入門python的話，其實很簡單，零基礎都行，作為一門解釋型編程語言，python設計之初就是面向大眾，降低編程入門的門檻，隨著人工智能和大數據的興起，python的應用前景和薪酬待遇也越來越好，下面我簡單分享一下學習python的過程，主要內容如下：

1.首先，最基本的，搭建本地python開發環境，這里推薦初學者使用Anaconda，一個集成了python解釋器及大量第三發庫的軟件，自帶有IPython Notebook，Spyder等開發環境，使用起來非常不錯，至于是python2還是python3，建議直接python3，python2官方會在2020年停止更新和維護，下載Anaconda的話，直接到官網下載就行，如下，選擇適合自己平臺的版本就行：

當然，你也可以直接到python官網下載安裝包，也行，只不過只有IDLE這些簡單的開發環境，功能相對較弱：

至于Python IDE開發環境的話，其實很多，像前面的Spyder，Notebook等都可以，專業一點的話，就是Pycharm，這個有免費的社區版，使用起來非常不錯：

2.入門python，這里最主要的還是掌握好基本功，多練習，包括常見的數據類型、函數、類、文件操作、異常處理等，至于學習資料的話，網上很多，有免費的是視頻和教程，像慕課網、菜鳥教程等，都有python學習資料，當然，你也可以找一本專業的python書，一邊看，一邊練習，都可以，一步一步學習，同時可以做一些簡單的小項目，積累經驗和知識：

3.最后就是選擇一兩個自己感興趣，也有前景的方向學習。python開發涉及的方面很多，包括Web開發、數據處理、網絡爬蟲、機器學習、運維、測試等，每個方面都去學習，顯然時間和精力是不夠的，選擇一兩個方向，深入的學習下去就行，一定會有所收獲，像目前比較流行的數據分析、機器學習等，都很不錯：

目前，就介紹這么多吧，入門的話，最重要的還是要掌握好基本功，打好基礎，熟悉后，就是多做項目，積累經驗，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。

學好一門編程語言的過程是漫長的，但是從零掌握一門編程語言的基礎知識，并且進行一些編程項目的實踐并不費力。尤其對于python這門語言來說，其語法的設計對于初學者是極其友好的。下面列舉幾條我的學習經驗供您參考：

1. 扎實掌握python最基礎的語法（包括變量類型、循環語句的書寫等），如果學習者既往有學習c語言的經驗，那么學習速度應該很快；

2. 初期不要糾結于復雜的語法概念學習（如python的迭代器、泛函、閉包等），學習這些內容對于一個熟練掌握基礎語法的python初級程序員是有意義的，但是如果剛剛入門，貿然學習這個高級概念一方面可能記不住，另一方面可能摧毀信心（想到了學習高級數據結構時的恐怖）。

3. 讀一讀別人的文章，了解函數式編程和面向對象編程的思想。嘗試寫函數、類，并且構造實例進行嘗試。乍一看這條可能和我說的第2條是矛盾的，但實際上如果早期拋棄了函數編程和面向對象編程的思想，那python對于你來說和一個大型計算器無疑。況且后期在調用其他模塊（如numpy、scrapy）時，全部內容都是面向對象的，只有初步掌握面向對象的思想，才能使用這些模塊。

4. 早做項目實踐！！！這點最重要，你不需要在成為一個熟練的python編程者后再接觸實際的項目。在這個時代，網絡上充斥著從簡單到復雜的python項目演示（數據分析和網絡爬蟲較多）。你可以通過閱讀代碼、模仿等方法學習別人的代碼，了解其他人的代碼風格。只有一個程序是自己寫出來的，自己調試過之后，這個東西你才掌握，讀書是編程的必要階段，但是絕對不能陷在書里面。

最后推薦下我的《從零學習python數據分析》[https://github.com/SteveHuxtable/Python_ReviewFromZero]，如果想要學習些python編程的基礎內容和利用python進行科學計算和數據分析，可以follow著學習下。也歡迎隨時在頭條問我問題！

