因?yàn)榍逦鬃x的風(fēng)格，廣泛的適用性，Python已經(jīng)成為最受歡迎的編程語言之一。在TIOBE 排行榜中位居第四，是名副其實(shí)的人工智能第一語言。

風(fēng)靡的另一個原因是，Python有非常多的第三方庫。比如用于WEB開發(fā)的Django/Flask，用于科學(xué)計算的 Numpy/Scipy，用于機(jī)器學(xué)習(xí)的 Scikit-Learn，用于運(yùn)維的 Supervisor/Fabric，用于網(wǎng)絡(luò)爬蟲的 BeautifulSoup/Scrapy……這些你都可以輕松調(diào)用實(shí)現(xiàn)，不用再造輪子。

利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

利用 Python 爬取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)

利用Python寫小游戲

認(rèn)真學(xué)習(xí)一周，你就可以寫一個貪吃蛇

利用Python寫工具腳本

用 Python 寫一個自動搶票的腳本

你認(rèn)為這些離你還很遠(yuǎn)？但編程在你的工作、生活中的很多場景都能被利用。

比如量級稍微大些的數(shù)據(jù)，Office的性能根本不能滿足需求，而用 Python 可以輕松地處理、分析。而微軟也正在考慮將 Python 作為 Excel 的一種官方腳本語言，由于 Python 的適用性，使其不僅可以實(shí)現(xiàn)VBA的功能，也可以代替場函數(shù)。

比如你想做一些市場調(diào)研，那么用 Python 寫一個爬蟲，即可批量地獲取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，這些則是很有價值的原材料。

你也可以去寫一些實(shí)用的工具腳本，比如跳一跳的自動化刷分工具，比如自動搶票的插件，文件批量處理工具……

如果你覺得這些很難，那可能是技術(shù)限制了你的想象力。

Python廣泛的應(yīng)用場景

所以無論是實(shí)用性還是易用性，Python 都是學(xué)習(xí)編程最具性價比的選擇。如果你學(xué)過其他的語言，再學(xué) Python 將會讓你的技能樹大大地拓寬，有能力涉足更多的領(lǐng)域。

學(xué)習(xí)編程從入門到放棄的人不計其數(shù)，很大程度上是因?yàn)?，產(chǎn)出和投入的精力完全不成正比。而學(xué)習(xí) Python，幾行代碼就可以實(shí)現(xiàn)一個爬蟲，幾個函數(shù)就可以做簡單的數(shù)據(jù)分析，寫一個小工具、小游戲也是分分鐘的事情……這種成就感，會激發(fā)你最原始的興趣。

那如何系統(tǒng)學(xué)習(xí)Python呢？一般我們會經(jīng)歷以下幾個階段。

01

了解 Python 編程基礎(chǔ)

一是變量、編程規(guī)范、基礎(chǔ)語法等，這也是能夠上手編寫 Python 代碼的前提。

二是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，字符串、列表、字典、元組這些需要非常熟練，數(shù)據(jù)類型將貫穿你整個編程的始終。

這個部分一些簡單的練習(xí)就是，自己構(gòu)造一個數(shù)據(jù)類型，然后去實(shí)現(xiàn)基本的用法。比如你自己構(gòu)造一個列表，實(shí)現(xiàn)列表中數(shù)據(jù)的訪問、更新、刪除等基本操作，比如 len()、max()、min() 函數(shù)，以及 append()、count()、extend() 等方法。

函數(shù)和方法是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增刪改查的基本途徑，如果你在實(shí)際操作中遇到數(shù)據(jù)操作的問題，可以在具體的數(shù)據(jù)類型下查找相關(guān)用法。

02

Python函數(shù)及流程控制

學(xué)習(xí) Python 的函數(shù)和控制語句，是真正去解決問題的過程。如何實(shí)現(xiàn)判斷和循壞，如何將固定的功能模塊封裝成函數(shù)，這些不僅是寫出代碼的必要條件，也是訓(xùn)練編程思維的必經(jīng)之路。

函數(shù)這個部分無外乎函數(shù)的定義、函數(shù)調(diào)用以及參數(shù)傳遞，但是要能夠嫻熟地寫出函數(shù)實(shí)現(xiàn)對應(yīng)的功能，需要注意的細(xì)節(jié)很多，也需要不斷地訓(xùn)練。

流程控制則相對要好掌握一些，條件語句和循壞語句在不同的場景下練習(xí)幾遍，知道判斷和循環(huán)實(shí)現(xiàn)的過程，基本上就沒問題了。

其實(shí)到這個地方，基本的Python知識你已經(jīng)掌握了，你可以自己去做一些小項(xiàng)目，比如猜數(shù)字、各種轉(zhuǎn)換器、記賬工具……

03

利用 Python 做些事情

通常在學(xué)習(xí)一段時間之后，你就會有自我懷疑的過程，貌似真的懂了，但是離做出實(shí)際的東西又很遠(yuǎn)，這些東西是否有用？

這個時候不妨了解一些第三方庫，你可以做更多的事情。比如用pandas作數(shù)據(jù)處理，用matplotlib做數(shù)據(jù)可視化分析，用BeautifulSoup寫爬蟲，利用Flask搭建網(wǎng)站……這些別人搭好的輪子，你直接拿來用就可以了。當(dāng)然像寫爬蟲和網(wǎng)站，你還需要了解其他方面的一些知識（比如HTTP、HTML、JS、數(shù)據(jù)庫等）。

對于不同的庫，內(nèi)部的方法、函數(shù)你還需要去熟悉，開始的時候先掌握少部分最常用的方法，在遇到實(shí)際的問題的時候，再去查對應(yīng)的更多的用法，這樣會更高效。

04

深入 Python 編程

其實(shí)第三個階段反復(fù)練習(xí)實(shí)踐，你已經(jīng)基本具備一些工作的技能了，比如 Python 數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、寫工具腳本……

首先你要了解Python的高級特性，如迭代器、生成器、裝飾器等，了解類和面向?qū)ο蟮睦砟?。深入下去，你可以去探索Python的實(shí)現(xiàn)原理，Python的性能優(yōu)化，跳出Python語言本身，去了解計算機(jī)的交互原理，還有很長的路要走，但并不是每一個人都需要這個過程。

但這些高屋建瓴的東西，又是你在這個領(lǐng)域立足生根的重要條件，對于堅定走技術(shù)方向的人來說，這個過程是有必要的。這個時候你再去做應(yīng)用層面的一些東西，又會有更加深刻的理解。

總結(jié)下來，學(xué)習(xí)Python，最常見的坑有這些：

1.很難找到合適且優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)資源，難以下手，或者隨便找一些材料開始學(xué)習(xí)，極其容易從入門到放棄；

2.遇到問題不知道如何尋找解決辦法，甚至連問題都描述不清楚，經(jīng)常被一些細(xì)小的問題卡住，學(xué)習(xí)效率不高；

3.在理論學(xué)習(xí)中無法自拔，學(xué)習(xí)很久之后，發(fā)現(xiàn)還是不知道如何在實(shí)際的項(xiàng)目中去應(yīng)用，缺乏解決問題的能力；

4.看到別人的案例覺得好像是那么回事，但是自己去寫代碼的時候依然很困難，無法訓(xùn)練編程思維。

………………

如果成功的跨過了這些坑，那么恭喜你，你已經(jīng)成為了一名合格的Pythoner！