本文目录一览：
- 1、请问如何学python？
- 2、零基础学Python应该学习哪些入门知识
- 3、学习python必备的基础知识
- 4、如何学习Python，以及新手如何入门
- 5、Python该怎么入门?
- 6、初学者怎么学习Python
请问如何学python？
1、编程就需要用到编程语言，Python就是时下最流行的编程语言之一。Python是一门非常通用的高级语言，它可以在苹果电脑的Mac系统上运行，可以在Windows上运行，也可以在树莓派的Linux系统上运行。
2、与其他语言相比，Python更加简洁，它能用比其他语言少得多的代码行数实现相同的功能，Python代码的可读性也更强，便于初学者学习，能够让你更快地具备开发能力。
3、同时Python的应用也十分广泛，它具有十分丰富的第三方库，能够用于网站开发、大数据分析、人工智能开发、自动驾驶等几乎所有领域。
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零基础学Python应该学习哪些入门知识
关于零基础怎么样能快速学好Python的问题，百度提问和解答的都很多，你可以百度下看看。我觉得从个人自学的角度出发，应从以下几个方面来理解：
1 为什么选择学python？
据统计零基础或非专业的人士学python的比较多，据HackerRank开发者调查报告2018年5月显示（见图），Python排名第一，成为最受欢迎编程语言。Python以优雅、简洁著称，入行门槛低，可以从事Linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能等职位，薪资待遇呈上涨趋势。
2 入门python需要那些准备？
2.1 心态准备。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。不要相信几周速成，也不能急于求成。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。第一步至关重要，关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路，并坚持走下去。
2.2 配置 Python 学习环境。选Python2 还是 Python3？入门时很多人都会纠结。二者只是程序不兼容，思想上并无大差别，语法变动也并不多。选择任何一个入手，都没有大影响。如果你仍然无法抉择，那请选择 Python3，毕竟这是未来的趋势。
编辑器该如何选？同样，推荐 pycharm 社区版，配置简单、功能强大、使用起来省时省心，对初学者友好，并且完全免费！其他编辑器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推荐了。
操作环境？Python 支持现有所有主流操作平台，不管是 windows 还是 mac 还是 linux，都能很好的运行 Python。并且后两者都默认自带 Python 环境。
2.3 选择自学的书籍。我推荐的书的内容由浅入深，建议按照先后顺序阅读学习：
2.3.1《Python简明教程》。这是一本言简意赅的 Python 入门教程，简单直白，没有废话。就算没有基础，你也可以像读小说一样，花两天时间就可以读完。适合入门快速了解语法。
2.3.2 廖雪峰编写的《Python教程》。廖先生的教程涵盖了 Python 知识的方方面面，内容更加系统，有一定深度，有一定基础之后学习会有更多的收获。
2.4 学会安装包。Python中有很多扩展包，想要安装这些包可以采用两种方法：
2.4.1 使用pip或easy_install。
1)在网上找到的需要的包，下载下来。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;
2)解压缩该文件;
3)命令行工具cd切换到所要安装的包的目录，找到setup.py文件，然后输入python setup.py install
2.4.2 不用pip或easy_install,直接打开cmd，敲pip install rsa。
3 提升阶段需要恒心和耐力。
完成入门阶段的基础学习之后，常会陷入一个瓶颈期，通过看教程很难进一步提高编程水平。这时候，需要的是反复练习，大量的练习。可以从书上的例题、作业题开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。我们收集了一些练习题和网站。可根据自己阶段，选择适合的练习去做。建议最好挑选一两个系列重点完成，而不是浅尝辄止。
3.1 多做练习。推荐网站练习：
crossin编程教室实例：相对于编程教室基础练习着重于单一知识点，
编程实例训练对基础知识的融会贯通；
hackerrank：Python 部分难度循序渐进，符合学习曲线
