萬啟斌
我52還在學，你有什麼來得及來不及的？學習什麼時候都不晚，不學永遠來不及！
靜靜的聽L
永遠都不遲！你才27歲，還年輕著呢！我是18年畢業，23歲了，做自動化半年，感覺沒啥意思就轉行去做數據分析了，不過我去年就開始學了，Python 數據庫SQL Power BI，還有機器學習的常見算法，這裡又逼著把高數 現代 概率論撿起來，還有numpy pandas matplolib這些庫，當然還有scikit-learn感覺這半年自己學了好多。。。然後實戰，一定要實戰，這個記得最深。我們不是做程序員不需要要理解的那麼深，懂個大概，用起來，不懂再去查，就像我，面相對象我就沒去認真看，我就知道簡單的定義類，實例化對象，通過對象調方法，什麼繼承那一堆我都不想看，不懂問就是了。
給你個路線吧
1 Python，你還是要補點計算機基礎，這個沒啥好說的，二進制那些轉換了解一下，編碼要了解一下，Python的數據類型及一些方法，重點！然後，函數的定義和調用，還有作用域，重點！面相對象，會定義簡單的類，用的來就可以，反正能解決問題就行，同時你也會學到一些IDE的使用，不要問我這是啥。。。
2 SQL 不用學的多好，基礎就行了
3 庫 numpy pandas matplolib這三個都要學點，處理數據還是很方便的。
4機器學習和深度學習，那裡才是的我的目的地！
加油吧，總之比我之前幹著電氣來勁！我相信這個行業才是未來，而不是被公有制經濟控制的什麼機械 電氣 土木 材料 冶金！呵呵，國內GDP70%由公有制經濟貢獻，但卻只解決30%的就業，而互聯網行業作為唯一生產資料不被國家控制的行業，生產資料容易獲得，才能讓所有人有創新的機會，才有可能獲得更高的附加值收益。
生九月
您好，本人從事python研發工作多年，很高興回答您的問題！
不知道您是否聽過python界的名言，人生苦短，我用python，這反應python是一門非常受歡迎的語言！
python的優點就是語法簡單，上手快，通俗易懂！不瞞您說，我也是27歲開始做python，一路上走過的的艱辛只有我自己知道！
據我的經驗來看，學習期間最好能有一個有經驗的人帶您做項目，一定要在開發中學習，這時您的成長非常快！既然我們沒有系統學習，那麼我們先入手，再學習，不失為一種快速入門的方法！
python的基礎很簡單，因為它是一門弱類型的腳本語言，什麼是弱類型？就是它沒有定義的數據類型，它的定義都會動態的隨著數據類型而定義，python解釋器只是開闢一塊內存而已！
後面，您越來越熟悉的時候，建議您學習c語言，學習python源碼，這樣您的學習才會進一步提高，理解力加深！
希望我的回答能夠幫助您，祝您學習進步，工作順利！！！
程序猿那點事
我也是13年畢業的，畢業之後在工廠呆過一年，然後轉做的android和python，目前主要從事python後端和爬蟲相關工作。
不管是想學python做為輔助工作的工具還是專職從事python方向，在27歲這個年紀開始學習都不算晚，在計算機普及程度這麼高的環境下，每個人都想通過計算機提高自己的工作效率，提升生活質量，這種情況下，學習python這種語法簡單，功能強大，涉及面廣的語言，還是非常有意義的。
書籍的學習資料有很多，晚上一搜索就會出現很多，我覺得重要的是先看懂基礎語法，但是不需要花費太多時間在上面，然後根據想要做的功能進行深入學習，比如想做爬蟲，可以瞭解一下抓包，模擬請求，requests，xpath，selenium等等，當然也要學一些數據庫的增刪改查操作，如果是要做網站，可以學習flask，django，tornado，vue，html等等，如果要做自動化，可以瞭解一些相關平臺的工具，分為pc端和手機端，還有一些其他的方向，比如大數據，人工智能，圖像識別等。
python的學習還是要根據具體的方向和功能進行深入學習，這樣可以提高效率，也可以一點一點實現自己的小目標。
一葉漲肚
只要有心學，永遠不會晚。
分享一個我身邊的案例，2012年時，我身邊有一位男同事43歲，原先是在政府事業部工作，做財務相關的，用他的話說，做了幾年後，覺得日了過的太渾噩了，後面毅然投身轉行到了IT圈。做起了C#程序員，人家不到兩年的時候，做到了C#高級工程師，在項目中也已經是能獨擋一面。
所以說，如果真心想學，年紀不是問題，趕緊行動起來，俗話說的好：心動不如行動。
互聯網技術小站
27 歲的年紀還是很年輕的，我的 Python 是從 32 歲開始學起的，也就是 2014 年，以前我是搞運維的，就會 Linux 和網絡。
當初，我學習的書籍是《Python核心編程（第二版）》，靜下心，經常是半夜 10 點多開始看書，一般是看到凌晨2點左右，書上的代碼，在自己的 linuxmint 環境中，全部測試過，書中的代碼有問題，就上網搜索，堅持了半年，學習了前 15 章，基本上感覺自己入門了。後來熟讀了《flask web 開發》這本狗書。開發了自己的一個 blog——www.os373.cn。自己的 blog 源碼發在了 github 上—— https://github.com/eastossifrage/pyblog。
綜上，想入門學習 python，還是需要靜下心來，認真看書，努力練習，（哪有什麼捷徑可言，挺住到最後，就是一切。）再次推薦——《Python核心編程（第二版）》很好。
藕絲空間東方鶚
以前我也害怕去學一個新的東西，哪怕知道這件本領能給我帶來收穫。我害怕進入一個新的領域，不敢嘗試怕被取笑。做生意，不敢投入怕虧本。以至於做人，不敢放開自己。
現在我25歲，在生意上投入了很多，雖然最後沒得到回報，但是我懂得了教訓，買到了自信，看到了社會生存的競爭。我現在依舊在堅持著，同時我不斷充實著自己，我也準備著python。
瞄準以後的人工智能AI,打算學習知識，我的百度雲總結了許多學習課件，希望能一起努力。活到老，學到老，才27歲呢，現在的人最少活到80歲，你還怕啥呢!
