互联网时代
其实python非常适合初学者入门。相比较其他不少主流编程语言，有更好的可读性，因此上手相对容易。自带的各种模块加上丰富的第三方模块，免去了很多“重复造轮子”的工作，可以更快地写出东西。配置开发环境也不是很复杂，mac和linux都内置了python。另外据我所知，不少学校也开始使用python来教授程序设计课程（比如本人的母校）。
我就是完全通过网上资源自学python的。
从在校时候用python接活赚零花钱，到在创业公司用python开发商业网站和游戏后台。所有遇到的问题，几乎都可以从互联网上的公开资源找到答案。
关于自学python，个人最大的3点经验：
找一本浅显易懂，例程比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。我当时看的是《简明python教程》，不过这本书不是非常适合零基础初学者。零基础推荐《与孩子一起学编程》，或者看我PythonQQ群：882492178内有不错的学习资料及课程。
去找一个实际项目练手。我当时是因为要做一个网站，不得已要学python。这种条件下的效果比你平时学一门新语言要好很多。所以最好是要有真实的项目做。可以找几个同学一起做个网站之类。注意，真实项目不一定非要是商业项目，你写一个只是自己会用的博客网站也是真实项目，关键是要核心功能完整。
最好能找到一个已经会python的人。问他一点学习规划的建议（群内有大佬），然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍。但是，要学会搜索，学会如何更好地提问。没人愿意帮你写作业或是回答“一搜便知”的问题。
然而，别人的经验未必能完全复制。比如我没有说的是，在自学python之前，我已在学校系统学习过其他的编程语言。
对于完全没有编程经验的初学者，在学习python的时候，面对的不仅仅是python这门语言，还需要面临“编程”的一些普遍问题，比如：
从零开始，不知道从何入手，找了本编程教材发现第二章开始就看不懂了
缺少计算机基础知识，被一些教程略过的“常识性”问题卡住
遇到问题不知道怎么寻找解决方案
看懂语法之后不知道拿来做什么，学完一阵子就又忘了
缺少数据结构、设计模式等编程基础知识，只能写出小的程序片段
所以除了前面说的3点经验，给初学编程者的额外建议：
首先要有信心。虽然可能你看了几个小时也没在屏幕上打出一个三角形，或者压根儿就没能把程序运行起来。但相信我，几乎所有程序员一开始都是这么折腾过来的。
选择合适的教程。有些书很经典，但未必适合你，可能你写了上万行代码之后再看它会比较好。
写代码，然后写更多的代码。光看教程，编不出程序。从书上的例程开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。
除了学习编程语言，也兼顾补一点计算机基础，和英语。
不但要学写代码，还要学会看代码，更要会调试代码。读懂你自己程序的报错信息。再去找些github上的程序，读懂别人的代码。
学会查官方文档，用好搜索引擎和开发者社区。
我在学习的过程中，深深的觉得对于成人或者进入职场的人来说，学习一门新的知识，目的不在于积累，而在于解决问题。
所以这就要求我想明白3个问题：
1，学习python，要解决什么问题？解决这个问题，是要为了确定学习方向。
2，要学哪些东西？解决这个问题，是为了规划好学习路径，建立学习地图。
3，怎样学？解决这个问题，是为了找到高效学习的方法。
1，选择好方向
我要学习python的目的不是为了解这门语言，而是为了要学会运用这门语言来解决问题。
但python的应用方向，实在太广了。在python基础知识学完之后，如果应用方向不同，要学习的东西也会大不同。
我不能说我要做web开发，学完python基础知识，跑去学numpy，pandas等知识，也不能说我要用python做数据分析，学完python基础知识，然后就跑去学django，flask框架。这个道理，就跟我们想要去泰国旅行，肯定不会买去日本的机票一样，很简单，但是我们不得不承认，还是会有人犯迷糊，上来就开干。
我学习python，是因为在工作中慢慢了解到python在数据分析方面，基本涵盖了“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，规划好路径
当我确定好方向后，下一步骤就是顺着这个方向，建立好我自己的学习路径地图。
这个路径是1个系统性的逻辑主线，这个主线会让我知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，我就能够有一些实际的成果输出，利用成果产出来形成正向刺激，激励后续的学习。
而且，如果我们身在职场，大多时候我们是没有很大块的时间来集中学习的。我们的学习时间被分割在了一些碎片化的时间里。在碎片化的时间里，系统性的学习一门知识，更需要有一个贯穿前后，系统的逻辑主线，来串联所有相关碎片化的时间的学习。
