毫无疑问，Python 是当下最火的编程语言之一。对于许多未曾涉足计算机编程的领域「小白」来说，深入地掌握 Python 看似是一件十分困难的事。其实，只要掌握了科学的学习方法并制定了合理的学习计划，Python 从 入门到精通只需要一个月就够了！
就拿我来说吧，我本来只会C语言，开始自学python以后就爱上了这种语言，当然刚开始学是有点困难的，特别是题主0基础，但别忘了python可以说是目前最容易的编程语言，没有之一。
如下是几点建议：
1.先要有点有英语基础，高中英语程度就可以了，不会的单词翻字典。
2.要有一点编程基础，每个语句都要理解是什么意思。
3.一定要动手，才能领会语句的用途。
最后，我不建议你看书去学，现在网上的视频很多，推荐你看廖雪峰的教程，很容易懂，而且都是非常基础的，建议一定要领会到，最好能自己结合自己的情况写一些程序，例如我对彩票非常着迷，所以用Python写了很多彩票相关的统计程序，很有意思的，这样把兴趣和学编程结合起来就很容易加快进度了。
学python最重要是有自制力。有自制力的人发展不会很差。
至于入门，网上有很多相应的教程，我当初自学是看哔哩哔哩上python入门教程，600多集的，自己感觉有一点弹幕学真的会更认真。可以先往下看了解到底要往哪方面发展，定了这个后才能说怎么入门。最后面也有资源可以领取哦。
自学python首先要找到自己的学习目的我的学习目的特明确，SEO相关的有用的我都学。题主并没有提到以后要涉及的职业发展，那就先介绍一下。大家都是为了学完Python找到工作，但实际上领域不一样，如今学习Python的重点不一样。题主想要知道重点学什么，那要看的是你以后做什么。
看图：
从上图可知python找工作有很多的路径。实际上把这样的路径简化一下可以得到下图。这里有一个重点在于，下图当中的每个发展方向下面有一个对应路线图的一二三四这样的数字。
重点学习内容标注并合适的方法然后按照下面流程来，找到网络上相应资源就好了，最好找到一家比较全的资源然后跟着学。
Web基础开发解决的现实问题：
能够使用面向对象的程序设计方法, 基于Linux操作系统开发多任务的网络程序开发。
掌握的核心能力：
1、能够熟练使用Linux操作系统；
2、掌握网络编程相关技术，能够实现网络间数据通信；
3、掌握程序设计开发中多任务实现方式；
4、能够熟练掌握MySQL操作相关技术，熟练编写各种数据库操作SQL语句，并能够进行Python与MySQL之间的数据交互；
5、掌握Python中的re模块的使用，能够实现对字符串进行复杂模式匹配；
6、掌握Web服务器的工作流程，以及Web框架的实现原理。
要点：
Linux命令、网络编程、多任务编程、正则表达式、html与css、JavaScript、jQuery、数据库编程、Python语法进阶、静态Web服务器、mini-Web框架。
Web-Django框架解决的现实问题：
更上一级能够开发主流Web网站，并掌握常见的技术要点；根据实际问题设计出相应数据库表。
掌握的核心能力：
1、掌握Python Web主流框架-Django的使用；
2、可根据Web框架设计，开发对应的数据库；
3、可根据业务流程图，开发Web网站的前后台业务。
要点：
Django框架、前后端分离模式、VUE进阶-组件式开发、Django REST framwork、统计、权限管理、商品数据管理、日志管理、用户管理、前后端不分离模式、数据库-读写分离、Django高级第三方模块、FastDFS分布式文件系统、Celery异步操作、Vue双向绑定、Docker 入门、Crontab定时任务、页面静态化、在线支付、Nginx+uWSGI部署。
Web-Flask框架解决的现实问题：
高并发全功能的Web网站开发；提升数据处理响应速度，灵活运用缓存。
掌握的核心能力：
1、掌握Python Web主流框架-Flask的使用；
2、掌握常见的性能优化技术；
3、缓存服务器的操作和设计；
4、异步任务的实现。
要点：
Docker 进阶、uWSGI、Nginx进阶、性能优化、Flask框架、路由定义及视图函数、蓝图、SQLAlchemy、Flask-RESTful、手机 APP + PC Web前端、MySQL业务数据存储、Redis缓存层、第三方对象存储、RabbitMQ + Celery 异步任务、APSchedule定时任务、http://socket.io及时通讯、Elasticsearch 5.6 搜索+自动补全、RPC+kafka对接推荐系统与AI系统、supervisor进程管理。
人工智能机器学习编程解决的现实问题：
