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Python 编程语言因为本身具备的“清晰”、“简略”等特点而受到泛滥应用 Python 编程语言的 IT 从业者青睐。而且，对于初学者来说，比起其余编程语言，Python 更容易上手。加上很多企业都应用 Python 编程语言，促成了 Python 程序员的市场需求量减少。
转行零根底学 Python 编程开发难度大吗？从哪学起？近期很多小伙伴问我，如果本人转行学习 Python，齐全 0 根底是否学会呢？Python 的难度到底有多大？明天，小编就来为大家具体解读一下这个问题。
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学习 Python 难吗？
首先，咱们遍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，比方下载一个 MP3，编写一个文档等，而计算机干活的 CPU 只意识机器指令，所以，只管不同的编程语言差别极大，最初都得“翻译”成 CPU 能够执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。所以想学的同学，有必要听一下这位老师的课、支付 python 福利奥，想学的同学能够到梦雅老师的围鑫（同音）：前边一组是：mengy , 后边一组是：7762, 把以上两组字母依照先后顺序组合起来即可，她会安顿学习的。
比方，实现同一个工作，C 语言要写 1000 行代码，Java 只须要写 100 行，而 Python 可能只有 20 行。
所以 Python 是一种相当高级的语言。
是不是越低级的程序越难学，越高级的程序越简略？
外表上来说，是的。
然而，在十分高的形象计算中，高级的 Python 程序设计也是十分难学的，所以，高级程序语言不等于简略。
然而，对于初学者和实现一般工作，Python 语言是非常简单易用的。
我 0 根底学 Python 能够吗？
我赞成把 Python 作为入门语言：
1、语法简单明了。第一门语言，其实就是语法 +Flow control（管制），而 Python 的语法简略，代码可读性高，容易入门。
2、Python 的哲学是「做一件事件应该只有一种最好的办法」，对于初学者标准本人的学习有很大的帮忙，同时也帮忙初学者可能读懂其他人的代码。
3、养成良好的习惯。Python 对于代码的要求谨严，特地是缩进（Indentation），对于初学者养成良好的代码习惯很有帮忙。
4、Python 的语法设计十分优良，思维也比拟古代，能够更快的了解古代编程语言的一些思维。
5、Python 依然是传统基于 Class 的 OO，和 Java、C#、Ruby 一样，比拟公众。从 Python 去学 Design Pattern 也是比拟适合的。
6、Python 的内置数据结构清晰好用，优良的代码很多。
7、Python 收费的书很多（英文），能够找到许多材料啃。同时（国外）社区比拟集中，有问题能够向高手问。
8、Python 在其余畛域，比方科学计算等等有宽泛的使用，对于学一门语言作为工具来说，Python 很适合。
如何学 Python？
1、抉择好方向
我要学习 Python 的目标不是为理解这门语言，而是为了要学会使用这门语言来解决问题。
但 Python 的利用方向，切实太广了。在 Python 基础知识学完之后，如果利用方向不同，要学习的货色也会大不同。
我不能说我要做 web 开发，学完 Python 基础知识，跑去学 numpy、pandas 等常识；也不能说我要用 Python 做数据分析，学完 Python 基础知识，而后就跑去学 django、flask 框架。
这个情理，就跟咱们想要去泰国旅行，必定不会买去日本的机票一样，很简略。然而咱们不得不抵赖，还是会有人犯迷糊，上来就开干。
我学习 Python，是因为在工作中缓缓理解到 Python 在数据分析方面，根本涵盖了“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个流程中每个环节，是数据分析的利器，话说这风骚的操作，也是没谁了。
2、布局好门路
当我确定好方向后，下一步骤就是 顺着这个方向，建设好我本人的学习门路地图。
这个门路是一个系统性的逻辑主线，这个主线会让我晓得每个局部须要实现的指标是什么，须要学习哪些知识点，哪些常识是临时不必要的。而后每学习一个局部，我就可能有一些理论的成绩输入，利用成绩产进去造成正向刺激，激励后续的学习。
