python如何自学
1、学习的时候，我们都是要从Python的基础语法开始学习 ，了解什么是Python的变量 什么是循环 什么是函数，什么是模块。类等等。总之，基础是学习以后高级开发的基石。
这个阶段可以，选择一些经典书籍或者视频进行学习。
书籍可以看看《python快乐编程—基础入门》这本书，是针对零基础学生来编写的书。
2、在学习完基础语法的时候，你也对python有了一定程度的了解了，也知道Python有很多的学习方向，比如说数据采集方向（爬虫），或者Web开发方向，也可能是最近特别火热的人工智能方向。每个方向所需要的技术都是不尽相同的，所以在我们学习完成Python的基础语法之后，一定要慎重选择自己之后的进阶方向。
3、在进阶阶段，建议以最新的python视频学习为主，相关书籍为辅，这个阶段主要是学的技术是最新的，不要给自己留一个学完之后技术已经过时的惨败后果。
此外还有一些小小的学习技巧分享给大家，希望大家调整好心态，坚持下去！
1.作为小白刚接触编程，理解起来慢很正常。不能理解的东西，也不要死磕太久，在不断的练习中，你对代码的理解会越来越深。
2.个人认为，人按学习能力可以暴力分为：上手快&忘得快，上手慢&理解深，上手快&理解深。好了，第三类人我就不想多说什么了。。。相信很多小伙伴都是第二类人!
3. 遇到问题，别死磕，多用搜索引擎，多看大牛的博客。
4. 觉得某个知识点时间花得久了，无非是想短时间投入，获得较大的成就感，或者说想一帆风顺敲代码，别遇到什么bug。不存在的。而且，一般情况下，花越多时间理解的知识点，花越多时间改好的bug，不是会获得越大的成就感才对嘛?！
Ⅱ 如何自学 python
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。
Ⅲ 如何自学Python
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。
Ⅳ python零基础怎么学
建议找个老师领进门，在掌握了基本的要点再尝试自学。零基础的初学者，建议选择培训班进行系统化学习，才能更快上手。如果想自学，首先选择好python方向，比如说数据采集，Web开发方向等；接着学习python必学的内容；然后就可以根据书籍或教学视频，一步步来学习Python；最后去寻找合适的python项目实例，查漏补缺的同时提升自己的能力。
不论是找老师教，还是自学，建议掌握以下知识点：
编程环境的安装使用；
输入输出语句、变量、表达式的理解使用；
选择结构、循环结构；
列表的使用；
文件的操作；
函数调用；
库的安装使用。
Ⅳ Python该怎么入门
对于python的入门
首先会学习python基础语法，面向对象编程与程序设计模式的理解、python数据分析基础、python网络编程、python并发与高效编程等等。
通过前期python学习来了解和掌握常量变量的使用，运算符的使用、流程控制的使用等，最后掌握python编程语言的基础内容。
并会对常见数据结构和相应算法进行学习，注重表格的处理，树结构的处理知识。
第二阶段主要学习内容是web页面开发、web页面特效开发、数据持久化开发、linux运维开发、linux测试开发、服务器集群架构等等。
对js的掌握并在网络前端中使用，而且需要详细将js学习并掌握，为将来从事全栈工作打下基础，也会学习linux操作系统的基础知识和掌握linux操作系统常用命令，并会学习linux自动化运维技巧等。
第三阶段主要学习网络爬虫，数据分析加人工智能：
这一个阶段需要学习的内容也是比较多的，例如：爬虫与数据、多线程爬虫、go语言、NoSQL数据库、Scrapy-Redis框架。
需要掌握爬虫的工作原理和设计思想，掌握反爬虫机制，并且通过学习NoSQL数据库和Scrapy-Redis框架，并且可以使用分布式爬虫框架实现大量数据的获取。
数据分析和人工智能阶段需要学习的数据分析、人工智能深度学习、量化交易模型、数据分析-特征工程和结果可视化和人工智能机器学习等等。
需要理解随机变量的数字特征的概念和性质，并会利用性质计算随机变量的数字特征，了解可视化过程，图形绘制。并且需要掌握Matplotlib模块、常用的机器学习算法等等。
最后就是对于python的入门学习，我们在学习理论、学习python语法基础的同时我们应该多动手、多联系。但是呢，对于我们零基础的小伙伴呢，一般不建议自学。
你肯定要问为什么？我就知道！原因大概有三点：
首先我们自学虽然成本低、学习时间灵活等，但是你想过没，你要自学到就业的程度大概需要多长时间，辞职在家学习，或者买个网课，每天听课、练，你可能需要1年左右，就这你还不一定能够学会、换不一定能够全面掌握企业需要的技术；然后报班学习的学员都已经学完工作半年了。
其次就是学习知识的系统性、前沿性。IT行业的学习一定要系统，不能说我们这里一点那里学一点，完了全是一片一片的知识点，听起来你都有涉及但是真正做项目反而使用不起来，很耽误时间。其次就是前沿性，学习时一定要选择最新的课程大纲、最新的课程。IT行业的技术更新很快。
最后就是就业服务和保障，我们选择报班学习一般都有就业服务，当然我们在学习完也会进行模拟面试和简历指导的等工作。其次就是服务，一般培训机构都有合作企业来招聘，大大增加了我们的就业机会。
总而言之你是零基础选择培训绝对是最快速的转行入门途径！
Ⅵ python怎么学
学习python主要有自学和报班学习两种方式。
具体学的顺序如下：
①Python软件开发基础
掌握计算机的构成和工作原理
会使用Linux常用工具
熟练使用Docker的基本命令
建立Python开发环境，并使用print输出
使用Python完成字符串的各种操作
使用Python re模块进行程序设计