我是一名職業爬蟲工程師，在我剛接觸編程的時候，也有過“如何入門”這樣的疑問。

在后來的實際工作和應用中，我才明白我最初想要了解的入門指的是如何有效的學習、如何找到學習的方法和知識獲取途徑。

官方文檔和網上發表的一些文章并不適合新手，我建議新入門的朋友購買一些基礎的視頻教程或者圖文教程。學習時，先按照教程的指引操作，保證自己的操作能夠和教程中的步驟與結果保持相同。學習過程中肯定會遇到問題的，這時候不要想著有人直接給你答案，你應該自己去找答案。從搜索引擎、技術論壇中找，也可以向技術群中的群友請教，但最好不要一直問別人。因為只有自己找到的，摸索的，才是自己學到的。

在你積累一定知識的時候，就可以自己翻閱官方文檔了，要記住：以文檔為準，切勿依賴網上文章。

這個時期，相信你已經有了自己的學習方法和模式，那么恭喜你，你已經入門了。

零基礎學編程，用python入門是個不錯的選擇，雖然國內基本上還是以c語言作為入門開發語言，但在國外，已經有很多的學校使用python作為入門編程語言。此外，python在機器學習，人工智能領域也非常流行，算得上是算法工程師的標配編程語言。

關于自學和培訓班

其實我沒有什么資格來和大家討論這個問題，
因為我也只是剛剛入門而已，并不能直接指導性地告訴大家應該怎么樣
我只是說一下自己的看法：
可以上培訓班
我覺得中國培訓班出身的程序員能占一席之地，主要是因為大多數公司的項目用不到高深的技術，說句難聽點，用現成的框架，調調API，增刪改查。這種情況下，理論基礎差的培訓班程序員也能干，科班程序員優勢不大。

那么應該如何入門python呢？

看書學編輯是效率最低的事情。且不說書的內容基本過時。就是比較簡單的翻譯也很晦澀，照書寫了代碼跑不通，不斷報錯。是很打擊學習積極性的。

不過，介紹語法的基礎書，還是可以買一本，作為手冊查閱之用。這類基礎書籍買一本就好，找個周末休息時間，一天便可看完。

最后多說一句，小編是一名python開發工程師，這里有我自己整理了一套最新的python系統學習教程，包括從基礎的python腳本到web開發、爬蟲、數據分析、數據可視化、機器學習等。想要這些資料的可以關注小編，并在后臺私信小編：“01”即可領取。

我就是從零基礎開始學的Python，也算是一個過來人了吧，現在看來當初我也是走了許多彎路，來給大家分享一下我的經驗吧。

首先是最重要的一點，想清楚你為什么要去學Python？你是想要做一個網站，寫一個順手的工具，還是只要能夠通過學校的考試就行，這很大程度地影響了你該如何去學Python，學到什么程度或者是你是否該轉去學習另一種語言。如果你只是想做一個個人網站或者博客，你大可去學PHP，甚至根本不用學，網上有很多網站模板，直接就能用。如果你們和當初的我一樣是希望通過Python寫一些小工具來提升自己在職場上的競爭力，提高生產力，你就需要明白Python相比其他語言的優勢之處。

易上手。就是Python最大的優勢，一個初學者不需要像C，Java去懂得數據類型，內存管理，你只要學會幾句語法，你就可以完成一個任務。

代碼簡潔。別的語言可能需要上百行的代碼才能完成的任務，Python只需要十行。

龐大完善的代碼庫支持。Python為我們提供了完善的基礎代碼庫，在網絡，文件，文本，GUI方面都有大量的函數為我們提供幫助。還有第三方庫，也就是世界各地的程序員分享出來的代碼庫，當我們想去實現某個需求的時候，也許已經有人為你造好了輪子，你只要調用就行。

選對正確的學習方法，這可以幫你少走很多彎路。這非常重要，因為如果選擇了一個低效的學習方法，也許別人都已經徹底學會了，你才剛配置好環境，學會Hello World。

