入门python的话，其实很简单，零基础都行，作为一门解释型编程语言，python设计之初就是面向大众，降低编程入门的门槛，随着人工智能和大数据的兴起，python的应用前景和薪酬待遇也越来越好，下面我简单分享一下学习python的过程，主要内容如下：

1.首先，最基本的，搭建本地python开发环境，这里推荐初学者使用Anaconda，一个集成了python解释器及大量第三发库的软件，自带有IPython Notebook，Spyder等开发环境，使用起来非常不错，至于是python2还是python3，建议直接python3，python2官方会在2020年停止更新和维护，下载Anaconda的话，直接到官网下载就行，如下，选择适合自己平台的版本就行：

当然，你也可以直接到python官网下载安装包，也行，只不过只有IDLE这些简单的开发环境，功能相对较弱：

至于Python IDE开发环境的话，其实很多，像前面的Spyder，Notebook等都可以，专业一点的话，就是Pycharm，这个有免费的社区版，使用起来非常不错：

2.入门python，这里最主要的还是掌握好基本功，多练习，包括常见的数据类型、函数、类、文件操作、异常处理等，至于学习资料的话，网上很多，有免费的是视频和教程，像慕课网、菜鸟教程等，都有python学习资料，当然，你也可以找一本专业的python书，一边看，一边练习，都可以，一步一步学习，同时可以做一些简单的小项目，积累经验和知识：

3.最后就是选择一两个自己感兴趣，也有前景的方向学习。python开发涉及的方面很多，包括Web开发、数据处理、网络爬虫、机器学习、运维、测试等，每个方面都去学习，显然时间和精力是不够的，选择一两个方向，深入的学习下去就行，一定会有所收获，像目前比较流行的数据分析、机器学习等，都很不错：

目前，就介绍这么多吧，入门的话，最重要的还是要掌握好基本功，打好基础，熟悉后，就是多做项目，积累经验，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。

学好一门编程语言的过程是漫长的，但是从零掌握一门编程语言的基础知识，并且进行一些编程项目的实践并不费力。尤其对于python这门语言来说，其语法的设计对于初学者是极其友好的。下面列举几条我的学习经验供您参考：

1. 扎实掌握python最基础的语法（包括变量类型、循环语句的书写等），如果学习者既往有学习c语言的经验，那么学习速度应该很快；

2. 初期不要纠结于复杂的语法概念学习（如python的迭代器、泛函、闭包等），学习这些内容对于一个熟练掌握基础语法的python初级程序员是有意义的，但是如果刚刚入门，贸然学习这个高级概念一方面可能记不住，另一方面可能摧毁信心（想到了学习高级数据结构时的恐怖）。

3. 读一读别人的文章，了解函数式编程和面向对象编程的思想。尝试写函数、类，并且构造实例进行尝试。乍一看这条可能和我说的第2条是矛盾的，但实际上如果早期抛弃了函数编程和面向对象编程的思想，那python对于你来说和一个大型计算器无疑。况且后期在调用其他模块（如numpy、scrapy）时，全部内容都是面向对象的，只有初步掌握面向对象的思想，才能使用这些模块。

4. 早做项目实践！！！这点最重要，你不需要在成为一个熟练的python编程者后再接触实际的项目。在这个时代，网络上充斥着从简单到复杂的python项目演示（数据分析和网络爬虫较多）。你可以通过阅读代码、模仿等方法学习别人的代码，了解其他人的代码风格。只有一个程序是自己写出来的，自己调试过之后，这个东西你才掌握，读书是编程的必要阶段，但是绝对不能陷在书里面。

最后推荐下我的《从零学习python数据分析》[https://github.com/SteveHuxtable/Python_ReviewFromZero]，如果想要学习些python编程的基础内容和利用python进行科学计算和数据分析，可以follow着学习下。也欢迎随时在头条问我问题！

