1.首先，找一本合适的书籍，这里推荐一本，我入门看的，特别好的一本书《Python编程：从入门到实践》，很合适新手区阅读
2.作为程序员，必须要多练习，学习过程动手能力非常重要，书籍上的每一个案例，自己也可以找找题库去练习，这样进步会很快
3.做小项目，在做的过程中，一定会发现很多知识不会或者理解不到位，然后去查漏补缺，慢慢完善。
大牛都是总小牛长大的，关注我，我们一起加油！！
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学python最重要是有自制力。有自制力的人发展不会很差。
至于入门，网上有很多相应的教程，我当初自学是看哔哩哔哩上python入门教程，600多集的，自己感觉有一点弹幕学真的会更认真。可以先往下看了解到底要往哪方面发展，定了这个后才能说怎么入门。
我的学习目的特明确，SEO相关的有用的我都学。题主并没有提到以后要涉及的职业发展，那就先介绍一下。大家都是为了学完Python找到工作，但实际上领域不一样，如今学习Python的重点不一样。题主想要知道重点学什么，那要看的是你以后做什么。
看图：
从上图可知python找工作有很多的路径。实际上把这样的路径简化一下可以得到下图。这里有一个重点在于，下图当中的每个发展方向下面有一个对应路线图的一二三四这样的数字。
然后按照下面流程来，找到网络上相应资源就好了，最好找到一家比较全的资源然后跟着学。
Web基础开发
解决的现实问题：
能够使用面向对象的程序设计方法, 基于Linux操作系统开发多任务的网络程序开发。
掌握的核心能力：
1、能够熟练使用Linux操作系统；
2、掌握网络编程相关技术，能够实现网络间数据通信；
3、掌握程序设计开发中多任务实现方式；
4、能够熟练掌握MySQL操作相关技术，熟练编写各种数据库操作SQL语句，并能够进行Python与MySQL之间的数据交互；
5、掌握Python中的re模块的使用，能够实现对字符串进行复杂模式匹配；
6、掌握Web服务器的工作流程，以及Web框架的实现原理。
要点：
Linux命令、网络编程、多任务编程、正则表达式、html与css、JavaScript、jQuery、数据库编程、Python语法进阶、静态Web服务器、mini-Web框架。
Web-Django框架
解决的现实问题：
更上一级能够开发主流Web网站，并掌握常见的技术要点；根据实际问题设计出相应数据库表。
掌握的核心能力：
1、掌握Python Web主流框架-Django的使用；
2、可根据Web框架设计，开发对应的数据库；
3、可根据业务流程图，开发Web网站的前后台业务。
要点：
Django框架、前后端分离模式、VUE进阶-组件式开发、Django REST framwork、统计、权限管理、商品数据管理、日志管理、用户管理、前后端不分离模式、数据库-读写分离、Django高级第三方模块、FastDFS分布式文件系统、Celery异步操作、Vue双向绑定、Docker 入门、Crontab定时任务、页面静态化、在线支付、Nginx+uWSGI部署。
Web-Flask框架
解决的现实问题：
高并发全功能的Web网站开发；提升数据处理响应速度，灵活运用缓存。
掌握的核心能力：
1、掌握Python Web主流框架-Flask的使用；
2、掌握常见的性能优化技术；
3、缓存服务器的操作和设计；
4、异步任务的实现。
要点：
Docker 进阶、uWSGI、Nginx进阶、性能优化、Flask框架、路由定义及视图函数、蓝图、SQLAlchemy、Flask-RESTful、手机 APP + PC Web前端、MySQL业务数据存储、Redis缓存层、第三方对象存储、RabbitMQ + Celery 异步任务、APSchedule定时任务、http://socket.io及时通讯、Elasticsearch 5.6 搜索+自动补全、RPC+kafka对接推荐系统与AI系统、supervisor进程管理。
人工智能机器学习编程
解决的现实问题：
利用学习到的科学计算库对收集到的数据进行数据基本处理，使其符合机器学习算法模型；利用学习到的机器学习算法解决部分实际问题。
掌握的核心能力：
1、掌握数据挖掘基础工具使用；
2、掌握机器学习中处理数据方法；
3、理解常见机器学习算法原理。
要点：
人工智能概述、数据可视化matplotlib、科学计算库numpy、科学计算库pandas、Scikit-learn使用、特征工程、k-近邻算法、线性回归、岭回归、逻辑回归、决策树、集成学习(Bagging, Boosting)、k-means、不同模型评估方法介绍、模型选择与调优、模型保存和加载、聚类、分类。