使用Python创建文件、访问、删除文件
掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包
②Python软件开发进阶
能够使用Python面向对象方法开发软件
能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作
掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发
能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件
能开发多进程、多线程软件
③Python全栈式WEB工程师
能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓
能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧
④Python多领域开发
能够使用Python熟练编写爬虫软件
能够熟练使用Python库进行数据分析
招聘网站Python招聘职位数据爬取分析
掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别
掌握基本设计模式、常用算法
掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法
Python目前是比较火，学习之后可以从事软件开发、数据挖掘等工作，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT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，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
Ⅶ 初学者如何学习python
Python相对比较简单，零基础也能学，但新手不建议自学。
python是一门语法优美的编程语言，不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率，也可以单独作为一项高新就业技能！所以学完Python编程之后，只要真的掌握了相关技术，想要找到好的工作还是比较容易的。
建议大家可以从以下三方面来入手：
①先自学一些python书籍
大家可以从书中了解一些基础知识，建立一些编程认知。
但是这样的方式，还是难免会因为没什么基础很快就觉得枯燥了，所以在书籍方面还是建议大家结合视频课程一起来学习，才能更高效一点。
②网上找相关课程
在mooc网学习的是北京理工大学的一门python公开课，整个流程学习下来能够了解一些基础相关，但课程比较浅显，还是感觉有些不系统，也很难靠自学迅速入门。
③报班学习
很多人对网上报班有些排斥，因为难免会觉得会被割韭菜。但是对于零基础的小白学习python编程而言，跟着专业系统化一点的团队一起学习，势必会更省时省力一点的。
毕竟我们没有基础，靠自学又没啥时间去坚持，能有合适的【线上陪伴式】的课程，还是挺值得一试的。建议大家可以先从体验课开始，了解清楚课程含金量，看看往期学员的体验回馈后再报班学习。
Python的学习学习顺序如下：
①Python软件开发基础
②Python软件开发进阶
③Python全栈式WEB工程师
④Python多领域开发
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
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。
Ⅷ 如何系统地自学Python你知道哪些相关的学习小技巧
Python即计算机高级编程语言，能够简单有效的面向对象编程，它的本质就是ABc语言的替代品，想要自学就要先学会编程，在基础入门时，就需要对自己有一个清醒的认知，掌握编程语言，要能够看得懂复杂的编程代码，清楚自己学习编程的目标，朝着既定目标前进，尝试收集一些相关资料，建立牢固的编程思维，在看到无法理解的代码时，可以选择辅助工具帮忙理解。
想要更好地学习Python编程技术，就像学生学习那样进行刷题，巩固所学知识，提高编程效率，遇到困难时，不轻言放弃，遇到程序错误和异常时，多查找原因，询问前辈，积极动手实践解决，总的来说，就是要多学多看多练，学习Python编程技术，从来都不是一蹴而就的，要努力坚持下去，最后，不要为了学习一门编程语言而去学习，从始至终不要忘记自己学习Python编程的目标。
Ⅸ 如何快速学习Python
一、Python是一种计算机程序设计语言。
你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript语言等等。
二、那Python是一种什么语言？
首先，我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，编写一个文档等等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极大，最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，编写的代码量，差距也很大。
比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。
三、所以Python是一种相当高级的语言。
1、你也许会问，代码少还不好？代码少的代价是运行速度慢，C程序运行1秒钟，Java程序可能需要2秒，而Python程序可能就需要10秒。
2、那是不是越低级的程序越难学，越高级的程序越简单？表面上来说，是的，但是，在非常高的抽象计算中，高级的Python程序设计也是非常难学的，所以，高级程序语言不等于简单。
