零基础入门Python的话，完全可以，没有任何难度，毕竟Python设计之初就是面向大众，降低编程入门的门槛，下面我简单介绍一下学习Python的过程，感兴趣的朋友可以尝试一下：

01

搭建Python开发环境

首先，最基本的就是搭建Python开发环境，初学入门的话，建议安装Anaconda，集成了Python解释器及许多常见第三方库，自带有Jupyter Notebook等开发环境，使用起来非常不错，至于版本2还是版本3，建议3，明年1月起2系列就会停止更新和维护：

02

Python开发软件

Python环境搭建完成后，就是Python入门，“工欲善其事，必先利其器”，好的开发软件会起到功半事倍的效果，这里分享2个非常不错的Python开发软件，对于初学者使用来说，非常不错：

• Visual Studio Code

这是一个免费、开源、跨平台的代码编辑器，完美支持3大操作平台，运行速度快、占用内存少，安装Python插件后，可以直接调试运行Python，自动补全、代码高亮、语法提示、Git等功能非常不错，对于初学者使用来说，非常友好，也非常容易学习和掌握：

• PyCharm

这是一个非常专业的Python开发软件，在业界非常流行、也非常受欢迎，常见的智能补全、代码高亮、语法提示等功能，这个软件都能很好兼容，除此之外，还支持代码重构、代码分析、单元测试等高级功能，因此开发效率更高，也更适合大型项目，对于团队协作和项目管理来说，非常不错，值得学习和使用：

03

Python基础入门

Python环境和Python开发软件选择好后，就是Python基础入门，包括常见的模块、数据类型、函数、类、文件操作等都要熟悉掌握，至于教程的话，网上资料非常多，比较基础的，像菜鸟教程、廖雪峰官网等都非常不错，当然，你也可以找一本专业书籍，一边学习一边练习，以掌握基本功为准，不要急于求成：

04

Python高级进阶

基础熟悉掌握后，就是Python高级进阶，Python可供选择的方向太多，常见的网络爬虫、测试运维、Web开发、数据处理、机器学习等，Python都有广泛涉及，方方面面都投入精力，显然是不可能的，选择一两个有前景自己又感兴趣的方向，坚持下去，多做项目，积累经验，不断提升自己：

目前，就分享这么多吧，Python入门来说，非常容易，主要就是多看多练习，后期提升的话，就是多做项目，积累经验，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

首先，我们需要清楚自学Python编程的目的是什么，也就是将要是使用Python用于哪个方向的开发工作。Python作为一门被广泛应用的编程语言，可以应用于Web开发、大数据开发、数据分析、人工智能开发、嵌入式开发、游戏开发、自动化运维、自动化测试等多种方向，不同方向的Python学习曲线是不同的。

无论我们是希望通过学习Python寻求新的行业工作，还是希望在已有行业进行深耕，提升自己的技术解决能力，以便做更多事情，明确学习的目标是至关重要的。

我们在确定了学习Python的目的与方向之后，再来看看学习Python 的方式有哪些。

首先，对于 Python的基础部分，比如 数据结构、语法、函数等，如下图。这些基础内容可以通过网站或者书籍以自学的方式学习，难度很低。如果你又具备其他语言的编程基础，那么学起来将更加的轻松。

即使我们是想通过培训的方式学习Python，也建议提前通过自学掌握Python基础部分内容。

我们可以通过网站学习Python的基础内容，比如以下途径：

• 文档类教程 ：廖雪峰 官方网站
  

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000

• 文档类教程 ：Python 菜鸟教程
  

http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html

• 视频类教程：bilibili
  

https://search.bilibili.com/all?keyword=python&from_source=nav_search_new

• 视频类教程：慕课网
  

https://www.imooc.com/

• Python社区：Python 中文开发者社区
  

https://www.pythontab.com/

我们在掌握Python基础部分之后，我们然后根据自己的 Python的应用方向，再来确定后续的学习方式，如下：

以我个人的经验来看，对于像 数据挖掘分析、自动化测试、Linux自动化运维、测试这类方向，有了Python 基础，如果又有相关行业经验，基本上不需要考虑参加培训机构了，因为此类应用方向的学习曲线相对单一，整个知识与技能体系相对简单，技术复杂度和学习成本相对较低，同时上面介绍了网络上许多免费的教程，足以帮助我们进行后续的学习。我们需要考虑的更多是如何将所学应用到实际工作当中，给工作效率和质量带来提升。