实验楼：提升编程水平从做项目开始；
codewar：社区型编程练习网站，内容由易到难；
leetcode：为编程面试准备，对初学者稍难；
牛客网：提供 BAT 等大厂笔试题目；
codecombat：提供一边游戏一边编程；
projecteuler：纯粹的编程练习网站；
菜鸟教程100例：基于 py2 的基础练习；
3.2 遇到问题多交流。
3.2.1 利用好搜索引擎。
3.2.2 求助于各大网站。推荐
stackoverflow：这是一个程序员的知识库；
v2ex：国内非常不错的编程社区，不仅仅是包含程序，也包含了程序员的生活；
segmentfault：一家以编程问答为主的网站;
CSDN、知乎、简书等
3.2.3 加入相关的QQ、微信群、百度知道。不懂的可以随时请教。
学习python必备的基础知识
python作为当下最热门的计算机编程语言之一，是许多互联网大厂（如阿里腾讯等）在招聘时会作出要求的能力之一。学好python对于将来大数据方向、云计算方向等物联网时代新兴岗位的学习很有帮助。
想要学习Python，需要掌握的内容还是比较多的，对于自学的同学来说会有一些难度，不推荐自学能力差的人。我们将学习的过程划分为4个阶段，每个阶段学习对应的内容，具体的学习顺序如下：
Python学习顺序：
①Python软件开发基础
掌握计算机的构成和工作原理
会使用Linux常用工具
熟练使用Docker的基本命令
建立Python开发环境，并使用print输出
使用Python完成字符串的各种操作
使用Python re模块进行程序设计
使用Python创建文件、访问、删除文件
掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包
②Python软件开发进阶
能够使用Python面向对象方法开发软件
能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作
掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发
能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件
能开发多进程、多线程软件
③Python全栈式WEB工程师
能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓
能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧
④Python多领域开发
能够使用Python熟练编写爬虫软件
能够熟练使用Python库进行数据分析
招聘网站Python招聘职位数据爬取分析
掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别
掌握基本设计模式、常用算法
掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
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如何学习Python，以及新手如何入门
学习Python主要有自学和报班学习的方式，新手不建议自学，容易没有方向效率低下。
python是一门语法优美的编程语言，不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率，也可以单独作为一项高新就业技能！所以学完Python编程之后，只要真的掌握了相关技术，想要找到好的工作还是比较容易的。
建议大家可以从以下三方面来入手：
①先自学一些python书籍
大家可以从书中了解一些基础知识，建立一些编程认知。
但是这样的方式，还是难免会因为没什么基础很快就觉得枯燥了，所以在书籍方面还是建议大家结合视频课程一起来学习，才能更高效一点。
②网上找相关课程
在mooc网学习的是北京理工大学的一门python公开课，整个流程学习下来能够了解一些基础相关，但课程比较浅显，还是感觉有些不系统，也很难靠自学迅速入门。
③报班学习
很多人对网上报班有些排斥，因为难免会觉得会被割韭菜。但是对于零基础的小白学习python编程而言，跟着专业系统化一点的团队一起学习，势必会更省时省力一点的。
毕竟我们没有基础，靠自学又没啥时间去坚持，能有合适的【线上陪伴式】的课程，还是挺值得一试的。建议大家可以先从体验课开始，了解清楚课程含金量，看看往期学员的体验回馈后再报班学习。
Python的学习学习顺序如下：
①Python软件开发基础
②Python软件开发进阶
③Python全栈式WEB工程师
④Python多领域开发
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
Python该怎么入门?