沒有基礎的建議先打好基礎，有基礎的可以看文字。不要怕基礎枯燥，基礎真正打好, 之后做項目你會有種打通經絡的快感。編程之路開始還請不要功利，得耐得住寂寞，枯燥。

對于小白來說，有個人引導會比自學要高效得多，尤其是容易堅持不下去的小伙伴。可以試試下面這個入門課程，不用本地安裝Python環境，能直接在網頁上敲代碼，還有大牛老師帶著入門，能少走很多彎路！只要跟著老師一行行的敲代碼，堅持下來會發現其實學Python非常容易！！想要0基礎入門的同學現在可以領取下面這節課程試試啦！

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我并不建議為了學Python去買書，因為一來國內的書質量真的參差不齊，二來國外的優質書像Python Cookbook,Head First Python從寫完，出版，翻譯成中文，這中間的周期很長，而Python作為一個更新很快的語言，你學習的版本可能已經落后了。

一定要多練！一定要多練！一定要多練！任何編程語言的學習都是建立在實踐上面的，不練習，就像是花了半天時間去學習開槍的理論，結果根本沒有機會摸槍，你覺得你打得準嗎？想要學好Python一定要多去練習，沒有熟練度的加成，你學的再多也只是紙上談兵，一旦面對了真正的問題，你就會無從下手。

學會用搜索引擎。程序員里面會用百度的人的工資是不會用的好幾倍，會用google的又是會百度的好幾倍。用好搜索引擎，你會發現你遇到的問題基本上都是有前人碰到過并已經解決了的問題。同時，會用搜索引擎之后你能找到很多資源幫助你的學習。

最后，努力學習，學以致用。生活中可以用到Python的位置遠比你想象的多得多，等到你學會Python之后你會發現生活中有很多的問題都是可以通過Python來幫助你快速解決的。

學編程最需要的就是耐心！現在大家想學編程太方便了，跟著教程滿天飛。剛開始入門的時候有高手帶，往往能有事半功倍的效果，尤其是自己不知道怎么找資料，怎么去配置編程環境什么的時候。有人手把手教的話，入門就高效很多了。強烈推薦一下這節0基礎入門課程哦~

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希望大家都能堅持下去，把Python學成哦~

Python是一種跨平臺的計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用于編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用于獨立的、大型項目的開發。
最近幾年，隨著大數據和人工智能的到來，python越來越受到歡迎，轉行學python的也越來越多。那么小白該如何學習python呢？
很多人對python縮進試的簡潔表達不以為然。那些都是已混跡于C和JAVA的老鳥已經習慣了花括號。對于初學者，python語言是最好寫，最好讀的。
1、追求生產力，應該學python
python是全能語言，社區龐大，有太多的庫和框架。你只需要找到合適的工具來實現想法，省去了造輪子的精力。
coder可以寫盡可能少的代碼來實現同等的功能。“人生苦短，我用python”是至理名言。
如果實現一個中等業務復雜度的項目，在相同的時間要求內，用java實現要4-5個碼農的話，用python實現也許只需要1個。這就是python最大的優勢了。
2、那么應該如何入門python呢
看書學編輯是效率最低的事情。且不說書的內容基本過時。就是比較較的翻譯也很晦澀，照書寫了代碼跑不通，不斷報錯。是很打擊學習積極性的。
不過，介紹語法的基礎書，還是可以買一本，作為手冊查閱之用。這類基礎書籍買一本就好，找個周末休息時間，一天便可看完。
3、那么應該如何進階python呢
對python語言有一個全面的了解之后，就可以進階了。怎么進階，很簡單，找一個你喜歡的領域直接做項目。做WEB網站，做爬蟲，都可以的。
首先要找容易上手的教程。網上有SET BY SET這種文字型 教程 ，這種只能做相對簡單的項目，如果是復雜一點的是效率那是讓人無法忍受的。而且文字教程由于有時效性問題，或是教程本身細節的一些錯誤，會讓人抓狂的。
最好的學習教程，其實就是現在淘寶上販賣的項目視頻教程。這類教程有很多，但是魚龍混雜，很難去偽存真。當然也有很多技術網站提供官方教程 。比如B站，51cto，慕課等等，實在是太多太多，價格雖然也不是很貴，但一個課程也是幾百塊。比如要對WEB開發領域有一個全面的學習，僅一套課程是遠遠不夠的。
最后，一定要堅持！每天堅持進步一點點，最后都會變成巨大的收獲。