有需要的朋友先幫我點個關注，謝謝！！然後告訴我(私信那裡或者評論告訴我），我發給你，希望能對你們有幫助。
注意：需要有擺渡雲賬號，沒有的話註冊個，也很簡單的。
心理咋了
學習任何知識或者技能多少歲都不會晚，題主27歲正是學習的黃金年齡，題主要學習Python輔助自己的運營工作是一個非常好的選擇，題主還提到了要“寫寫腳本收集和分析運營數據之類”，這些事情都是python語言非常擅長的。
我的答案是不會遲，永遠都不會遲，而且初學者學Python，不僅入門簡單，只要堅持深入下去，進而可以編寫複雜功能的程序。
Python語言學習起來很快
相比其他編程語言如Java、PHP、C/C++來說，Python更容易一些，更容易被一些非專業出生的人接受。ython遵從拿來就用的原則，有其他語言經驗的人其實不太需要“怎麼學習”，完全可以做到在一天之內直接開始項目實戰，在工程實踐中繼續學習 。
Python語言易於閱讀
“優雅”、“明確”、“簡單”這些就是Python語言的標籤，Python的源碼讀起來總是那麼簡單易懂，讓一個毫無編程經驗的人閱讀代碼也大概能猜到這段程序在做什麼。
Python語言的開發效率高
不像別的語言的學習成本較高，語言的跨度較大，任何有其他語言經驗的都能夠快速上手，從來專注於具體的功能業務實現，而不是糾結語法細節。
Python的擴展非常豐富
Python的第三方庫能夠涵蓋你能想到的任何功能性擴展，完全沒必要自己去重寫具體功能，直接相應模塊後，在再其基礎上進行開發，事半功倍，大大降低了開發週期和人力成本，避免重複造輪子。
Python 能做的事情很多
1.網絡爬蟲。從我個人出發，我最開始接觸Python想做的事情，就是自己做個搜索引擎，抓取我想要的內容，拿著就是設計要爬蟲技術。雖然，想寫一段爬蟲代碼是任何語言都能做的事情，但是Python看起來更加容易一些。
2. Web開發。也就是常說的網頁開發，雖然世界上80%的頁面是用PHP寫的，但是Python有眾多的擴展庫讓Python也可以用於Web開發中，比如Django，pyweb等而且更加輕量級。
3. 數據挖掘。得益於Python的第三庫和優雅易學的語法，Python語言目前是數據挖掘的首選語言之一。
4. 數據分析。由於Python的庫（例如pandas和scikit-learn）不斷改良，使其成為數據分析任務的⼀個優選⽅案，這就是題主的學習Python語言的目的之一了。
5. 桌面程序。PyQt、PySide、wxPython、PyGTK是Python快速開發桌面應用程序的利器。
6. 科學運算。NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib可以讓Python程序員編寫科學計算程序。
7. 機器學習。大名鼎鼎的scikit-learn內置了常用的機器學習算法，調用只許幾行代碼。
8. 深度學習。谷歌的Tensorflow，Facebook的Pytorch，MxNet，Keras，Caffe，以及fastai讓你也能編寫出高大上的AI代碼。
9.自然語言處理。NLTK 大概是最知名的Python自然語言處理工具了，全稱"Natural Language Toolkit"。
太多了就不一一舉例了，最直接的例子題主不是想“寫寫腳本收集和分析運營數據之類”，通過Python編寫好程序，完全可以做到自動化採集自動化出報表，只許簡單修改或者不做修改就能交給領導看或者用於自己工作總結中，當然這就設計到了Python自動化，需要題主深入學習相關技術。
Python一門工具語言
題主提到並不是想轉職業程序員，而是把Python作為輔助工具，那麼再適合不過了。學好Python能夠把一些繁瑣又必須要做的工作給自動化，能讓題主更加專注與富有挑戰性的工作。
總後，類似題主問題“xx歲，幹/學什麼還來得及？”，我想反問一句“遲了，就不做了嗎？”。今天是2020年的第三天，這是一個機器替代人過度的時代，也是人控制機器的時代，這是編程的時代，也是非程序員學習編程的時代，這是每一個想要學習編程知識的最好時代。我們有豐富的獲取知識途徑，有各種實現自己想法的場景。每一個不會編程的人其實都應該思考，我是不是開始要學習編程了？我的一些工作是不是能夠自動化起來？為什麼xxx能在2個小時完成一天的事？粘貼，複製的工作好枯燥，其實你只需要花點時間和精力，學習下Python，你會愛上編程。