利用学习到的科学计算库对收集到的数据进行数据基本处理，使其符合机器学习算法模型；利用学习到的机器学习算法解决部分实际问题。
掌握的核心能力：
1、掌握数据挖掘基础工具使用；
2、掌握机器学习中处理数据方法；
3、理解常见机器学习算法原理。
要点：
人工智能概述、数据可视化matplotlib、科学计算库numpy、科学计算库pandas、Scikit-learn使用、特征工程、k-近邻算法、线性回归、岭回归、逻辑回归、决策树、集成学习(Bagging, Boosting)、k-means、不同模型评估方法介绍、模型选择与调优、模型保存和加载、聚类、分类。
人工智能基于大数据的推荐系统解决的现实问题：
能够实现推荐系统的算法不同场景应用；能够根据推荐场景业务流完成推荐业务开发。
掌握的核心能力：
1、掌握推荐系统的工作原理和实现流程；
2、掌握推荐系统的算法实现原理以及应用场景；
3、掌握Lambda大数据相关基础；
4、可实现基于大数据框架的推荐系统搭建；
5、能够基于推荐业务流完成系统搭建。
要点：
分布式存储计算案例、数据仓库工具hive、spark-sql、spark sql与hive离线分析、ABTest实验中心、埋点参数设置、推荐服务、缓存服务、实时日志分析、实时召回集、热门与新文章、文章画像构建、用户画像构建、文章用户画像业务实现、离线召回集介绍、排序模型选择介绍、spark mllib讲解、离线模型评价、评估场景需求。
后面更多是实战了，更多偏向于数据分析：对企业异常数据进行深入分析，对业务风险指标进行跟踪分析及优化；搭建业务监控体系，及时发现、排查业务问题，并能提出有效的解决策略或方案；配合项目计划，负责建模驻场项目，完成数据分析需求及任务；通过大数据算法对数据进行模型的构建、维护、和评估。
掌握的核心能力：
1、熟悉常用数据挖掘算法与模型，熟悉逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等建模方法；
2、熟悉Python、Tableau、SPSS、SAS等多种数据分析工具；
3、熟练使用时间序列、聚类分析、逻辑回归、因果分析等统计方法。
要点：
统计学基础、Python编程数据分析、SPSS数据分析、数据化运营，网络游戏市场分析，及电商数据分析，问卷数据分析、CRM、BI理论、数据可视化分析
最后python拓展就是爬虫和自动化测试运维了，属于拓展项目。也是很重要的接近工作的。
更多是做各种项目进行熟悉和自己优化方法。
解决的现实问题：
自动化爬取浏览器网站数据或App应用数据，对爬取中遇到的反爬措施应用相应的反反爬方案解决处理。
能够针对企业中开发的项目进行自动化测试。
能够搭建部署运行维护Linux环境。
掌握的核心能力：
爬虫：
1. 网页数据爬取；
2. App数据爬取；
3. 反反爬解决方案；
4. MongoDB数据存储。
测试开发：
1. 项目开发流程与测试方法；
2. 自动化测试工具的使用；
3. 接口测试；
4. 性能测试。
运维开发：
1. Linux系统安装使用（CentOS系统）；
2. Linux系统管理与维护；
3. Shell编程；
4. 自动化运维与监控。
要点：
爬虫基础、requests模块、数据提取、Selenium、抓包反爬与反反爬方案、MongoDB数据库、Scrapy爬虫框架、Appium的使用、测试理论基础、项目开发流程、禅道工具使用、Jira工具使用、Web自动化测试（Selenium、Appium、Unittest等使用）、JMeter接口测试、性能测试、CentOS系统安装、Linux系统优化、常用工具使用、Linux文件管理、软件管理、权限管理、日志管理、进程管理、Apache服务器使用、防火墙管理、LVS集群、keepalived使用、Shell编程、Ansible、Nagios监控。
一大堆看着可能前期学都不是很懂，所以去b站上搜吧，小破站是学习的网站，当然黑马程序员官网上也都规划好了，看他们视频一个一个学更好。
关注我回复“python很火”，就可以领取上面的入门资源啦。
所有号称精通XX语言的面试者，简历可以直接Pass！
所有号称《21天精通XXX语言》的书籍，都可以直接扔进垃圾桶，不要犹豫！
在IT界惯用的黑名单词当中，《21天精通C++》、《21天精通Java》、《21天精通Python》等都名列前茅。那么你说，21天精通Python可能吗？一万小时定律，在IT界是永恒的真理。
如何学好Python呢？下面谈谈自己的经验：1、编程环境搭建
