python入门的话，其实很简单，作为一门胶水语言，其设计之处就是面向大众，降低编程入门门槛，随着大数据、人工智能、机器学习的兴起，python的应用范围越来越广，前景也越来越好，下面我简单介绍python的学习过程：
1.搭建本地环境，这里推荐使用Anaconda，这个软件集成了python解释器和众多第三方包，还自带spyder，ipython notebook等开发环境（相对于python自带的IDLE来说，功能强大很多，也好使用），对于初学者来说，是一个很不错的选择：
notebook开发环境如下，使用起来很不错，专业的话，可以使用pycharm这个IDE：
2.入门python学习，这里最重要的还是要多练习，多练习，多练习，重要的事说三次，不管是什么编程语言，都要多练习，掌握好基本功，对于python，要熟悉列表、字典、元组、变量、函数、类、文件操作、异常处理、各种语句等，及常用的包的使用，这个网上的资料很多，自己可以搜一下，慕课网、菜鸟教程、博客等：
3.熟悉基本操作后，后面就可以选择一个有前景的方向来学习，python涉及的方面太多了，web开发、爬虫、机器学习、运维、测试、树莓派等，找一个好的、有前景的方向坚持下去，像当前比较热的人工智能、机器学习等：
就分享这么多吧，最主要的还是要掌握好基本功，然后再选择一个好的方向深入学习下去，一定会学有所成，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
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我有一种非常快的学好python的办法，简单，迅速，深刻！
python 的优雅和简洁是举世公认的！学习python真的是一个享受的过程。
然而，python是一门语言。正如我们小时候学语文一样，如果天天让你背拼音，背课文，识字，不管什么语言都会很枯燥！
所以小学的时候开始，老师就要求我们写作文。但是那个时候的作文，一般老师都拟定好了题目！这又很枯燥。
1、兴趣是最好的老师
python的强大，从其使用范围就知道，AI就是其最典型的应用场景。所以，我们要学好python，先选好你想学了python做什么，或者说选择一个python应用场景中你最喜欢的内容，边做小项目边学习！
2、我们都很幸运
基本上，你能考虑到的任何的应用场景，python都有解决方案，都有库可以使用。所以，尽管去想你的兴趣吧！
加油，为我们的幸运，为了我们与python的相遇。
成功就在前方不远处！
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我的专栏里面有制作python的入门课程，可以作为参考，这个课程是我在实际教学中制作的python入门课程，适合初学者和参加培训机构速成班之后，想进行一定系统的学习的学习者。然后就业前景，个人认为单种语言肯定是不足的，不过作为初学语言难度比较小，入门比较容易。对以后学习其他语言奠定基础。
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1、选择Python版本并且安装开发环境。对于Python工程师来说，Python的版本则是你们的工作环境。所以在学习之前一定要考虑选择一个合适自己的版本，Python3对零基础的小白很友好，易上手。选好版本后就可以开始学习了。Python开发环境直接到Python官网上下载即可。
2、规划好以后的方向以及学习路线，比如说学完以后想做Python web开发工程师，或者是爬虫工程师等，这些都是需要考虑的，方便后期学习的时候有更好的侧重点。每个阶段的学习都有相应的学习计划，先学什么，在学什么。具体的可以到相关的招聘网站上去了解一下Python相关开发岗位的任职要求。
3、找到相关的教程，开始学习。注意学习的时候，一定记得每个案例都自己动手去实践，去验证，这样才会发现其中的问题，编程是个技术活儿，得亲自实践。做好笔记，方便以后复习。
1、Python基础
2、数据库开发技术
3、web前端
4、Python web开发及企业综合项目
5、Linux
6、NoSQL
7、数据可视化
8、爬虫技术
9、人工智能
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Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
优就业的Python+人工智能课程携手百度飞桨共同致力于课程研发，打造人工智能硬核人才。课程一共分为五个阶段。
第一阶段：Python核心编程
Python语言基本介绍、分支和循环、内置数据结构、函数、模块、常用标准模块、文件操作、异常处理、面向对象编程、多任务、内置函数与调试、排列组合与正则表达式、语法进阶、Linux操作系统、文件系统与用户管理、文件操作、网络命令、进程管理与服务配置、Shell编程与bash，源文件编译、版本控制、MySQL使用、MySQL进阶、游戏项目开发、阶段总结+考核+简历指导
第二阶段：全栈开发
HTML、CSS、JavaScript、jQuery、 BootStrap、Vue、Web开发基础、Flask Views、Flask模板、数据库操作、FLask配置、Django认识、Models、Templates、Views、Django AdvancedDjango进阶)、(Django-Rest-Framework、天天生鲜项目(Vue+DRF)、项目部署、Tornado框架基础、Tornado框架进阶、ElasticSearch、全栈项目开发、阶段总结+考核+简历指导
第三阶段：网络爬虫
爬虫与数据、多线程爬虫、Scrapy框架、Scrapy框架与信息实时抓取、定时爬取与邮件监控、NoSQL数据库、Scrapy-Redis框架、百万量数据采集、阶段总结+考核+简历指导