我是一名职业爬虫工程师，在我刚接触编程的时候，也有过“如何入门”这样的疑问。

在后来的实际工作和应用中，我才明白我最初想要了解的入门指的是如何有效的学习、如何找到学习的方法和知识获取途径。

官方文档和网上发表的一些文章并不适合新手，我建议新入门的朋友购买一些基础的视频教程或者图文教程。学习时，先按照教程的指引操作，保证自己的操作能够和教程中的步骤与结果保持相同。学习过程中肯定会遇到问题的，这时候不要想着有人直接给你答案，你应该自己去找答案。从搜索引擎、技术论坛中找，也可以向技术群中的群友请教，但最好不要一直问别人。因为只有自己找到的，摸索的，才是自己学到的。

在你积累一定知识的时候，就可以自己翻阅官方文档了，要记住：以文档为准，切勿依赖网上文章。

这个时期，相信你已经有了自己的学习方法和模式，那么恭喜你，你已经入门了。

零基础学编程，用python入门是个不错的选择，虽然国内基本上还是以c语言作为入门开发语言，但在国外，已经有很多的学校使用python作为入门编程语言。此外，python在机器学习，人工智能领域也非常流行，算得上是算法工程师的标配编程语言。

关于自学和培训班

其实我没有什么资格来和大家讨论这个问题，
因为我也只是刚刚入门而已，并不能直接指导性地告诉大家应该怎么样
我只是说一下自己的看法：
可以上培训班
我觉得中国培训班出身的程序员能占一席之地，主要是因为大多数公司的项目用不到高深的技术，说句难听点，用现成的框架，调调API，增删改查。这种情况下，理论基础差的培训班程序员也能干，科班程序员优势不大。

那么应该如何入门python呢？

看书学编辑是效率最低的事情。且不说书的内容基本过时。就是比较简单的翻译也很晦涩，照书写了代码跑不通，不断报错。是很打击学习积极性的。

不过，介绍语法的基础书，还是可以买一本，作为手册查阅之用。这类基础书籍买一本就好，找个周末休息时间，一天便可看完。

最后多说一句，小编是一名python开发工程师，这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以关注小编，并在后台私信小编：“01”即可领取。

我就是从零基础开始学的Python，也算是一个过来人了吧，现在看来当初我也是走了许多弯路，来给大家分享一下我的经验吧。

首先是最重要的一点，想清楚你为什么要去学Python？你是想要做一个网站，写一个顺手的工具，还是只要能够通过学校的考试就行，这很大程度地影响了你该如何去学Python，学到什么程度或者是你是否该转去学习另一种语言。如果你只是想做一个个人网站或者博客，你大可去学PHP，甚至根本不用学，网上有很多网站模板，直接就能用。如果你们和当初的我一样是希望通过Python写一些小工具来提升自己在职场上的竞争力，提高生产力，你就需要明白Python相比其他语言的优势之处。

易上手。就是Python最大的优势，一个初学者不需要像C，Java去懂得数据类型，内存管理，你只要学会几句语法，你就可以完成一个任务。

代码简洁。别的语言可能需要上百行的代码才能完成的任务，Python只需要十行。

庞大完善的代码库支持。Python为我们提供了完善的基础代码库，在网络，文件，文本，GUI方面都有大量的函数为我们提供帮助。还有第三方库，也就是世界各地的程序员分享出来的代码库，当我们想去实现某个需求的时候，也许已经有人为你造好了轮子，你只要调用就行。

选对正确的学习方法，这可以帮你少走很多弯路。这非常重要，因为如果选择了一个低效的学习方法，也许别人都已经彻底学会了，你才刚配置好环境，学会Hello World。