零基础，毫无编程经历自学python怎么样？
零基础自Python，其实说难也不难，说不难，难的是需够坚持，足够聪明果你有很强的意志力和学习力，也是可以自学Python的，首先你需要先给自己制定一个具体的学习路线，根据学习路线制定具体的学习方案，将Python知识一步步分解开来学习，这样既不会学的混乱，也能做到心中有数，当然最主要的是这个学习路线要循序渐进的来，切不可急功近利，因为基础打牢，能力才能一步步的提升。
如果你是小白用户，满足以下条件：
会使用电脑，但从来没写过程序；
还记得初中数学学的方程式和一点点代数知识；
想从编程小白变成专业的软件架构师；
每天能抽出半个小时学习，不要再犹豫了，这个教程就是为你准备的！准备好了吗？
Python 编程有很多方向，络爬虫、数据分析、Web开发、测试开发、运维开发、机习、人能、量化交易等等，各个方向都有特定的技能要求，比如学数据分析就要重点掌握统计学、SQL 等知识，搞运维就要非常熟悉 Linux 系统，所以你首先要清楚你选择的是什么方向，这个方向有哪些知识是需要重要掌握的。
其实 Python 非常适合初学者上手，相比较于其他主流编程语言，它有更好的可读性。以及非常丰富的第三方组件库，我们几乎不用再做“重复造轮子”的工作。其次，开发环境也是极其易配。
弯路一：盲目的去学当初我在对于Python这个行业什么都不了解的情况下，比如：不知道未来发展趋势，不知道学习Python应该注意哪些初始问题，不知道具体的学习规划学习路线等等，一味的买书看书，看视频，到了中期阶段萌生放弃的想法，和主要是因为觉得自己越学越迷茫，也知道自己这样学找不到工作，这是初学者最大的误区。
弯路二：没人指点。在之前，Python对于我来说是从来不了解的行业，而我当时从来没有想过找一个这个行业比较厉害的人去请教下，现在我终于认识到了一点什么叫“方法不对，努力白费”所有的Python大神都有自己的学习方法，而学Python的学习也基本是一致，而对于一个什么都不懂的初学者根本不会知道怎么学，这也是造成失败的最直接原因。所以学Python一定要有人指点。
弯路三：盲目看书对于新手来说，学习一个技能肯定是买书看书，但是后来我才实践的证明，对于一个啥都不懂的初学者来说看书基本可以成为无用的，因为这样的结果就势必会造成大多数人的情况：能看懂，但是永远不会写，这就是我最初出现的问题，非常烦人，所以建议初学者少看书，多动手，必须弄清楚Python的效率学习方法。
弯路四：本是从来都不看，所以说视频在精不在于多，我当时自学Python的时候也搜集了各种视频，这里看看，那里看看，学的一点都不系统，而且学了之后也找不到工作，视频一定要最新的，Python更新的快，旧的是不可以的，如果没有可以私我哦~我给大家准备了许多资料。
弯路五：代码规范因为最初还有自己一个人，没人告诉，我最初编写代码的时候不知道写代码的基本规范，所有的代码全部是顶格写，自己看的时候都费劲，后来有人告诉我写代码应该注意规范，我才明白。
学习Python确定切记三点
1.少看书，多动手，手别懒
2.初学的问题，不要觉得自己很NB，该找人问就找人问
3.学Python的人很多，同时放弃的占据80%
很多人在学习的时候会担心自己的学历找不到工作，说下我对于这个事情的理解，现在这个社会好像在说学历越来越重要，我个人并不是这样认为的，如果一个人因为学历而不去学习技术，一直做又脏又累的活，那他可能就是这样的命运。人不会因为学历而不是学习技术，至少学历无法改变，但是你总可以改变其他的东西。
初学者怎么学习Python
初学者、零基础学Python的话，建议参加培训班，入门快、效率高、周期短、实战项目丰富，还可以提升就业竞争力。
以下是老男孩教育Python全栈课程内容：阶段一：Python开发基础
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二：Python高级级编编程数据库开发
Python高级级编编程数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三：前端开发
前端开发课程内容包括：HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四：WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五：爬虫开发
爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍(engine、spider、downloader、scheduler、pipeline)、分布式爬虫实战等。
阶段六：全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发等。
阶段七：数据分析
数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八：人工智能
人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九：自动化运维开发
自动化运维开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十：高并发语言GO开发高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、makenew、字符串、go程序调试、slicemap、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。