对于像 AI人工智能、前端应用开发等方向，需要体系化的知识结构，学习曲线复杂，如果通过自学的方式很难构建完整的知识、能力体系，效果也难以保障，容易事倍功半，偏离方向，迷失方向。因此这类方向建议参与培训的方式来学习。

最后，假如我们是为了调整工作方向（转行）而选择学习Python编程的话，虽然我们的主观动能性能够促使我们克服困难、排除干扰，但是仍然建议考虑一些客观存在的因素：如自己所处城市当前相关行业的发展情况现状以及行业相关人才的用人需求、要求等等。 关于培训学习，也建议结合上面所提到的， 在培训机构选择的同时建议多考虑就业问题：如 结合自身条件及现状咨询相关培训机构，先了解能够培训的技能及是否提供相关企业内推机会，机构该专业的就业率、就业薪资情况等等。

看了我这一条你也就不用花钱，也不用在网上找其他资料学习了。

python可以说对没有编程基础的人特别友好了。自学选python是特别明智的。但学了python到正式工作，肯定是不够用的，所以最后还是要学java，但会python后，学java就简单很多了。

c需要敲100行代码，java只需要50行，python就只需要20行，但就是因为20行，所以并没有java那么稳定。

ython学习路线图—流程篇：

Python 培训后职业发展路径

Python 学习路线图

入门视频我推荐b站上的，因为太基础，所以会比较长，并且一开始介绍了一些原理，对于新手很友好。主要我每次看弹幕就会觉得这个说话老师傻屌又可爱，哈哈。

当然百度云资源也是有的，就在基础的第一个资源里。

先说一下每个阶段该学的东西。

Python基础

解决的现实问题：

能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写。

掌握的核心能力：

1. 掌握Python基础语法, 具备基础的编程能力；

2. 建立起编程思维以及面向对象程序设计思想。

要点：

变量、标识符和关键字、输入和输出、数据类型转换、条件控制语句和循环语句、容器类型、函数、文件操作、面向对象、异常处理、模块和包。

相应资源

Python入门教程完整版（懂中文就能学会）

python入门必备指南

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。

相应资源

Linux基础命令教程豪华版.chm

linux从入门到精通

服务器开发之linux基础编程

服务器开发之linux系统编程

服务器开发之linux网络编程

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。

相应资源

Python进阶之Django框架

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。

相应资源

6节课入门Flask框架web开发

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。

相应资源

0基础小白也能学会的人工智能课

最简单快速入门Python机器学习

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

相应资源

云计算大数据之zookeeper教程

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。但前期学习的话还是用不到的。拓展的各种项目、实战等，建议先把基础打牢再去学。

最后，上面的资源回复：“python整套资源”，就可领取咯。

希望上面内容对你有帮助，可以进行分享留言对上面内容进行补充。

做为一个干了十年编程的人来看，我给你的建议是：

1、首先选择一本经典的python基础书比如python核心编程（第二版）作为参考数进行详细阅读，贵在坚持。

2、除了看书外，要多去尝试敲写一些例子程序，从中体会和理解知识点

3、另外可以到博客园或CSDN上去看一些python方面的知识做为补充和扩展

3、可以关注今日头条上的码农阿勇，主要分享python编程的方面的知识，视频比较短，可以充分

利用自己的碎片化时间进行系统学习。

4、可以加一些交流群，和别人去交流，分享和请教

5 最后给总结三条：多看，多写，多思考

喜欢的朋友可以添加关注，每天分享python相关内容

谢邀

最近Python的确很火，学的人也越来越多，薪资水平也越来越高，所以很多人也都想转行学Python拿高薪资，下面我就从几个方面来介绍如何自学吧。

写在最前面的话

在介绍如何自学Python之前我先想说一段话，这些都是自己的经历过的。 我觉得你在学习之前Python之前应该先考虑一个问题，自己是否真的适合这个行业，不要被高工资迷惑了。其实当初考虑这个问题主要还是因为身边的人，上大学的时候身边有很多同学都参加了培训机构，当然有很多同学到找到了不错的工作，也有很多的同学没能找到工作。毕竟有些人的性格可能本身就不太适合软件行业，所以我就想以后想转行的一定要先考虑是否适合这个行业。如果你的性格属于那种比较被动、比较抵触新知识、逻辑思维不太擅长。我的建议是你可能不太适合软件开发，即使你转行成功了如果这些习惯不改，在工作中还是可能会被淘汰，软件行业竞争很大而且技术更新特别快，基本上是每天都在学习新的技术。