当我确定好学习python的数据分析知识，就按照数据分析的流程“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个路径，给自己建立了学习地图：
1，python基础知识
2，爬虫基本知识+sql
3，numpy
4，pandas
5，matplotlib
6，sklearn
7，统计学与概率论
3，对基本概念建立认知
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知道小白。所以对我来说，最重要的开始是，首先对这一领域的基本概念建立认知！
事实上，对一门领域完全零基础的人，想要开始学习它的话，真正重要的工作是先对这门领域的基本概念建立认知。
比如我在看到教程中有句话是“为变量赋值”，那我至少得知道，什么是变量？赋值是什么意思？
不知道为什么这么重要的一个开始，竟没有答案提到，更不知道是大家都天赋异禀，觉得不屑于提起这基础的步骤，还是很多人已经忘记了从小白一路走过来的痛苦和挣扎。人是会篡改记忆的，会认为现在拥有的都是轻松获得的，但真实的经历永远都是坎坷曲折的。
看到答案中又不少提到
老师的博客，廖雪峰老师的博客当然是极好的，但说实话，对完全零基础的人还是不适合（如果我们之前有其他编程语言基础，看廖老师的博客是最好的），甚至连《python简明教程》也不适合。
我遇到的第一个坑，就是我作为一个连什么是字符串都不知道小白，就去看廖老师的教程，然后就没有然后了。后来在网上看到
这本书用生活中常见的物品做类比和视觉化解说，用极其通俗易懂的语言，让我对python语言以及编程领域的基本概念建立了基本认知。
我想我们一定遇到不少的教程，帮我们解释概念的时候，上来就是这个概念其实可以理解成C的XXX，C#的XXX，我他么的要学过C，还他么跑过来问小白如何入门python？
这些教程典型的通病就是，教学者用一个我们不懂的概念去解释另一个我们不懂的概念，然后我们还是不懂。因为教学者提前预设了作为0基础的我们的立场：已经有其他编程语言基础，只是没有接触python。
但其实，对真正如我一样的0基础的小白来说，大多时候，python是我们学习的第一门编程语言。所以这个时候，对我们来说，学习python，不仅是学习这门语言本身，还是在借着这门语言，帮我们建立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立的学习路径，一路升级打怪，毕竟，我的征途是星辰大海！
4，最后，学习中需要注意的问题
A，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，我在开始的时候只需要，学会怎么定义函数，怎么调用函数这些基础知识，完全不需要一开始就深入到，研究函数参数的传递规则，到底是值传递，还是引用传递。
不是说这底层知识不重要，至少在入门的时候，我们不用一上来就深入这个层面。因为知识的学习，是一个线性的，从潜入深的顺序。如果一开始，就眉毛胡子一把抓，不分主次，可能我们很快就会体会到“从入门到放弃”是一种什么样的感觉。
而且我们在后续的学习过程中，其本身就是在“运用中深入理解，在深入理解中优化应用”。相互印证理解，是一种自然而然的深入学习过程。
B，最好是按照系统性的课程或书本来学习
既然在这个领域是新手，先接受一个已经存在的系统，再在上面修修改改，是最适合的方案。作为新手，如果依靠自学来学习一门领域的知识，根据我的经验，我依然认为最好的老师，仍旧是成体系的课程或书本。
网上的文章或帖子，其实非常不适合充当我们系统性的学习一门知识的教材，因为它是非常碎片化的知识，东一榔头西一棒子，不成体系。不要指望自己能把散落的信息整合成系统的，那是高手要做的事情。不过这些东西，可以作为我们对某些细节的查漏补缺的参考。
C，以能用起来，解决问题为指导原则
在工作中，需要的更多的是一种解决问题的工程性思维，所以很多时候，我们能掉包解决问题，就没必要自己造轮子。
举个例子，boss要去机场，那我只要会开车，驱车把boss送到目的地就行，而不需要我去研究怎么怎么造车轮，怎么造发动机，怎么造电瓶。。。。。。
当然，如果我们学有余力，能深入，肯定是只好不坏。但还是那句话，开始的时候，不眉毛胡子一把抓。
D，没有什么牛逼的事情是能够速成的，越是底层的、收益周期越长的技能越是这样。
“大道甚夷，而人好径，终为所误”。我们总会在踩了无数的坑后，才恍然大悟：捷径往往是最长的弯路。学习一门领域的知识，对于普通人人在短时间内从0到1入个门，倒是不难，但是从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。当我理解这个道理，也知道自己资质并非属于天选之子的时候，就不会急于求成而去费尽心思想找到一条捷径：试图用3个月的时间，去完成别人用了3年才能做到的事情。
PythonQQ群：882492178内有不错的学习资料及课程。
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