没有基础的建议先打好基础，有基础的可以看文字。不要怕基础枯燥，基础真正打好, 之后做项目你会有种打通经络的快感。编程之路开始还请不要功利，得耐得住寂寞，枯燥。

对于小白来说，有个人引导会比自学要高效得多，尤其是容易坚持不下去的小伙伴。可以试试下面这个入门课程，不用本地安装Python环境，能直接在网页上敲代码，还有大牛老师带着入门，能少走很多弯路！只要跟着老师一行行的敲代码，坚持下来会发现其实学Python非常容易！！想要0基础入门的同学现在可以领取下面这节课程试试啦！

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我并不建议为了学Python去买书，因为一来国内的书质量真的参差不齐，二来国外的优质书像Python Cookbook,Head First Python从写完，出版，翻译成中文，这中间的周期很长，而Python作为一个更新很快的语言，你学习的版本可能已经落后了。

一定要多练！一定要多练！一定要多练！任何编程语言的学习都是建立在实践上面的，不练习，就像是花了半天时间去学习开枪的理论，结果根本没有机会摸枪，你觉得你打得准吗？想要学好Python一定要多去练习，没有熟练度的加成，你学的再多也只是纸上谈兵，一旦面对了真正的问题，你就会无从下手。

学会用搜索引擎。程序员里面会用百度的人的工资是不会用的好几倍，会用google的又是会百度的好几倍。用好搜索引擎，你会发现你遇到的问题基本上都是有前人碰到过并已经解决了的问题。同时，会用搜索引擎之后你能找到很多资源帮助你的学习。

最后，努力学习，学以致用。生活中可以用到Python的位置远比你想象的多得多，等到你学会Python之后你会发现生活中有很多的问题都是可以通过Python来帮助你快速解决的。

学编程最需要的就是耐心！现在大家想学编程太方便了，跟着教程满天飞。刚开始入门的时候有高手带，往往能有事半功倍的效果，尤其是自己不知道怎么找资料，怎么去配置编程环境什么的时候。有人手把手教的话，入门就高效很多了。强烈推荐一下这节0基础入门课程哦~

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希望大家都能坚持下去，把Python学成哦~

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
最近几年，随着大数据和人工智能的到来，python越来越受到欢迎，转行学python的也越来越多。那么小白该如何学习python呢？
很多人对python缩进试的简洁表达不以为然。那些都是已混迹于C和JAVA的老鸟已经习惯了花括号。对于初学者，python语言是最好写，最好读的。
1、追求生产力，应该学python
python是全能语言，社区庞大，有太多的库和框架。你只需要找到合适的工具来实现想法，省去了造轮子的精力。
coder可以写尽可能少的代码来实现同等的功能。“人生苦短，我用python”是至理名言。
如果实现一个中等业务复杂度的项目，在相同的时间要求内，用java实现要4-5个码农的话，用python实现也许只需要1个。这就是python最大的优势了。
2、那么应该如何入门python呢
看书学编辑是效率最低的事情。且不说书的内容基本过时。就是比较较的翻译也很晦涩，照书写了代码跑不通，不断报错。是很打击学习积极性的。
不过，介绍语法的基础书，还是可以买一本，作为手册查阅之用。这类基础书籍买一本就好，找个周末休息时间，一天便可看完。
3、那么应该如何进阶python呢
对python语言有一个全面的了解之后，就可以进阶了。怎么进阶，很简单，找一个你喜欢的领域直接做项目。做WEB网站，做爬虫，都可以的。
首先要找容易上手的教程。网上有SET BY SET这种文字型 教程 ，这种只能做相对简单的项目，如果是复杂一点的是效率那是让人无法忍受的。而且文字教程由于有时效性问题，或是教程本身细节的一些错误，会让人抓狂的。
最好的学习教程，其实就是现在淘宝上贩卖的项目视频教程。这类教程有很多，但是鱼龙混杂，很难去伪存真。当然也有很多技术网站提供官方教程 。比如B站，51cto，慕课等等，实在是太多太多，价格虽然也不是很贵，但一个课程也是几百块。比如要对WEB开发领域有一个全面的学习，仅一套课程是远远不够的。
最后，一定要坚持！每天坚持进步一点点，最后都会变成巨大的收获。