3、但是，对于初学者和完成普通任务，Python语言是非常简单易用的。连Google都在大规模使用Python，你就不用担心学了会没用。
4、用Python可以做什么？可以做日常任务，比如自动备份你的MP3；可以做网站，很多着名的网站包括YouTube就是Python写的；可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。总之就是能干很多很多事啦。
5、Python当然也有不能干的事情，比如写操作系统，这个只能用C语言写；写手机应用，只能用Swift/Objective-C（针对iPhone）和Java（针对Android）；写3D游戏，最好用C或C++。
四、如果你是小白用户，满足以下条件：
会使用电脑，但从来没写过程序；
还记得初中数学学的方程式和一点点代数知识；
想从编程小白变成专业的软件架构师；
每天能抽出半个小时学习，不要再犹豫了，这个教程就是为你准备的！准备好了吗？
Ⅹ 如何系统地自学 Python
是否非常想学好 Python，一方面被琐事纠缠，一直没能动手，另一方面，担心学习成本太高，心里默默敲着退堂鼓？
幸运的是，Python 是一门初学者友好的编程语言，想要完全掌握它，你不必花上太多的时间和精力。
Python 的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面：
语法简洁明了：相对 Ruby 和 Perl，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，不玩儿玄学。
切入点很多：Python 可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。
- 用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。
废话不多说，学会一门语言的捷径只有一个： Getting Started
¶ 起步阶段
任何一种编程语言都包含两个部分：硬知识和软知识，起步阶段的主要任务是掌握硬知识。
硬知识
“硬知识”指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等，例如：变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的，看上去是掌握了一种语法，实际是建立了一种思维。例如：让一个 Java 程序员去学习 Python，他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到 Python 中来，因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。
如果你是刚开始学习编程的新手，一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但对于建立稳固的编程思维是必不可少。
下面列出了一些适合初学者入门的教学材料：
廖雪峰的 Python 教程 Python 中文教程的翘楚，专为刚刚步入程序世界的小白打造。
笨方法学 Python 这本书在讲解 Python 的语法成分时，还附带大量可实践的例子，非常适合快速起步。
The Hitchhiker’s Guide to Python! 这本指南着重于 Python 的最佳实践，不管你是 Python 专家还是新手，都能获得极大的帮助。
Python 的哲学：
学习也是一样，虽然推荐了多种学习资料，但实际学习的时候，最好只选择其中的一个，坚持看完。
必要的时候，可能需要阅读讲解数据结构和算法的书，这些知识对于理解和使用 Python 中的对象模型有着很大的帮助。
软知识
“软知识”则是特定语言环境下的语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分，即使完全不了解不会使用，也不会妨碍你去编程，只不过写出的程序，看上去显得“傻”了些。
对这些知识的学习，取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言，起步阶段极易走火，或者在选择 Python 版本时徘徊不决，一会儿看 2.7 一会儿又转到 3.0，或者徜徉在类库的大海中无法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什么都要试试，或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动，或者整天跪舔语法糖，老想着怎么一行代码把所有的事情做完，或者去构想圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。
很多“大牛”都会告诫初学者，用这个用那个，少走弯路，这样反而把初学者推向了真正的弯路。
还不如告诉初学者，学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug，只能脚踏实地，没有奇迹只有狗屎的过程。
选择一个方向先走下去，哪怕脏丑差，走不动了再看看有没有更好的解决途径。
自己走了弯路，你才知道这么做的好处，才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式，为什么面向过程可以解决却偏要面向对象，为什么我可以操纵每一根指针却偏要自动管理内存，为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise...