【此回答轉自樂字節】

最后給大家推薦幾個B站超詳細的Java、大數據、python等自學課

從Java零基礎到項目實戰哦【b站BV: BV1CB4y1A7sk】

十大企業級項目自學課【b站：BV14K411F7HJ】

超棒的前后端分離項目【b站：BV1zf4y1p7wC】

大數據全套完整版【b站：BV1aK4y197TP】

python小白入門到精通完整版【b站：BV1Sp4y1W77E】 將bv號，復制去b站即可

首先應該看下入門的視頻，如果一開始就看書，會很難的，因為一般的書都沒有視頻講的詳細，

看視頻的時候邊看邊學邊做，然后自己課后自己在做一遍。基本上等把入門基礎視頻看完，入門你也差不多了，再看書的話就容易很多了，最重要的一點要多練，多敲代碼。

學python最重要是有自制力。有自制力的人發展不會很差。

至于入門，網上有很多相應的教程，我當初自學是看嗶哩嗶哩上python入門教程，600多集的，自己感覺有一點彈幕學真的會更認真。可以先往下看了解到底要往哪方面發展，定了這個后才能說怎么入門。最后面也有資源可以領取哦。

自學python首先要找到自己的學習目的

我的學習目的特明確，SEO相關的有用的我都學。題主并沒有提到以后要涉及的職業發展，那就先介紹一下。大家都是為了學完Python找到工作，但實際上領域不一樣，如今學習Python的重點不一樣。題主想要知道重點學什么，那要看的是你以后做什么。

看圖：

從上圖可知python找工作有很多的路徑。實際上把這樣的路徑簡化一下可以得到下圖。這里有一個重點在于，下圖當中的每個發展方向下面有一個對應路線圖的一二三四這樣的數字。

重點學習內容標注并合適的方法

然后按照下面流程來，找到網絡上相應資源就好了，最好找到一家比較全的資源然后跟著學。

Web基礎開發

解決的現實問題：

能夠使用面向對象的程序設計方法, 基于Linux操作系統開發多任務的網絡程序開發。

掌握的核心能力：

1、能夠熟練使用Linux操作系統；

2、掌握網絡編程相關技術，能夠實現網絡間數據通信；

3、掌握程序設計開發中多任務實現方式；

4、能夠熟練掌握MySQL操作相關技術，熟練編寫各種數據庫操作SQL語句，并能夠進行Python與MySQL之間的數據交互；

5、掌握Python中的re模塊的使用，能夠實現對字符串進行復雜模式匹配；

6、掌握Web服務器的工作流程，以及Web框架的實現原理。

要點：

Linux命令、網絡編程、多任務編程、正則表達式、html與css、JavaScript、jQuery、數據庫編程、Python語法進階、靜態Web服務器、mini-Web框架。

Web-Django框架

解決的現實問題：

更上一級能夠開發主流Web網站，并掌握常見的技術要點；根據實際問題設計出相應數據庫表。

掌握的核心能力：

1、掌握Python Web主流框架-Django的使用；

2、可根據Web框架設計，開發對應的數據庫；

3、可根據業務流程圖，開發Web網站的前后臺業務。

要點：

Django框架、前后端分離模式、VUE進階-組件式開發、Django REST framwork、統計、權限管理、商品數據管理、日志管理、用戶管理、前后端不分離模式、數據庫-讀寫分離、Django高級第三方模塊、FastDFS分布式文件系統、Celery異步操作、Vue雙向綁定、Docker 入門、Crontab定時任務、頁面靜態化、在線支付、Nginx+uWSGI部署。