如何学习Python

学习Python目前有两种方法，自学和参加培训班。选择哪种方式我觉得可能需要根据个人的性格特点来决定，如果你属于做事有很强的目的性和计划性可以考虑自学，否则建议参加培训班。关于培训班，可能很多人都有误解，说培训班培训出来学不到啥，找不到工作，工作之后培训学到的东西都没用。如果，你想靠培训班学的那点知识就能很好的工作，那是不可能的，不然我前面也不会说基本上每天都在学习新技术。培训班的作用，是带你进入这个行业，修行在个人，毕竟编程语言之间的特性都是想通的。千万不要以为报了培训班就能找到工作，还是要靠自己努力的，平时一定要多敲代码多学习。

如何自学

1. 先确定方向，方向很重要，如果没有方向乱学一通，只能说是在浪费时间。毕竟Python开发也分很多方向的，运维、后台开发、算法工程师、数据分析、深度学习等。
   

2. 在选择方向的时候，一定要根据自己掌握知识的情况来选择，不要盲目，最好找先找一个该行业的前辈指导和介绍一下，再选择。
   

3. 方向选择之后，确定学习路线，这个可以自己在网上搜资料也可以请教该行业的前辈该如何学习，需要学习那些知识。
   

4. 路线确定之后一定要开始制定计划，什么时候该学什么，怎么学，严格按照时间表执行。一旦某发生了拖延，可能你的计划就会被拖的很长。这也是为什么说要有很强的计划执行能力。

Python 入门攻略

既然选择学习 Python，那你就要明确 Python 和其它编程语言相比的优势，之后，我也会针对 Python 入门，推荐一些书籍和教程，主要是入门，由浅入深。

在这之前，我想讲一下我对学习的看法，如果真的想在这一行深耕下去，尽量选择自学，不用上培训班！

我觉得没有必要，并且即便你入门了，每天依然会遇到各种各样的问题，都要靠自己的自学能力去解决，培训机构也顶多是带你入门，在你以后的工作和学习中，依然是靠自己。如果什么都要别人拉着你，那是不是太被动了？所以心态要好，价值观要正，一步一步慢慢来，稳扎稳打。

Python 有哪些优点？

简单

Python 非常易于读写，遇到问题时，程序员可以把更多的注意力放在问题本身上，而不用花费太多精力在程序语言、语法上。

Python 作为解释型语言，大大减少开发者工作量，写过代码的同学都清楚，这种易用性导致 python 庞大的用户群体及繁荣的社区。

面向对象

Python 既支持面向过程，也支持面向对象编程。在面向过程编程中，程序员复用代码，在面向对象编程中，使用基于数据和函数的对象 尽管面向对象的程序语言通常十分复杂，Python 却设法保持简洁。

丰富的第三方库

Python 社区创造了一大堆各种各样的 Python 库。在他们的帮助下，你可以管理文档，执行单元测试、数据库、web 浏览器、电子邮件、密码学、图形用户界面和更多的东西。所有东西包括在标准库，然而，除了它，还有很多其他的库。

Python语言的用途

多年来，Python 在各种流行编程语言中一直排名靠前。它几乎可以适用任何开发，它旨在提高程序员的开发效率而不在于他们编的代码。Python 适用于网站、桌面应用开发，自动化脚本，复杂计算系统，科学计算，生命支持管理系统，物联网，游戏，机器人，自然语言处理等很多方面。

而且，既使对于那些从没有开发经验的人来讲，Python 的代码也是简洁易懂的。由于 Python 程序代码简单，所以和与其他程序语言相比，后期的程序维护更容易，更舒心。从商业角度来看，需要的成本降低，程序员的效率提高。

Java 复杂，但能适应不同环境，Python 简单易学

Java 是一种严格的类型语言，这意味着必须显式声明变量名。相比之下，动态类型的 Python 则不需要声明变量。在编程语言上有许多关于动态和静态类型的争论，但有一点应该注意：Python 是一种语法简单的功能强大的语言，能够通过编写脚本就提供优秀的解决方案，并能够快捷地部署在各个领域。

