Python应该怎么学？

前言

Python是一种常用的编程语言，具有简单易学、实用高效、开源免费等优点，近年来受到了越来越多开发者的青睐。那么，怎么学习Python呢？本文从基础入门、开发实战、学习社区三个不同阶段为您分享一些学习Python的心得与经验。

一、基础入门

学好任何一门编程语言，首先需要掌握的是其基本语法、数据类型和流程控制语句。对于Python来说，这一部分并不难。Python的语法非常简单，而且可以通过在线编译器或者安装Python解释器轻松入手。

推荐初学者使用Visual Studio Code或Pycharm等集成开发环境，这些软件提供了友好的图形化操作界面，同时还带有代码自动提示和错误提示等功能，可以大大提升学习效率。

学习Python的过程中，我们需要掌握的其中一个重点就是函数。函数是Python的重要特性，通过定义函数，我们可以将程序代码分割成若干个独立的部分，从而简化代码结构。初学者可以从定义简单的函数开始练习，逐渐提升难度，增强对函数的理解和掌握。

二、开发实战

除了理论的学习，实践经验也非常重要。Python的应用领域非常广泛，可以用于Web开发、人工智能、数据分析及可视化等多个方面。因此，我们可以通过开发实战项目来锻炼实际操作能力，丰富自己的技能。

Python找出重复的文件是一个很好的入门项目，这个项目利用OS库进行文件处理，操作起来非常简单，但能够锻炼基础操作能力。同时，这个项目也提供了代码优化的可能，学无止境。

还可以尝试开发一个基于Python的Web应用程序。Flask是一种轻量级的Web框架，非常适合初学者快速开发Web应用。我们可以用Flask开发自己的博客或信息化管理系统，以此提升Python web开发能力。

三、学习社区

在Python的学习过程中，社区和论坛是非常有用的资源。Python社区拥有众多的开发者和爱好者，他们会在社区发布教程、资源、项目等内容，并持续地讨论和分享Python相关的经验和知识。因此，我们可以加入Python社区，参与讨论、提问和解答问题，从中学习到更多的优秀资源和经验。

GitHub是另一个重要的资源库，Python的开源项目都可以在GitHub上找到相应的仓库。通过阅读他人的代码，我们不仅可以学习Python常用的库和框架，也可以了解其他开发者的编程思路。

英文好的朋友可以去PyCoder’sWeekly，有最新的Python相关的消息，还有一些含金量比较高的教材，喜欢的小伙伴可以参照学习。

总结

学习Python是一个非常良好的投资，它可以为我们提供技能、工作机会，并大大拓宽我们的思路和视野。在学习Python的过程中，我们应该重视基础和实践，坚持不断地学习和尝试，一个长期的学习计划是非常有必要的。

当然，学习需要费时间和精力，未来会有艰难困苦，但是我们最终会走向成功。学习Python并不是一条平坦的路，但是那些坚定不移向前的人，一定会最终得到属于自己的成功。

一、Python入门

下面这些内容是Python各个应用方向都必备的基础知识，想做爬虫、数据分析或者人工智能，都得先学会他们。任何高大上的东西，都是建立在原始的基础之上。打好基础，未来的路会走得更稳重。所有资料文末免费领取！！！

包含：

计算机基础

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Python入门视频600集：

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

二、Python爬虫

爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择。

通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来，分析删选后得到我们真正需要的信息。

这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等，都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。

Python爬虫视频资料

三、数据分析

清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。

这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！起薪10K真的是家常便饭。

四、数据库与ETL数仓

企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。

传统的数据仓库集成处理架构是ETL，利用ETL平台的能力，E=从源数据库抽取数据，L=将数据清洗（不符合规则的数据）、转化（对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计），T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。

五、机器学习

机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。

机器学习资料：

六、Python高级进阶

从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。

到这就基本就可以达到企业的用人要求了，如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板，我这里也为大家整理了一份，真的可以说是保姆及的系统学习路线了。

但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。

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