Web-Flask框架

解決的現實問題：

高并發全功能的Web網站開發；提升數據處理響應速度，靈活運用緩存。

掌握的核心能力：

1、掌握Python Web主流框架-Flask的使用；

2、掌握常見的性能優化技術；

3、緩存服務器的操作和設計；

4、異步任務的實現。

要點：

Docker 進階、uWSGI、Nginx進階、性能優化、Flask框架、路由定義及視圖函數、藍圖、SQLAlchemy、Flask-RESTful、手機 APP + PC Web前端、MySQL業務數據存儲、Redis緩存層、第三方對象存儲、RabbitMQ + Celery 異步任務、APSchedule定時任務、http://socket.io及時通訊、Elasticsearch 5.6 搜索+自動補全、RPC+kafka對接推薦系統與AI系統、supervisor進程管理。

人工智能機器學習編程

解決的現實問題：

利用學習到的科學計算庫對收集到的數據進行數據基本處理，使其符合機器學習算法模型；利用學習到的機器學習算法解決部分實際問題。

掌握的核心能力：

1、掌握數據挖掘基礎工具使用；

2、掌握機器學習中處理數據方法；

3、理解常見機器學習算法原理。

要點：

人工智能概述、數據可視化matplotlib、科學計算庫numpy、科學計算庫pandas、Scikit-learn使用、特征工程、k-近鄰算法、線性回歸、嶺回歸、邏輯回歸、決策樹、集成學習(Bagging, Boosting)、k-means、不同模型評估方法介紹、模型選擇與調優、模型保存和加載、聚類、分類。

人工智能基于大數據的推薦系統

解決的現實問題：

能夠實現推薦系統的算法不同場景應用；能夠根據推薦場景業務流完成推薦業務開發。

掌握的核心能力：

1、掌握推薦系統的工作原理和實現流程；

2、掌握推薦系統的算法實現原理以及應用場景；

3、掌握Lambda大數據相關基礎；

4、可實現基于大數據框架的推薦系統搭建；

5、能夠基于推薦業務流完成系統搭建。

要點：

分布式存儲計算案例、數據倉庫工具hive、spark-sql、spark sql與hive離線分析、ABTest實驗中心、埋點參數設置、推薦服務、緩存服務、實時日志分析、實時召回集、熱門與新文章、文章畫像構建、用戶畫像構建、文章用戶畫像業務實現、離線召回集介紹、排序模型選擇介紹、spark mllib講解、離線模型評價、評估場景需求。

后面更多是實戰了，更多偏向于數據分析：

對企業異常數據進行深入分析，對業務風險指標進行跟蹤分析及優化；搭建業務監控體系，及時發現、排查業務問題，并能提出有效的解決策略或方案；配合項目計劃，負責建模駐場項目，完成數據分析需求及任務；通過大數據算法對數據進行模型的構建、維護、和評估。