而且，如果咱们身退职场，大多时候咱们是没有很大块的工夫来集中学习的。咱们的学习工夫被宰割在了一些碎片化的工夫里。在碎片化的工夫里，系统性的学习一门常识，更须要有一个贯通前后，零碎的逻辑主线，来串联所有相干碎片化的工夫的学习。所以想学的同学，有必要听一下这位老师的课、支付 python 福利奥，想学的同学能够到梦雅老师的围鑫（同音）：前边一组是：mengy , 后边一组是：7762, 把以上两组字母依照先后顺序组合起来即可，她会安顿学习的。
当我确定好学习 Python 的数据分析常识，就依照 数据分析的流程 “数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个门路，给本人 建设了学习地图：
A、Python 基础知识
B、爬虫基本知识 +sql
C、。。。（按本人需要抉择）
3、对基本概念建设认知
Python 是我学习的第一门编程语言，我在开始学习 Python 的时候，是一个连什么是字符串都不晓得小白。所以对我来说，最重要的开始是，首先对这一畛域的基本概念建设认知！
事实上，对一门畛域齐全零根底的人，想要开始学习它的话，真正重要的工作是先对这门畛域的基本概念建设认知。
比方我在看到教程中有句话是“为变量赋值”，那我至多得晓得，什么是变量？赋值是什么意思？
不晓得为什么这么重要的一个开始，很多人都不在意，不晓得是大家都天才异禀，感觉不屑于提起这根底的步骤，还是很多人曾经遗记了从小白一路走过去的苦楚和挣扎。人是会篡改记忆的，会认为当初领有的都是轻松取得的，但实在的经验永远都是崎岖波折的。
所以网上一些教程典型的通病就是，教学者用一个咱们不懂的概念去解释另一个咱们不懂的概念，而后咱们还是不懂。因为教学者提前预设了作为 0 根底的咱们的立场：曾经有其余编程语言根底，只是没有接触 Python。
但其实，对真正如我一样的 0 根底的小白来说，大多时候，Python 是咱们学习的第一门编程语言。所以这个时候，对咱们来说，学习 Python，不仅是学习这门语言自身，还是在借着这门语言，帮咱们建设对编程世界的一些基本概念的认知。
当我入了门之后，就是顺着在第二步建设的学习门路，一路降级打怪，毕竟，我的征途是星辰大海！
4、最初学习中须要留神的问题
⑴、一开始绝不陷入底层原理和细枝末节的纠缠
这个坑，是把我坑的最深的坑。
举个例子，我学到函数的时候，我在开始的时候只须要学会怎么定义函数，怎么调用函数这些基础知识，齐全不须要一开始就深刻到钻研函数参数的传递规定，到底是值传递，还是援用传递。
不是说这底层常识不重要，至多在入门的时候，咱们不必一上来就深刻这个层面。因为常识的学习，是一个线性的，从潜入深的程序。如果一开始，就眉毛胡子一把抓，不分主次，可能咱们很快就会领会到“从入门到放弃”是一种什么样的感觉。
而且咱们在后续的学习过程中，其自身就是在“使用中深刻了解，在深刻了解中优化利用”。互相印证了解，是一种自然而然的深刻学习过程。
⑵、最好是依照系统性的课程或书原本学习
既然在这个畛域是老手，先承受一个曾经存在的零碎，再在下面修修改改，是最适宜的计划。作为老手，依据我的教训，我认为最好的老师，是一套成体系的课程或书本。
网上的文章或帖子，其实十分不适宜充当咱们系统性的学习一门常识的教材，因为它是十分碎片化的常识，东一榔头西一棒子，不成体系。不要指望本人能把散落的信息整合成零碎的，那是高手要做的事件。不过这些货色，能够作为咱们对某些细节的查漏补缺的参考。
⑶、以能用起来，解决问题为领导准则
在工作中，须要的更多的是一种解决问题的工程性思维，所以很多时候，咱们能掉包解决问题，就没必要本人造轮子。
举个例子，boss 要去机场，那我只有会开车，驱车把 boss 送到目的地就行，而不须要我去钻研怎么怎么造车轮，怎么造发动机，怎么造电瓶。。。。。。
当然，如果咱们学有余力，能深刻，必定是只好不坏。但还是那句话，开始的时候，不眉毛胡子一把抓。
⑷、没有什么牛逼的事件是可能速成的，越是底层的、收益周期越长的技能越是这样。
“小道甚夷，而人好径，终为所误”。咱们总会在踩了有数的坑后，才豁然开朗：捷径往往是最长的弯路。学习一门畛域的常识，对于普通人人在短时间内从 0 到 1 入个门，倒是不难，然而从 1 到 10，到 100，进阶为高手，没有长时间的投入和刻意练习，无异于痴人说梦。
Python 在机器学习畛域被宽泛使用，当初的钻研热点大都用 Python 实现；其次，自动化测验、运维，对于测验来说，要把握 Script 的个性，会在布局脚本中，有更好的作用。Python 是当初比拟风行的 Script。
最重要的是 Python 能疾速开发的个性可能让你麻利验证你的想法，而不是把工夫节约在程序自身上，并且有丰富的第三方库的撑持，也能帮你节省时间！
Python 待业方向次要有 web 开发、爬虫、人工智能。Python 是一种代表简略主义思维的语言。浏览一个良好的 Python 程序就感觉像是在读英语一样，只管这个英语的要求十分严格！Python 的这种伪代码实质是它最大的长处之一。它使你可能专一于解决问题而不是去搞明确语言自身。
