前言：
什麼樣的人適合學習編程？到底Python作為編程入門語言合適嗎？學習Python編程，我們應該如何學？大概的學習內容包括哪些？
今天我們就用一篇文章把這些問題徹底瞭解清楚。希望對你有所幫助。
相信對於每個人而言，知道編程和學習編程這件事，出發點是不同的。
我第一次感受到互聯網神奇的時候是2013年底，一個學長畢業後進入一家互聯網企業，一個月收入快1.5萬，雖然現在看來不高，但是當時對於一個在二線城市的大學生而言，這樣的收入和公司，是可望而不可及的。
當然此時也是我開始瞭解編程並研究編程的，故事就不多說了，我們來開始正解！
一、什麼樣的人適合學習編程？
在大眾周圍，總是充斥著各種如何學習編程的聲音。許多人已經對於是否“每個人都應該學習編程”發表了自己的觀點。開句玩笑話：如果那些認為每個人都需要學習編程的作者自己會編程的話，就不會出現程序員緊缺的現象了！
其實編程這個事情，很多人有計算機專業相關和非計算機相關的區分，雖然確實有基礎底蘊的差別，但是在努力的共性上還是一致的，有以下幾個共性，你可以看一看：
1. 對編程求知慾，喜歡自己動手探索一些數據或者編程的東西。很多人入行都是聽說程序員很賺錢就進來了，不過對程序並沒有特別的興趣，這類人在經歷了短暫的培訓之後，還是可以基本入行，但是他們基本還是在初級階段，向中級晉升一般都需要主動性。有興趣，並且有基礎的才會比其他人更進一步。
2.善於發現程序問題，並且自己想辦法解決。編程最難的一點是找Bug，任何程序出現問題是正常的，關鍵是你具備發現問題和解決問題的能力。如果你對Bug問題解決能力很強，那麼你像優秀程序員的進階就會很快，
3.對編程學習有持久和自學的耐心。很多人說編程跟武功一樣，一日不練，武功全廢。不能光憑藉一時間的興趣，簡單的玩一下，然後問題很多，就問人。這種學習的過程是不科學的，問是可以的，但是最好需要有基本的解決。
上面說的是一些通過習慣，有了上面的基礎，然後再有英語基礎、數學還不錯、還是計算機專業，那就非常完美了。（當然，如果0基礎，就必須打好基礎刻苦學習了。）
二、編程語言有哪些？到底Python作為編程入門語言合適嗎？
如果你計劃開發軟件、硬件、甚至操作系統，那麼你或許想學習C語言。C語言剛出現的時候是一種偉大的語言，因為很多其他的語言都直接或間接來源於C語言，其中包括 Java、JavaScript、C++、Python、PHP 和 Per。
編程初學者應該先寫 c 還是Java還是Python？C語言。java我建議做第二個學習的語言，java是面向對象的語言，更貼近人的思考，很多底層幫你封裝好了，你不用太關注底層實現。
不同語言門檻不同，Python python的靈魂不在於語言本身，而在於其諸多優秀的庫。 Python有能運行的偽代碼之稱，是最適合初學者學習的語言，是程序員的啟蒙語言。 當初Guido設計Python的時候，就是為了要設計一種簡單易用，能適合教學的編程語言。所以Python的語法簡潔清晰，並且在語法中強制性地植入了編程風格。 還有一些其他的好評如下： python是現代語言，具有足夠的抽象性，適合教學一些純數據結構、算法的抽象知識。此外，Python的許多思想都能適用於其他主流的編程語言。因此學通Python，有助於你掌握Java，C#， C++， C等主流的工業編程語言。 結論是：作為首選語言沒有問題，其他語言還得學。 沒有最好的語言，只有最合適的語言。 沒有糟糕的語言，只有糟糕的程序員。 沒有一種語言是萬能的，只會一種語言是萬萬不能的。 用什麼語言不重要，最重要的是效率：開發效率和執行效率。 不過最後，我想告訴大家。第一門編程語言的學習過程永遠是痛苦的。選擇Python儘管可以讓這個過程變得輕鬆一些，但是你仍然得克服一系列困難。 做為一個程序員，是應該去選取不同思路的語言去學習的，而且當然要選擇最有代表性的語言，在編程的世界裡，主流的思路其實就兩種，一是結構化編程，一是函數化編程，面向對象只是結構化編程進化的一個階段而已，其他各種各樣的思路大多數是這兩個的分支。
對於非程序員來說，碼代碼是用來解決問題的，不用糾結底層的東西，能短平快解決問題才是最關鍵。