说的再多不如直接动手实践，这里推荐直接入手Python3系列，毕竟Python核心团队目前已经停止对Python2的维护。Windows平台直接在官方网站下载安装包，一键傻瓜式安装即可。Linux更简单，直接apt-get install或者yum install一条命令即可完成。
2、书籍推荐
书籍是人类进步的阶梯，编程行业亦不例外。下面推荐几本入门、提升的Python书籍，其中Python官方文档目前已经中文版上线，所有你遇到的基础问题都可在此找到答案。
简明 Python 教程
Python编程，从入门到实践
Python核心编程
Python官方教程文档
看书学习过程中切不可只看书不实战，看书学习的基础上，一定要对课后习题动手实战，编码总结。
写代码的时间一定要大于看书看视频的时间！
写代码的时间一定要大于看书看视频的时间！
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3、编程工具选择
Python开发，重点推荐两款工具：
Pycharm
Python开发首选IDE，无需额外配置，直接下载后傻瓜式安装，完成后即可使用。
VSCode
微软出品，必属精品。旨在替代Sublime、Atom之流，跨平台支持，插件丰富，安装包小巧，和其他IDE相比，最大的好处就是启动快，搭配Python插件，亦可达到语法智能提示之妙。
4、遇到问题怎么办？
授人以鱼不如授人以渔，在编程的道路上，一定会遇到各种各样的问题，真正的勇士敢于直面惨淡的 BUG。
善用搜索引擎，善用Google，学会科学上网是每一个IT人士必备的技能；
融入圈子，多和同行大佬交流，这里重点推荐GitHub、StackOverflow。
5、项目实战
参与各类项目，不仅可以帮助我们对之前学习的基础知识融会贯通，更可培养我们的兴趣。你可以试着去写个小爬虫，去爬取豆瓣Top50热门电影，爬取微博漂亮小姐姐的私房图等等！
本文为作者“一个程序员的奋斗史”悟空问答原创文章，未经允许转载、抄袭必究！python的用处很广，比如数据挖掘，数据分析，网络爬虫，机器学习，科学计算哲学前沿领域都python的用武之地。Python培训怎么学?
其实，如果你选择了千锋Python培训中心，而且也足够靠谱，基本只要跟着讲师一步一步地学习就没什么问题了。肯定会有不少人会想去网上寻找所谓的Python培训中心排名，建议大家不要相信。为什么?
因为并不存在什么Python培训中心排名。任何一个地区都不存在，全国都没有一个权威公正客观的第三方进行过Python培训中心的排名。所有的所谓IT培训中心的各种榜单排名都是一家之言，还有可能是某一家培训中心抬高自己贬低他人的营销手段。这一点要注意区分。
目前，Python有两个版本，一个是2.x版，一个是3.x版，这两个版本是不兼容的，因为现在Python正在朝着3.x版本进化，在进化过程中，大量的针对2.x版本的代码要修改后才能运行。所以，目前有许多第三方库还暂时无法在3.x上使用。
学习Python语言，就像学习其他编程语言或者是学习某门外语一样 ，我们应该从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，什么是类。总之，基础是学习高级开发的基石。
编程是一门技术，也可说是一门手艺。如同书法、绘画、乐器、雕刻等，技艺纯熟的背后，肯定付出了长时间的反复练习。编程的世界浩瀚无边，所以请保持一颗敬畏的心态去学习，认真对待写下的每一行代码，甚至每一个字符。收拾好自己的心态，向着编程的世界出发。
如果你确实是对Python感兴趣，请选择千锋：
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自主研发QFTS教学系统，拥有自主知识产权的开发培训课程体系，讲练学相结合，课程内容紧贴当前前沿实用技术和企业实际需求;
企业级项目实战训练，让Python培训学员参与真实的企业级项目研发，然后让学员毕业后就能独立设计开发自己的上线项目!
学习Python，可以参考千锋推出的Python开发学习路线，结合千锋名师精心录制的全套Python视频教程，可以让你对学习Python需要掌握的知识有个清晰的了解，并快速入门Python开发。千锋Python视频教程分为三个大块：Python基础视频教程、Python高级视频教程、Python高手晋级视频教程。视频讲解通俗易懂，入门Python开发仅用此套视频足矣。
总结，以上就是关于python从入门到精通电子版以及编程0基础，适合学python吗，有什么课本推荐的经验分享，卡友有疑问可以加wx或扫码加群！
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