前言
最近據說python還加入了小學課本，這說明python是門小學生都能學會的語言。入門簡單，應用也很廣泛，無論是做後端開發，或者做數據分析-類的工作都很不錯，最近大熱的機器學習也有眾多基於python的框架。如果打算選個語言作為自己的第一門語言，python 可以說是最好的選擇之-了。
其實無論什麼語言，入門學習的方法論都是類似的。
入門學習之前，一定要先有一個目標。比如有些測試同學，想要寫測試腳本；一些做編輯的同學，想要做爬蟲收取數據。這些事我們想學python的目標。先明確了目標，才知道要打到目標所需要的必要知識和能力有哪些。
很多同學，尤其是打算入門的同學依然保留著學習時的思維模式，就是記住100個知識點，考試考100分那種。因為學校的學習其實是一個建立知識網絡的過程，這些知識可能很多都不會直接有用，但是當你學習更高級知識的時候，你會發現新知識總能和以前的基礎知識產生聯繫，而所謂理解知識的過程，就是新知識和就知識建立連接的過程。
措意學校裡學習知識，之所以要從頭密集的記憶概念，反覆考試，就是為了在腦海裡織網，這個網織的越密集越牢固，以後學習新知識就越容易。而工作中的學習更像是畫一條折線，從已有的基礎出發，達到目標。
如果是打算有其他目的，比如工作中應用，或者就業的話，那就先明確目標，然後倒推目標的前置知識，直到分解到基礎知識的粒度，然後依次學習。
拿python舉例來說，假設自己是- -個完全不懂django,也不懂python的人。我聽說這是一個 MVC框架，那我要先搞清楚什麼MVC,原來它是包括了路由，數據模型和模板的網站架構，數據庫我也不太懂，那我要知道數據庫如何設置，怎麼來使用它。
接下來，因為這是個python的框架，所以我要安裝python,可能還要使用命令行工具，從前我可沒用過黑屏敲那些高大上的命令，我要學習一下shell.至於python的基礎部分，如果你學過編程,那你只要找到python中使用變量和流程控制的方法，以及函數和模塊化的方法，應該就能看懂八成的示例代碼了。
最後你可能還需要知道一點服務 器的知識，至少能夠把網站部署上。這只是編的一個場景，你也可以替代成其他的應用，爬蟲也好，商業數據分析也好。出發點一定是你要把 python當做一種工具，因為你是個工程師，你不是科學家，不是要搞清楚它的運行原理。
好多同學初學的時候，都特別喜歡“鑽研”，凡用框架，必看源碼。這當然沒錯，但你開車上路前難道還要學習怎麼修發動機麼?人的精力是有限的，開得穩和開得遠是同樣需要花精力的事情，我們要在保守和功利之間找到一個好的平衡點，而不是一味的保守， 覺得贊夠了基礎知識才能出發。所以從結果倒推是一種很好的方式， 它聯結了預期的未來和已知的現在，並且去除了暫時無關的內容。唯一的問題是，在我們對於知識體系一無所知的時候， 如何知道我們的結果依賴哪些前置知識?
其實很多問題的答案通過搜索引|擎都能夠找到，所謂入門的重點並不是找到每一個問題的答案， 而是通過找答案的過程，把這些問題穿起來。一份穿好的問題合集 ，其實就是教程，只是大多的教程並不是從上自下，而是自下至上，所以可能的問題是，看了很多的教程，依然不知道能做什麼。
所以不妨自己從目標出發制訂一個學習路徑，可以參考各種書籍資料，但是切忌一開始就想要面面俱到，等到達到目標的時候，再回頭充實基礎。如果沒有那麼多時間精力，或者確實搞不清楚怎麼制定路徑，倒也可以找一些編排好的課程，不過最好也是有目標導向的，而不是羅列知識點的那種。
Python是一門神奇的多功能編程語言，你可以用它搭建網站、開發機器學習算法，甚至是無人機。世界上很大部分程序 員都在使用 Python,而他們這麼做是有充分理由的。Python可以讓你做幾乎所有事，但是(這是個很重要的但是)，你必須先學會它。
學習編程需要持之以恆，對於初學者需要選個感興趣的領域，選擇一個方向，專注的深入學習，努力成為該領域的專家。當然，大神一般都是個個領域都神通廣大，誰讓我們是菜鳥呢，還是先選個方向踏踏實實的努力吧！
ps：書籍方面別擔心，小編都已收齊，同學們可以關注後私信我01獲取。
Web開發方向
建議看簡單的框架flask，推薦《Flask Web開發：基於Python的Web應用開發實戰》
數據分析方向
建議看《利用Python進行大數據分析》，主要講Pandas庫和數據分析。很多金融巨頭，用Python進行數據分析。引用大神Kirat的話說，“它正在快速代替主流金融機構中使用的工具和語言，併成為事實上的標準”
科學計算方向
建議看《python_sci用python進行科學計算》
AI的機器學習方向/AI的計算機視覺方向
建議看《Python計算機視覺編程》，我還在看，雖然看得不多
網絡爬蟲方向
《用Python寫網絡爬蟲》適合有一定Python編程經驗，而且對爬蟲技術感興趣的讀者閱讀。
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