【此回答转自乐字节】

最后给大家推荐几个B站超详细的Java、大数据、python等自学课

从Java零基础到项目实战哦【b站BV: BV1CB4y1A7sk】

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首先应该看下入门的视频，如果一开始就看书，会很难的，因为一般的书都没有视频讲的详细，

看视频的时候边看边学边做，然后自己课后自己在做一遍。基本上等把入门基础视频看完，入门你也差不多了，再看书的话就容易很多了，最重要的一点要多练，多敲代码。

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。最后面也有资源可以领取哦。

自学python首先要找到自己的学习目的

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。

重点学习内容标注并合适的方法

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。

后面更多是实战了，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。

关注我回复“python很火”，就可以领取上面的入门资源啦。

我是系统报班学习的，我自学以后感觉学习特别吃力而且学习特别零散最主要的没有技术老师给我答疑，后来我对比了达内黑马还有动力节点、北京尚学堂这些培训机构，后来我觉得北京尚学堂相比较别的机构来说更加负责，而且有线上技术老师答疑，上课老师讲的特别幽默，让我容易接受。学好一门编程语言的过程是漫长的，但是从零掌握一门编程语言的基础知识，并且进行一些编程项目的实践并不费力。尤其对于python这门语言来说，其语法的设计对于初学者是极其友好的。下面列举几条我的学习经验供您参考：

1. 扎实掌握python最基础的语法（包括变量类型、循环语句的书写等），如果学习者既往有学习c语言的经验，那么学习速度应该很快；

2. 初期不要纠结于复杂的语法概念学习（如python的迭代器、泛函、闭包等），学习这些内容对于一个熟练掌握基础语法的python初级程序员是有意义的，但是如果刚刚入门，贸然学习这个高级概念一方面可能记不住，另一方面可能摧毁信心（想到了学习高级数据结构时的恐怖）。

3. 读一读别人的文章，了解函数式编程和面向对象编程的思想。尝试写函数、类，并且构造实例进行尝试。乍一看这条可能和我说的第2条是矛盾的，但实际上如果早期抛弃了函数编程和面向对象编程的思想，那python对于你来说和一个大型计算器无疑。况且后期在调用其他模块（如numpy、scrapy）时，全部内容都是面向对象的，只有初步掌握面向对象的思想，才能使用这些模块。

4. 早做项目实践！！！这点最重要，你不需要在成为一个熟练的python编程者后再接触实际的项目。在这个时代，网络上充斥着从简单到复杂的python项目演示（数据分析和网络爬虫较多）。你可以通过阅读代码、模仿等方法学习别人的代码，了解其他人的代码风格。

0，明确自己学习python的目的

首先得明确自己学python的目的，是否能够坚持下去。这个一定要明确，不然就是白白浪费时间。

我大学就不是计算机类专业。刚开始也是妥妥的小白。目前已经在这个行业带了好几年。我就稍微谈谈个人的一些见解。

1，首先是网上找一个资料比较全的网站（包括如何安装环境，python介绍，python基础语法，python数据结构等，有这些就够了贪多嚼不烂，等这些掌握了就可以发起进阶），网上很多这样的资料。目前python2 已经停止维护了，可以直接搜python3.

2， 找到资料后，

一定要对着手敲代码！！！

一定要对着手敲代码！！！

一定要对着手敲代码！！！

重要的事情说三遍。

3， 坚持！坚持！！再坚持！！！

不要害怕遗忘，会遗忘前面的知识点是正常现象。 脑子里有个印象就可以了。遇到不会的就去网上查。（不一定要google，当前阶段百度够用了）

说python能速成的，要么他本来就有其他语言的基础，要么他铁定是在吹牛逼。

（如何进阶先不要考虑，请把前面的内容打通了 再说，不然都是浪费时间）