一起玩編程
答案是肯定的，27歲學習Python語言是來得及的。
學習Python語言是當前一個比較好的選擇，原因有以下幾點：
第一，Python語言有健全的生態。Python語言雖然在最近幾年被廣泛關注，但是Python語言並不是一個新出現的語言，Python語言出現的時間甚至比Java還要早一些。Python語言本身經過多年的發展，已經建立了一個比較完整的生態，有大量基於Python的項目案例。
第二，Python應用領域廣泛。Python語言的應用領域主要包括Web開發、大數據開發、人工智能開發、嵌入式開發，Python也可以做後端開發。Python是最近被列入嵌入式開發語言行列中的，可以說這對Python的發展又是一個較大的促進。
第三，Python前景廣闊。隨著大數據和人工智能的不斷髮展，Python語言未來的發展前景十分值得期待，現在很多傳統程序員都開始轉向Python開發就能從一定程度上說明問題。
第四，Python全棧程序員廣受歡迎。現在大型互聯網企業比較歡迎Python全棧程序員，而Python語言自身的特徵決定了全棧程序員很多都在使用Python語言。所以，從就業的角度出發，學習Python也是一個不錯的選擇。
第五，Python語言學習週期短。Python語法簡單，使用直接，調整方便，這些特點是Python被廣大程序員喜歡的重要原因，與其他語言對比來說，學習Python的週期是相對比較短的。
如果要在Python程序員的道路上走得更遠，一定要打好數學基礎，因為不管是做大數據開發還是人工智能開發，都需要有一個紮實的數學基礎。作為Python程序員來說，算法和數據結構最好要系統的學習一下。
我使用Python做機器學習方面的項目已經有較長一段時間了，我在頭條上也寫了關於學習Python的系列文章，感興趣的朋友可以關注我的頭條號，相信一定會有所收穫。
如果有Python開發方面的問題，也可以諮詢我。
謝謝！
IT人劉俊明
我也來回答一下這個問題吧。我是研究生畢業之後從事工作才開始學習用python的。算下來也基本上27歲才開始學。所以你完全來得及學習python.
1 先說一說我用python來做什麼？我從事運維崗位。為了提高工作效率，用python編寫了一些小的程序。比如獲取交換機的流量,獲取服務器的性能指標,掃描網段地址，在線用戶等等.隨著學習的深入，我把這些小的程序進行重構，組成一個大的應用系統。構成一個運維管理平臺。最近把運維平臺的數據取出來，用一些機器學習的算法進行計算得出一些運維的數據。
2學習python之前，你首先需要明確幾個問題。你用python來做什麼？是為了完成工作，提高工作效率還是用來完成一些什麼事情？有了目標就比較容易學習。通過需求驅動來學習的話，學習的效果也比較好。通過一些小的項目來學習，用需求驅動學習，我覺得最好的結合自己現在要完成的工作。你會發現python是一門非常有趣的語言。他的數據類型可以構建世界上的一切事物。簡單明瞭高效。
3假如你現在已經學了一些python的入門知識。知道他的數據類型，而且熟練運用它的數據類型，比如列表,元組和字典。這時候你就可以嘗試學一些web框架。我是從django下開始學習的。這個框架功能很完整，實現了視圖層，控層和持久層。編程效率也比較高，可以快速的構建一個web應用。我，我以前做過一個工作，就是把一些編寫的小的程序構建成一個帶數據庫的web應用系統。
4 python與大數據用計算機器學習緊密相連。實現了很多算法庫。可以直接應用。假如你的工作與數據打交道的話，python可以說是如魚得水。隨著工作的積累，你會有大量的數據，把這些數據提煉出來可以用機器學習的算法算一算，就可以得到很多有趣的結論。這個也離不來python.
總結一下,27歲開始學習python不晚。但是要講求方法，一定要與現在的工作相結合，通過需求來推動學習，通過一些小的項目來推動學習。這樣的話，學習得更快，成長的空白，對語言的理解也會更好。而且可以加倍地提高你的工作效率。
以上是個人見解，不到之處，請多多包涵。
