況都列舉在程序里了，程序才會有各種變化。
沒選擇，沒變化！變化的根本在於條件。
7、循環結構，這是讓計算機具有重復的能力。前提是事件要具有一定的規律性，比如1，3，5，7，9……
如果沒有規律，也可能通過列表等方法構造規律。
其實的range（）代表范圍，三個參數分別表示開始，結束，間隔。不能超過結束，間隔可正可負。
8、文件的讀取和寫入，這個主要是針對大量的數據處理而言的。
一般來說，掌握這些基本知識就算入門了。
二、高階的使用
1、在實際編程過程中，經常會碰到一些沒有規律的數據，比如：
請找出13，35，21，49，19，42，123，98中所有的偶數。
這裡面就涉及到一個問題，這些數多且沒有規律，如何處理？這時候就可以祭出列表這一神器了。列表，可以理解成一個貨架，每個格子上都有編號，我們只需要報出架子的編號，就可以得到架子上的內容。同理，我們只要說出要放到的架子的編號，不管我們的內容是什麼，放過去就行了。
從這個描述我們發現列表分二部分，一部分是有規律的編號，一部分是沒有規律的內容。通過這樣的組合，我們就可以用列表把沒有規律的內容變得有規律 了。
2、隨著我們的問題難度的不斷加深，第三方庫的安裝和使用也是必須要掌握的技能。Python功能強大，使用簡單主要原因是因為大量的庫的存在。
以機器學習演算法中大部分都要調用的Numpy庫來演示安裝方法。
pip install Numpy即可安裝成功。
掌握上面的一些知識，Python就算入門了，也歡迎大家留言交流不足之處，碰到具體的問題也歡迎交流。
❷ 零基礎學python應該怎麼入門
Python相對比較簡單，零基礎也能學。系統學習的話，一般4-6個月左右能學好。
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。
❸ 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 ！！！