最近看到不少人在網(wǎng)上提問(wèn)，Python難嗎？好學(xué)嗎？我英語(yǔ)不好，能學(xué)Python嗎……我的回答是：統(tǒng)統(tǒng)不是問(wèn)題，只要你肯用心去學(xué)，并保持時(shí)刻學(xué)習(xí)的態(tài)度，沒(méi)有什么是學(xué)不會(huì)的，至于就業(yè)，你可以根據(jù)自身的學(xué)習(xí)狀況或者是你喜歡的某個(gè)方面來(lái)選擇就好。總之，Python學(xué)習(xí)并沒(méi)有你想象的那么難，難的是你想不想腳踏實(shí)地的去掌握它。下面就來(lái)說(shuō)一說(shuō)，怎么去學(xué)好Python。

在開(kāi)始之前，我想先問(wèn)一個(gè)問(wèn)題：

為什么要學(xué)習(xí)Python？

?一、簡(jiǎn)單易學(xué)、容易上手

相比較其他語(yǔ)言，Python有簡(jiǎn)單易學(xué)、免費(fèi)開(kāi)源、可移植性強(qiáng)、豐富的庫(kù)、可擴(kuò)展性、可嵌入型、規(guī)范的代碼等優(yōu)勢(shì)。而且由于Python是解釋語(yǔ)言，程序?qū)懫饋?lái)非常方便，對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，比起其他編程語(yǔ)言，Python 更容易上手。

二、發(fā)展迅速、用途廣泛

Python目前相比C/C++/Java以及C#等編程語(yǔ)言來(lái)說(shuō)，并非是不可代替的語(yǔ)言，但是Python的火熱度以及影響力隨著時(shí)代的發(fā)展，已經(jīng)超越了這些前輩語(yǔ)言。目前Python已經(jīng)涉及到文本處理、web編程、數(shù)學(xué)處理、數(shù)據(jù)庫(kù)編程、系統(tǒng)運(yùn)維、圖形處理、網(wǎng)絡(luò)編程、多媒體應(yīng)用、pymo引擎、黑客編程、爬蟲(chóng)編寫(xiě)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等等，應(yīng)用可謂是非常廣泛。

三、薪資待遇高

不說(shuō)其他的領(lǐng)域，就單單人工智能目前已經(jīng)上升到了國(guó)家戰(zhàn)略級(jí)別，而Python在人工智能方面的卓越表現(xiàn)，讓這個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生了大量的Python技術(shù)崗位需求，就連普通二、三線城市的Python工程師都達(dá)到了10-20萬(wàn)的年薪，更別提北、上、廣、深這樣的一線大城市。

Python該如何學(xué)習(xí)呢？

?其實(shí)學(xué)習(xí)的方法是因人而異的，可以根據(jù)自己選擇的方向來(lái)調(diào)整。下面分享一些我個(gè)人的一些學(xué)習(xí)建議：

1、選擇好學(xué)習(xí)方向

只有知道了自己的學(xué)習(xí)方向，這樣學(xué)習(xí)起來(lái)就不會(huì)很盲目，也能明白自己學(xué)習(xí)Python的目的。像網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、web開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析、人工智能、自動(dòng)化運(yùn)維、人工智能AI、游戲開(kāi)發(fā)等這些領(lǐng)域，你對(duì)哪個(gè)感興趣，就往哪方面去深耕，只有用心鉆研，才能獲得與這個(gè)領(lǐng)域相匹配的能力。

2、制定學(xué)習(xí)計(jì)劃

學(xué)習(xí)Python大體可以分為三部分：基礎(chǔ)部分、進(jìn)階部分、高級(jí)部分。

基礎(chǔ)部分：Linux基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)類(lèi)型，字符串，判斷/循環(huán)語(yǔ)句，函數(shù)，命名空間，作用域，類(lèi)與對(duì)象，繼承，多態(tài)，tkinter界面編程，文件與異常，數(shù)據(jù)處理等入門(mén)知識(shí)。

進(jìn)階部分： Python常見(jiàn)第三方庫(kù)與網(wǎng)絡(luò)編程，Python正則表達(dá)式，郵箱爬蟲(chóng)，文件遍歷，金融數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)，多線程爬蟲(chóng)，Python線程、進(jìn)程，Python MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)等。

高級(jí)部分： Linux運(yùn)維自動(dòng)化開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)，KNN算法，線性回歸，邏輯斯蒂回歸算法，決策樹(shù)算法，樸素貝葉斯算法，支持向量機(jī)，聚類(lèi)k-means算法等。

看到這么多要學(xué)的，是不是頭皮發(fā)麻了？其實(shí)現(xiàn)階段的你，只需要一步一步先學(xué)好當(dāng)前階段的知識(shí)，一定要打好結(jié)實(shí)的基礎(chǔ)，有道是萬(wàn)丈高樓平地起，只有地基牢固了，才能建起萬(wàn)丈高樓。至于后面的，跟著計(jì)劃自然而然就會(huì)迎刃而解了，也并沒(méi)有太大的困難。

3、多動(dòng)手實(shí)操

實(shí)踐是檢驗(yàn)理論的唯一方式，根據(jù)你在學(xué)習(xí)期間掌握的理論知識(shí)，多多進(jìn)行實(shí)操練習(xí)，這樣才能了解你的真實(shí)能力，才能知道自己在學(xué)習(xí)中，有哪些知識(shí)掌握不夠。

4、多和有經(jīng)驗(yàn)的大佬交流

在學(xué)習(xí)期間，你肯定會(huì)遇到自己無(wú)法解決的疑難問(wèn)題。查百度，發(fā)現(xiàn)推薦的都是相關(guān)詞匯的解答，并沒(méi)有你想要的答案；找資料，又是一些零碎的小知識(shí)點(diǎn)，看了半天也還是解決不了眼前的問(wèn)題，怎么辦呢？這個(gè)時(shí)候如果你能有個(gè)遇到幾個(gè)喜歡樂(lè)于助人的前輩大佬，讓你頭疼大半天的問(wèn)題，也許他們只用兩三句話，就能輕松幫你解決。而且不論是學(xué)習(xí)，還是后面找工作，都對(duì)你有相當(dāng)大的幫助。

最后，作為一個(gè)轉(zhuǎn)行IT的過(guò)來(lái)人，我分享的都是一些自己的學(xué)習(xí)經(jīng)歷和干貨。如果這篇文章對(duì)你有幫助，還請(qǐng)大家動(dòng)動(dòng)福氣的小手幫我點(diǎn)個(gè)贊呀~（感謝各位大佬~）

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的学习Python很难？过来人给你分享学习经验的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。