人工智能基于大数据的推荐系统
解决的现实问题：
能够实现推荐系统的算法不同场景应用；能够根据推荐场景业务流完成推荐业务开发。
掌握的核心能力：
1、掌握推荐系统的工作原理和实现流程；
2、掌握推荐系统的算法实现原理以及应用场景；
3、掌握Lambda大数据相关基础；
4、可实现基于大数据框架的推荐系统搭建；
5、能够基于推荐业务流完成系统搭建。
要点：
分布式存储计算案例、数据仓库工具hive、spark-sql、spark sql与hive离线分析、ABTest实验中心、埋点参数设置、推荐服务、缓存服务、实时日志分析、实时召回集、热门与新文章、文章画像构建、用户画像构建、文章用户画像业务实现、离线召回集介绍、排序模型选择介绍、spark mllib讲解、离线模型评价、评估场景需求。
最后更多是实战了，更多偏向于数据分析：
对企业异常数据进行深入分析，对业务风险指标进行跟踪分析及优化；搭建业务监控体系，及时发现、排查业务问题，并能提出有效的解决策略或方案；配合项目计划，负责建模驻场项目，完成数据分析需求及任务；通过大数据算法对数据进行模型的构建、维护、和评估。
掌握的核心能力：
1、熟悉常用数据挖掘算法与模型，熟悉逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等建模方法；
2、熟悉Python、Tableau、SPSS、SAS等多种数据分析工具；
3、熟练使用时间序列、聚类分析、逻辑回归、因果分析等统计方法。
要点：
统计学基础、Python编程数据分析、SPSS数据分析、数据化运营，网络游戏市场分析，及电商数据分析，问卷数据分析、CRM、BI理论、数据可视化分析
最后python拓展就是爬虫和自动化测试运维了，
属于拓展项目。也是很重要的接近工作的。
更多是做各种项目进行熟悉和自己优化方法。
解决的现实问题：
自动化爬取浏览器网站数据或App应用数据，对爬取中遇到的反爬措施应用相应的反反爬方案解决处理。
能够针对企业中开发的项目进行自动化测试。
能够搭建部署运行维护Linux环境。
掌握的核心能力：
爬虫：
1. 网页数据爬取；
2. App数据爬取；
3. 反反爬解决方案；
4. MongoDB数据存储。
测试开发：
1. 项目开发流程与测试方法；
2. 自动化测试工具的使用；
3. 接口测试；
4. 性能测试。
运维开发：
1. Linux系统安装使用（CentOS系统）；
2. Linux系统管理与维护；
3. Shell编程；
4. 自动化运维与监控。
要点：
爬虫基础、requests模块、数据提取、Selenium、抓包反爬与反反爬方案、MongoDB数据库、Scrapy爬虫框架、Appium的使用、测试理论基础、项目开发流程、禅道工具使用、Jira工具使用、Web自动化测试（Selenium、Appium、Unittest等使用）、JMeter接口测试、性能测试、CentOS系统安装、Linux系统优化、常用工具使用、Linux文件管理、软件管理、权限管理、日志管理、进程管理、Apache服务器使用、防火墙管理、LVS集群、keepalived使用、Shell编程、Ansible、Nagios监控。
一大堆看着可能前期学都不是很懂，所以去b站上搜吧，小破站是学习的网站，当然黑马程序员官网上也都规划好了，看他们视频一个一个学更好。
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学习Python还是JAVA没有那个好那个不好定义，关键在于你自己的职业规划，首先Python作为目前最火的语言，被广泛的用于大数据分析和人工智能领域，要想从事数据分析或者人工智能方向，学习Python是个不错的选择！JAVA开发同样运用广泛，也用在了大数据领域。是大数据开发工程师必会得语言，所以要想做底层大数据就学习JAVA。
Python比较简单容易学习，尤其适合初学者，JAVA相对较难，但也容易学习，但从您的学历来说，简单与难区别也不大，所以学习那个无所谓。
想要真正的踏入这个门槛 首先一定需要一个好的师傅吧
兴趣是第一大老师 有了爱好才愿意钻研学习 尝尝思考
第二大好老师就是需要找到真正能对你的学习提供帮助的方式
可以自学啊 但是自己找学习资料和制定计划应该很难吧
而且自制力也不一定好 能不能坚持学下去还不知道呢
不管你是自学 还是参加培训 最终的目的都是为了提高自己解决问题的能力
在培训班若遇到问题 老师会帮你解决 让你不必在一个问题上多花时间和精力
但在自学的过程中遇到问题 一切都需要自己去解决
有时候可能连续几天都没能想出解决的办法
如果真的想学的话 推荐还是找个靠谱的机构报名吧