三、現在都有哪些人在學Python，為什麼學？
目前在很多行業中都在越來越多的應用Python，這也是很多行業學習Python的原因，Python主要的應用領域有哪些呢？我們來看一看：
目前來學的人群分為以下幾類：
第一類：入行編程新手：大學剛畢業或者其他行業轉崗，想從事編程開發的工作，目前認為Python比較火，想入行；
第二類：Linux系統運維人員：Linux運維以繁雜著稱，對人員系統掌握知識的能力要求非常高，那麼也就需要一個編程語言能解決自動化的問題，Python開發運維工作是首選，Python運維工資的薪資普遍比Linux運維人員的工資高。
第三類：做數據分析或者人工智能：不管是常見的大數據分析或者一般的金融分析、科學分析都比較大程度的應用了數據分析，人工智能的一些常見應用也使用了Python的一些技術。
第四類：在職程序員轉Python開發：平常只關注div+css這些頁面技術，很多時候其實需要與後端開發人員進行交互的，現在有很多Java程序在轉到Python語言，他們都被Python代碼的優美和開發效率所折服
第五類：其他：一些工程師以前在做很多SEO優化的時候 ，苦於不會編程，一些程序上面的問題，得不到解決，只能做做簡單的頁面優化。現在學會Python之後，你和我一樣都可以編寫一些查詢收錄，排名，自動生成網絡地圖的程序，解決棘手的SEO問題
當然，這裡總結的只是常見的一些情況，關於職業和崗位，之前寫過一個內容介紹：
四、學習Python編程，我們應該如何學？大概的學習內容包括哪些？
我想可能很多網友和我有著相似的學習背景，學習Python會有以下的問題：
- 從零開始，不知道如何下手開始學？
- 被基本的數據結構、設計模式等計算機常識問題難住
- 看了一陣，前面的又忘記了
- 遇到問題不知道怎麼如何尋找解決方案
學習Python編程語言，動手實踐是一件非常愉快的事情，遇到了程序上的問題，經常自己思考研究，從而解決問題，自己的技術水平和解決問題的能力都得到了大大的提升。
但是，如果是你零基礎起步，自己一點點照著書本學習，遇到困難，得不到解決，長期下去，會對學習編程產生厭惡，最終放棄學習。
經歷這個Python後，我認為像Python這樣的語言確實有學習的必要，因此把我的Python學習筆記貼出來，不過前面部分寫的過於基礎了。
1、第一個Python腳本: hello world
2、Python語言與傳統的C++/Java語言顯著不同的地方
3、Python語言的控制結構
5、函數 6、列表、字典、元組
7、字符串處理
8、面向對象編程：封裝、繼承、虛擬函數、接口、多繼承、模板
9、面向對象編程：異常處理
最後給想學習Python編程的朋友，一些小建議：
1、先買一本自學用的Python書籍，不要看電子書。選擇合適的教程。有些書很經典，但未必適合你，書籍有：《Python核心編程》《Python基礎編程》《Python學習手冊》《Head First Python》《Python編程入門》《Python開發實戰》《Python編程初學者指南》。
2.對Python基礎數據類型有一個瞭解，學會各種類型的操作方法，瞭解函數和類的概念。
3、學會查官方文檔，用好搜索引擎和開發者社區。不但要學寫代碼，還要學會看代碼，更要會調試代碼。讀懂你自己程序的報錯信息。再去找些github上的程序，讀懂別人的代碼。
4、動手實踐，找小項目練習。前面幾個階段要快，都是為這個階段做鋪墊，，這時可能遇到各種困難，這時回頭複習參考書上對應知識點，同時去谷歌百度，如果自己寫不出來也可以參考別人的項目去做點事情，過一陣子對python瞭解後自己就知道該學啥了，是web開發，還是爬蟲，或者數據分析，機器學習。
5.除了學習編程語言，也兼顧補一點計算機基礎，和英語。
最後小編幫助大家整理了一套python教程，下面展示了部分，希望也能幫助對編程感興趣，想做數據分析，人工智能、爬蟲或者希望從事編程開發的小夥伴，畢竟python工資也還可以，如果能幫到你請點贊、點贊、點贊。
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