掌握的核心能力：

1、熟悉常用數據挖掘算法與模型，熟悉邏輯回歸、神經網絡、決策樹、聚類等建模方法；

2、熟悉Python、Tableau、SPSS、SAS等多種數據分析工具；

3、熟練使用時間序列、聚類分析、邏輯回歸、因果分析等統計方法。

要點：

統計學基礎、Python編程數據分析、SPSS數據分析、數據化運營，網絡游戲市場分析，及電商數據分析，問卷數據分析、CRM、BI理論、數據可視化分析

最后python拓展就是爬蟲和自動化測試運維了，

屬于拓展項目。也是很重要的接近工作的。

更多是做各種項目進行熟悉和自己優化方法。

解決的現實問題：

自動化爬取瀏覽器網站數據或App應用數據，對爬取中遇到的反爬措施應用相應的反反爬方案解決處理。

能夠針對企業中開發的項目進行自動化測試。

能夠搭建部署運行維護Linux環境。

掌握的核心能力：

爬蟲：

1. 網頁數據爬取；

2. App數據爬取；

3. 反反爬解決方案；

4. MongoDB數據存儲。

測試開發：

1. 項目開發流程與測試方法；

2. 自動化測試工具的使用；

3. 接口測試；

4. 性能測試。

運維開發：

1. Linux系統安裝使用（CentOS系統）；

2. Linux系統管理與維護；

3. Shell編程；

4. 自動化運維與監控。

要點：

爬蟲基礎、requests模塊、數據提取、Selenium、抓包反爬與反反爬方案、MongoDB數據庫、Scrapy爬蟲框架、Appium的使用、測試理論基礎、項目開發流程、禪道工具使用、Jira工具使用、Web自動化測試（Selenium、Appium、Unittest等使用）、JMeter接口測試、性能測試、CentOS系統安裝、Linux系統優化、常用工具使用、Linux文件管理、軟件管理、權限管理、日志管理、進程管理、Apache服務器使用、防火墻管理、LVS集群、keepalived使用、Shell編程、Ansible、Nagios監控。

一大堆看著可能前期學都不是很懂，所以去b站上搜吧，小破站是學習的網站，當然黑馬程序員官網上也都規劃好了，看他們視頻一個一個學更好。

關注我回復“python很火”，就可以領取上面的入門資源啦。

我是系統報班學習的，我自學以后感覺學習特別吃力而且學習特別零散最主要的沒有技術老師給我答疑，后來我對比了達內黑馬還有動力節點、北京尚學堂這些培訓機構，后來我覺得北京尚學堂相比較別的機構來說更加負責，而且有線上技術老師答疑，上課老師講的特別幽默，讓我容易接受。學好一門編程語言的過程是漫長的，但是從零掌握一門編程語言的基礎知識，并且進行一些編程項目的實踐并不費力。尤其對于python這門語言來說，其語法的設計對于初學者是極其友好的。下面列舉幾條我的學習經驗供您參考：

1. 扎實掌握python最基礎的語法（包括變量類型、循環語句的書寫等），如果學習者既往有學習c語言的經驗，那么學習速度應該很快；

2. 初期不要糾結于復雜的語法概念學習（如python的迭代器、泛函、閉包等），學習這些內容對于一個熟練掌握基礎語法的python初級程序員是有意義的，但是如果剛剛入門，貿然學習這個高級概念一方面可能記不住，另一方面可能摧毀信心（想到了學習高級數據結構時的恐怖）。

3. 讀一讀別人的文章，了解函數式編程和面向對象編程的思想。嘗試寫函數、類，并且構造實例進行嘗試。乍一看這條可能和我說的第2條是矛盾的，但實際上如果早期拋棄了函數編程和面向對象編程的思想，那python對于你來說和一個大型計算器無疑。況且后期在調用其他模塊（如numpy、scrapy）時，全部內容都是面向對象的，只有初步掌握面向對象的思想，才能使用這些模塊。

4. 早做項目實踐！！！這點最重要，你不需要在成為一個熟練的python編程者后再接觸實際的項目。在這個時代，網絡上充斥著從簡單到復雜的python項目演示（數據分析和網絡爬蟲較多）。你可以通過閱讀代碼、模仿等方法學習別人的代碼，了解其他人的代碼風格。

0，明確自己學習python的目的

首先得明確自己學python的目的，是否能夠堅持下去。這個一定要明確，不然就是白白浪費時間。

我大學就不是計算機類專業。剛開始也是妥妥的小白。目前已經在這個行業帶了好幾年。我就稍微談談個人的一些見解。

1，首先是網上找一個資料比較全的網站（包括如何安裝環境，python介紹，python基礎語法，python數據結構等，有這些就夠了貪多嚼不爛，等這些掌握了就可以發起進階），網上很多這樣的資料。目前python2 已經停止維護了，可以直接搜python3.

2， 找到資料后，

一定要對著手敲代碼！！！

一定要對著手敲代碼！！！

一定要對著手敲代碼！！！

重要的事情說三遍。

3， 堅持！堅持！！再堅持！！！

不要害怕遺忘，會遺忘前面的知識點是正常現象。 腦子里有個印象就可以了。遇到不會的就去網上查。（不一定要google，當前階段百度夠用了）

說python能速成的，要么他本來就有其他語言的基礎，要么他鐵定是在吹牛逼。

（如何進階先不要考慮，請把前面的內容打通了 再說，不然都是浪費時間）