第四阶段：人工智能
数据分析-基础内容、数据分析-模块学习、数据分析-数据清洗、数据分析-特征工程和结果可视化、pyechart模块动态可视化、词云、分类算法、聚类算法、回归类算法、关联算法、卷积神经网络、TensorFlow+PaddlePaddle、图像识别、阶段总结+考核+简历指导
第五阶段：就业指导
就业指导、技术指导
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我们所处的时代，是信息化高速发展的时代，我们每天所处理的信息量，要远远超过过去好几个世纪。面对信息量的暴增，你是否有过疲于奔命的经历。大量的重复的数据处理工作，让你从当初的意气风发到现在的焦头烂额，老板的催促，同事的推脱早已让你不堪重负。每天面对一股脑的excel，邮件，还有乱七八糟的第三方系统，每天都在重复着昨天做烂的事情。如果你现在正经历着这种遭遇，不妨静下心来学习一下python，它在数据处理方面的便捷会让你的工作效率提升不止一个档次。当别人还在加班加点的时候，你可以喝喝咖啡，刷刷微博关心一下国家大事，岂不快哉！如果你是计算机小白，请您关注一下“小维python工作室”，这里有清晰简洁的python学习路线，最贴近实际工作中数据处理的案例分析，简单实用的分析工具。
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Python是一种动态类型的高级通用编程语言。 在全球范围内，python是最流行的编程语言之一。 2019年1月的TIOBE指数将python列为2018年的编程语言。
Python编程语言用于开发桌面和网站应用程序以及网站。 它负责常见的编程任务，允许程序员专注于应用程序的核心功能。
Python编程语言的优点
1. 它有广泛的信息资料库
python的一个主要优点是它有一个扩展的库，包含各种区域的代码，如字符串操作，正则表达式，单元测试，线程，图像处理，操作系统接口和协议，以及Web服务工具。 这些代码的存在消除了编写冗长代码的需要，这节省了大量时间。
2. 它的可扩展性
Python具有可扩展的应用程序集成，允许程序员通过Jython将其代码放入其他语言，如C，C ++或Java。 此外，如果要将脚本功能添加到另一种语言，可以将Python代码放在另一种语言的源代码中。 由于python在使用相同字节代码的所有现代操作系统上运行，因此它可以处理其他标记语言。
3. 它多才多艺，快速发展
Python编程语言易于学习和使用，整洁，可读，结构良好。 该语言侧重于代码可读性，并具有支持库，使得开发速度更快，并最大限度地提高程序员的工作效率。
4. 它具有良好的生产力
Python的单元测试框架和增强的控制功能可提高大多数应用程序的速度和生产力，使其成为构建多协议网络应用程序的理想选择。
Python的缺点
一、它在移动计算方面的弱点
尽管存在于桌面和服务器中，但在基于智能手机的应用程序中很少见到它，尽管存在Brython。 这是因为它不安全。 如果您使用它来开发移动应用程序，请确保使用python VPN来最大限度地提高安全性。
二、 很难用其他编程语言切换
使用python的程序员已经习惯了它，并且因为它不需要太多编码，所以他们很难使用需要大量编码的其他语言。
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python应该如何学习？什么时候学比较合适？这两个问题要综合分析个人的情况。
先来回答什么时候学比较合适？其实什么时候学都合适，你还在上学空闲时间比较多、你当前的工作做的不开心想要转换一个行业、python对你现在的工作有帮助、编程是你的兴趣爱好等等，这些都不失为你学习python的一个合适的契机。当然年龄层面建议是越早学越合适，毕竟编程类工作年轻人在体力精力方面有很大的优势。
关于应该如何学，比较常见的是自学和上培训班两种，具体选哪一种也是要分析个人的情况。
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先我介绍一下,本人是跨国上市公司python开发工程师,对于python的前景可以说还是很有预感和深刻的了解，下面我来给大家做一个客观的解答。
为什么这几年python这门语言这么火热，大多数人的理解是因为人工智能这个风口的原因，其实不然。java程序员在中国可以说是从业者最多的开发群体,是有很大的历史原因的,因为以前中国企业大多数项目是java语言所写，如果换编程语言来做是一个劳师动众的大工程,但是大家不妨看看美国开发人员的语言排行，python的从业者很多，中国现在也在上升趋势，前景肯定是非常好的，那这门语言为什么前景在中国突然就好了呢，只是人工智能的原因吗，当然不是，其实原因如下:
第一，python语言简洁，语法相对简单，但千万别认为python用好了很简单，所以python项目组不需要太多人员，项目周期也会大大缩短，时间就是金钱，所以这是python开发非常大的优势。
第二，python语言本来有一个很大的问题就是并发性能不高，执行效率也低于很多常用语言，但是由于近些年计算机性能的飞速发展，很大程度也弥补了python的一些先天不足。
第三，python确实非常适合人工智能和大数据领域,而这些领域近些年也确实特别火热，所以需求也大大的增多了。
第四，那就是python做爬虫的独有天赋了，不管人工智能还是大数据分享，前提都要有海量的源数据进行学习,分析，这都需要爬虫来完成。
第五，5G时代的来临，将会是一个数据量空前爆发的时代，这个时代我更是看好python的岗位需求。
通过上面不够全面切简单的分析，我们可以看出python这门语言在未来几年内需求还会增长，所以学习python不但不晚，而且非常合适。谢谢大家!