更重要的是，你会明白，高层次的解决方法都是对低层次的封装，并不是任何情况下都是最有效最合适的。
技术涌进就像波浪一样，那些陈旧的封存已久的技术，消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、手游和 HTML5 的火热，某些方面不正在重演过去 PC 的那些历史么？
因此，不要担心自己走错路误了终身，坚持并保持进步才是正道。
起步阶段的核心任务是掌握硬知识，软知识做适当了解，有了稳固的根，粗壮的枝干，才能长出浓密的叶子，结出甜美的果实。
¶ 发展阶段
完成了基础知识的学习，必定会感到一阵空虚，怀疑这些语法知识是不是真的有用。
没错，你的怀疑是非常正确的。要让 Python 发挥出它的价值，当然不能停留在语法层面。
发展阶段的核心任务，就是“跳出 Python，拥抱世界”。
在你面前会有多个分支：科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，这些都不是仅仅知道 Python 语法就能解决的问题。
拿爬虫举例，如果你对计算机网络，HTTP 协议，HTML，文本编码，JSON 一无所知，你能做好这部分的工作么？而你在起步阶段的基础知识也同样重要，如果你连循环递归怎么写都还要查文档，连 BFS 都不知道怎么实现，这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样，非常低效。
在这个阶段，不可避免要接触大量类库，阅读大量书籍的。
类库方面
“Awesome Python 项目”：vinta/awesome-python · GitHub
这里列出了你在尝试解决各种实际问题时，Python 社区已有的工具型类库，如下图所示：
vinta/awesome-python
你可以按照实际需求，寻找你需要的类库。
至于相关类库如何使用，必须掌握的技能便是阅读文档。由于开源社区大多数文档都是英文写成的，所以，英语不好的同学，需要恶补下。
书籍方面
这里我只列出一些我觉得比较有一些帮助的书籍，详细的请看豆瓣的书评：
科学和数据分析：
❖“集体智慧编程”：集体智慧编程 (豆瓣)
❖“数学之美”：数学之美 (豆瓣)
❖“统计学习方法”：统计学习方法 (豆瓣)
❖“Pattern Recognition And Machine Learning”：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖“数据科学实战”：数据科学实战 (豆瓣)
❖“数据检索导论”：信息检索导论 (豆瓣)
爬虫：
❖“HTTP 权威指南”：HTTP权威指南 (豆瓣)
Web 网站：
❖“HTML & CSS 设计与构建网站”：HTML & CSS设计与构建网站 (豆瓣)
...
列到这里已经不需要继续了。
聪明的你一定会发现上面的大部分书籍，并不是讲 Python 的书，而更多的是专业知识。
事实上，这里所谓“跳出 Python，拥抱世界”，其实是发现 Python 和专业知识相结合，能够解决很多实际问题。这个阶段能走到什么程度，更多的取决于自己的专业知识。
¶ 深入阶段
这个阶段的你，对 Python 几乎了如指掌，那么你一定知道 Python 是用 C 语言实现的。
可是 Python 对象的“动态特征”是怎么用相对底层，连自动内存管理都没有的C语言实现的呢？这时候就不能停留在表面了，勇敢的拆开 Python 的黑盒子，深入到语言的内部，去看它的历史，读它的源码，才能真正理解它的设计思路。
这里推荐一本书：
“Python 源码剖析”：Python源码剖析 (豆瓣)
这本书把 Python 源码中最核心的部分，给出了详细的阐释，不过阅读此书需要对 C 语言内存模型和指针有着很好的理解。
另外，Python 本身是一门杂糅多种范式的动态语言，也就是说，相对于 C 的过程式、 Haskell 等的函数式、Java 基于类的面向对象而言，它都不够纯粹。换而言之，编程语言的“道学”，在 Python 中只能有限的体悟。学习某种编程范式时，从那些面向这种范式更加纯粹的语言出发，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 语言的根源。
这里推荐一门公开课
“编程范式”：斯坦福大学公开课：编程范式
讲师高屋建瓴，从各种编程范式的代表语言出发，给出了每种编程范式最核心的思想。
值得一提的是，这门课程对C语言有非常深入的讲解，例如C语言的范型和内存管理。这些知识，对阅读 Python 源码也有大有帮助。
Python 的许多最佳实践都隐藏在那些众所周知的框架和类库中，例如 Django、Tornado 等等。在它们的源代码中淘金，也是个不错的选择。
¶ 最后的话
每个人学编程的道路都是不一样的，其实大都殊途同归，没有迷路的人只有不能坚持的人！
希望想学 Python 想学编程的同学，不要犹豫了，看完这篇文章，
Just Getting Started ！！！