Java 可以创建跨平台的应用程序，而 Python 几乎兼容当前所有操作系统。对新手来讲， Python 比 Java 更容易上手，而且代码易读性强，但是如果你想你的代码可以在任何地方都能执行的话，那么还是选择 Java 吧。Java 在创建网络应用方面比 Python 也有优势。

Java 比 Python 更复杂，没有技术背景的人学起来并非易事，但从另一方面来看，如果你想要适用于不同的环境，还是应该选择 Java。

Python 入门书籍推荐

《父与子的编程之旅》

本书是一本家长与孩子共同学习编程的入门书。作者是一对父子，他们以 Python 语言为例，详尽细致地介绍了Python 如何安装、字符串和操作符等程序设计的基本概念，介绍了条件语句、函数、模块等进阶内容，最后讲解了用 Python 实现游戏编程。

书中的语言生动活泼，叙述简单明了。 为了让学习者觉得编程有趣，本书编排了很多卡通人物及场景对话，让学习者在轻松愉快之中跨入计算机编程的大门。

《笨办法学 Python》

这本书几乎都被推烂了，但也是我想要推荐的首选，特点是以习题为大纲，迫使读者动手、动脑，在看书的同时提升编程水平。

适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。

虽然，他对于原理，基础理论没有过多的讲解，但是作为一本入门上手练习的书，它还是值得推荐的。主要是它对于非科班的学习，趣味性是足够的。

优点：从解决问题出发，注重实践性。

缺点：我对其内容编排、先后顺序有意见。比如前半本书洋洋洒洒一大堆东西，连文件读写都包括了，但竟然没有if，没有 if 还写什么代码（滑稽），另外对 “引用” 等 Python 的关键知识点处理太模糊，重点不突出。

解决方法也简单：再买一本《Python 编程：从入门到实战》或者《Python 学习手册》（只需要上册）。把《笨办法学 Python》作为练习册即可。

《Python编程：从入门到实践》

针对所有层次的 Python 读者而作的 Python 入门书。全书分两部分：第一部分介绍用 Python 编程所必须了解的基本概念，包括 matplotlib、NumPy 和 Pygal 等强大的 Python 库和工具介绍，以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的 Python 2D 游戏开发如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的 Web 应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

廖雪峰的 Python3 教程

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400

廖雪峰的教程对零基础的学习者来说难度跳跃大了点，更适合有一定基础的同学。如果对 Python 或者编程没有一点基础，看到后面，可能就不太能看懂了，这就需要你先学习更简单易懂的内容，当你把一些基本语言学会了，再来看这个教程，就没什么问题。

学习编程不是一件简单的事，需要你不断的学习，实战，进阶，学习，实战，进阶不断往复，积累经验。

其它编程书籍

• Head First Python
• Dive Into Python
• Python 核心编程
• 深入理解 Python
• Python 标准库
• Python 编程指南

视频教程

• 哈佛大学公开课：计算机科学cs50

  这门课对于我这种初学者来说，简直是福音！！！通过这门课，你可以了解到计算机世界的基础，为你以后的学习打下良好的基础！没看过的同学一定要去看！

• 中国大学慕课：Python语言程序设计

  这门课录制的水平很高，还有对应的在线习题，学到最后还能有证书拿，每周同步进行的话也不会有太大的压力。

• 中国大学慕课： Python网络爬虫与信息提取

  上面那门慕课老师开设的爬虫课程，很棒很详细，我学习爬虫就是跟着这里入门的！

• 中国大学慕课：用Python玩转数据

  讲了一些用 Python 做数据分析的基本方法，老师很有意思，不过前面的章节还涉及到一些基础的部分，可以当做再复习一遍啦

• 嵩天老师的其他Python课程

  这名老师开设了很多 Python 课程，各种方向的都有，其实学到这里，可以多多尝试一下，发现自己喜欢的方向。

从来没有接触过编程的人要入门python,这个真的是明智之举啊。

要知道现在的小学生都在学Python了，所以学习Python编程真的是0门槛啊！

既然是0门槛，所以放弃的人也是最多的，因为人就是这样越容易得到的东西，就越不懂珍惜。想当年资源匮乏（电脑贵买不起），我就偷偷跑到机房去编译C语言程序（真是快乐的日子啊），后来电脑普及了，大家就都玩游戏了。所以啦就是要有兴趣跟持续的收获，不然对没编程经验的人要学好Python真心不容易啊。