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掌握最基础的
刚开始学习 Python 的时候，可能会查看许多书，这些书为了能够涵盖得尽量全面，往往会涉及语言方方面面的细节。但是，并不是每一个知识点都是你所需要的。
一开始你只需要掌握最基础的那部分知识。你可能会问，“我哪知道哪些是最基础的东西呢？” 我觉得，一个很简单的判断方法就是，拿起书都第一遍的时候，如果你能硬著头皮看下去并且能够理解里面所讲的内容，那很好，这就是最基础的。
如果看了第一遍后云里雾里，鬼才知道哪天会用得上这些东西。OK，专门找个小笔记本，记下这部分内容方便以后查阅，然后，跳过这部分。
脚踏实地
记住，前面你跳过的那些问题，迟早是会冒出来的。你自己得清醒地意识到，这种 ”刻舟求剑“ 式的做法，是存在一些弊端的，虽然大多数时候，这些弊端不过是自己动手来实现一些别人已经实现来的东西，多花点时间精力罢了，但还有的时候，你可能会付出沉重的代价。
类似的教训实在太多，比如看书的时候觉得 itertools 这个包没有太大用就跳过了，后来有一天要实现个排列组合的算法时花了很长时间来实现，结果偶然一天看到这货居然内置在 itertools 里了。
还有迭代器和生成器那部分，一开始以为自己可能用不到，后来要对一堆很大的文本做分析时候才发现内存不够了，所以说，出来混，迟早是要还的，那些跳过了东西，迟早某一天要出来坑你一把。
那怎么办，”跳还是不跳“，这是个问题，个人觉得，刚入门的时候，还是能跳就跳吧。等自己对这门语言产生兴趣了，再来深入了解其语言的细节，也不算太晚。
多读书，读好书
关于 Python 的书虽不如 C++，Java 之类的那么多，但好书却不少了，这半年看了有十多本书了吧，整体感觉质量都挺不错。以下按照由浅入深的顺序来推荐给大家。
相信我，你看的第一份文档，应该是 The Python Tutorial。
看完上面的教程后，你可能会有种意犹未尽的感觉，难道，只需要这么点知识我就算入门了吗？如果你看完毫无压力，我只能说真的，这样就算入门。不过除此之外还有另外一些讲解 python 基础书，也值得一看。看这几本书的时候，牢记上面的两条原则！推荐几本书。
基础点的：A Byte of Python, learn python the hard way
稍稍进阶点的：dive into python 3,
需要当工具书一样看的：The Python Standard Library by Example
骨灰级的：Python Cookbook, 3rd Edition
要学以致用
看完上面这些书，你应该对 Python 的基本语法特性，内部的标准库有了很深的了解。
但是，我最想说的是，并不一定要等的你把这些书都读完了才开始做些事，（事实上，读完那份 tutorial 你就可以动手做很多事了）。你应该很清楚的知道自己要用 Python 来做什么。
用 Python 写的代码可读性很高，不管是自己写还是读别人的代码，都是一种享受。 我想，你也一定有自己使用 Python 目的，比如想用 Python 爬网络上的资源，比如要用 Python 建个网站，又或者是要和服务器上的后台打交道。你总可以找到自己要学习的那个部分，记住，把重点花在这里！
等你对 Python 有一些感性认识了，某一天自然会想起来要了解下 Python 的底层是怎么实现的，为什么这样做比那样做更好等等问题。
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