人家又专业的老师讲课、答疑、批改作业 还有班主任监督学习
这不是挺好的 能学到东西才是真的啊
很多时候确实会很需要和大家一起讨论问题或者有专业老师进行点拨的
这样进步的才会快一点 时间也不等人呐
你可以去百战程序员官网看看详情 选择合适的机构很重要的
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1.先从基础知识开始学习，中间练习一些有趣味性的小程序，小游戏，保持兴趣，避免枯燥。
2.自己编写python程序，帮助自己解决学习工作中午到的问题。学以致用。
3.学习了解一些常用框架和库。
4.尝试为开源项目贡献程序，从而提高能力。
另外如果喜欢就去学，别只看多少薪水，每个人情况不一样，只看是否会python就能挣多少钱，太片面了。可能别人还有其他能力，所以全面提升，定会薪水如意。
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python 发展最近还是不错的，这个有自学的，也有报班系统学习的。主要还是结合自身的情况去考虑，看看自己是更适合哪种学习模式。不过建议还是报班学习，人工智能技术的专业性很强，对自身的要求也是非常高的，纯粹靠自学学习周期较长，并且学习起来也很困难，尚学堂现在就有人工智能方向的课程，有线上课程也有线下的面授课程， 现在有免费试学的名额，你可以来了解一下。 而且人工智能的学习对python方面的基础要求也是很严格的，可以先看看免费的资料，比如尚学堂的高淇老师python400集，这个对于刚入门学习的小伙伴来说是很不错的，可以先了解一下，在结合自身的情况做出选择就可以了。 很多学生都是从零基础开始学习的，零基础开始学习并不难，难的是下定这个决心。其实这个问题需要细化: 首先要有教材，不管是在线教程，还是纸质书都行。
掌握基础语法的情况下不断练习，比如写个类，方法，甚至是应用。不断深入学习。
1.多和同样在学习python的人交流。多看头条关于python的文章。2.在学校或者培训机构进行系统学习。3.边工作边学习，此方法适用于工作中涉及到python编程的朋友。
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参考回答：
https://www.wukong.com/question/6610631945741140228/
https://www.wukong.com/question/6621147311907012872/
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做 Python 开发除了熟悉语言本身之外，还需要掌握很多相关联的技能，好比打NBA，你不光要学如何投篮，还要练习力量、技战术等一整套东西。所以，一个普通Python Web开发工程师需要掌握的技能包括至少一个Web框架，比如：Django、Flask、Tornado，做业务系统必须熟知一种数据库，还需要对Linux系统的基本操作和常用命令有所了解，因为以后你写到程序基本上都会运行在Linux平台上。
开发工具：工欲善其事必先利其器，Python IDE层出不穷，推荐Pycharm 和Sublime两个工具都是免费的，而且它们的学习成本非常低，网上找一篇教程看了基本就能上手，Vim、Emacs这样的远古神器还是放以后再去了解吧。
Python3：新手开始总纠结学 Python2 还是 Python3，这种纠结完全就是给自己徒增烦恼，因为它们是同一种语言，只有少部分地方语法不兼容，尽管目前大部分公司还在用Python2，但是Python3逐渐成为主流已是不争事实，毕竟后者性能方面更占有优势。
学习框架：对于刚入门的人，最重要的是培养Ta的学习兴趣和信心。有的会担心自己的基础知识都那么薄弱，如何能学好框架呢?其实这个担心倒是不必，大多数大型的框架都把功能封装的很完整，定义了一套在自己的框架下做事的“规则”，学习框架更多的是学习这些“规则”，入门倒不需要很深的理论基础。
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其实这个问题需要细化:
1.自学如何入门
首先要有教材，不管是在线教程，还是纸质书都行。
掌握基础语法的情况下不断练习，比如写个类，方法，甚至是应用。
不断深入学习。
多和同样在学习python的人交流。
多看头条关于python的文章。
关注我。
2.在学校或者培训机构进行系统学习。
3.边工作边学习，此方法适用于工作中涉及到python编程的朋友。
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