说完废话了，谈谈我的几点入门建议吧！

入门语法学习

建议看廖雪峰（自己百度）的教程，对所有小白通用，里面的题目都做一遍吧，基本就算入门了。

极不建议视频学习，视频学习需要完整的时间点，不然容易中断学习过程，容易从入门到放弃。

很多网友问我要不要去培训班，我个人的建议是有钱有时间可以去，投入了就会有收获，但是对于大多数没那么多时间的朋友，完全可以通过自学达到很培训班一样的学习效果。

IDE

别纠结选Visual Studio Code、Sublime、还是PyCharm，IDE之争永远是没完没了的。直接用

Anaconda + PyCharm 就OK了，因为我们的目的是学习python，而不是学习IDE。特别是Anaconda，集成了Python解释器及许多常见第三方库，对于很多人简直是福音，很多上班的朋友是不具备互联网环境的，这个时候Anaconda简直就是屠龙利器啊！！

Python进阶学习

这个时候就是多做项目，坚持做项目，积累问题经验。但是Python选择的方向太多，常见的网络爬虫、测试运维、Web开发、数据处理等,咋办？？咋选？？

我建议两个原则：1、实用主义原则，Python能帮我解决什么问题，我就做什么？比如小姐姐喜欢韩剧，那就爬虫呗，把韩剧都爬下来。在做项目解决问题的同时也增强了信心，得到了正向反馈，良性循环； 2、我高兴原则，我喜欢折腾什么，我就做什么。比如喜欢数据处理，我就往这个方向一直深入，管他有用没用，老子开心最重要。

分享与交流

去和别人交流，分享和请教；多逛逛论坛，看看别人更好的解决方法，特别是国外大神的blog，绝对让你受益良多。还有就是把自己的项目经验写出来。这一点比较虚了，很多人只要到了进阶就OK了。

学任何一门技术都有门槛，只是高低不同，学习Python也是一样的。作为过来人，Python的确不难，上手容易。但是对于从来没有接触过编程的人可不一定。建议先降低预期，在网上找一些基础教程，初期最好是视频类的教程，搭建好开发环境，掌握调试方法，然后从基础的语法开始学习，一定要亲自动手敲代码，坚持半个月应该能见效，应该能自己编写一些函数，实现简单的功能。但是这仅仅只是第一步啊，你这种从来都没有接触过编程新手，后面的挑战还很大，软件不只有代码，还有业务和逻辑，你要学的东西还有很多，祝你好运吧！

Python现在确实非常的火，而且很受非开发人员的追捧，因为它在数据分析和爬虫等方面有强大的功能，可以为很多人的工作提供便利。你说呢从来没有接触过编程，我觉得这个没有关系的，我在上大学之前也不知道Python是什么，慢慢积累就好了，那些大佬不也是从基础开始的嘛。所以不用担心这个。至于学习方法，我觉得得适合自己呢，每个人情况不一样，别人的不一定适合自己，还是要自己去总结。找一份入门的资料，最好是结合项目学习的，可以让你更快的入门。可以去看看北京尚学堂高淇400集，内容很多很详细，从基础开始，而且是面向就业方向的，干货满满，400集的内容足够你养成自己的学习习惯和方法了，然后再结合一些书籍学习，一定会进步很快，我就是这样过来的，这些资料确实很有价值，你可以去看看

Python现在确实非常的火，而且很受非开发人员的追捧，因为它在数据分析和爬虫等方面有强大的功能，可以为很多人的工作提供便利。你说呢从来没有接触过编程，我觉得这个没有关系的，我在上大学之前也不知道Python是什么，慢慢积累就好了，那些大佬不也是从基础开始的嘛。所以不用担心这个。至于学习方法，我觉得得适合自己呢，每个人情况不一样，别人的不一定适合自己，还是要自己去总结。找一份入门的资料，最好是结合项目学习的，可以让你更快的入门。可以去看看北京尚学堂高淇400集，内容很多很详细，从基础开始，而且是面向就业方向的，干货满满，400集的内容足够你养成自己的学习习惯和方法了，然后再结合一些书籍学习，一定会进步很快，我就是这样过来的，这些资料确实很有价值，你可以去看看。