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信息化的今天，隨著大數據時代來臨，Python逐漸成為數據挖掘，處理等的寵兒，越來越受到重視，學習Python 將會讓你的技能樹大大地拓寬，有能力涉足更多的領域。
學習 Python，幾行代碼就可以做到對你想要的圖片甚至小視頻進行爬取（不要想歪了），幾個函數就可以做簡單的數據分析，寫一個小工具、小遊戲也是分分鐘的事情……
這種成就感，會激發你最原始的興趣。
那麼，我們如何系統的學習python語言呢？一般我們會經歷以下階段
Python學習的幾個階段
1、了解Python的編程基礎
一是變量、編程規範、基礎語法等，這也是能夠上手編寫 Python 代碼的前提。
二是數據結構，字符串、列表、字典、元組這些需要非常熟練，數據類型將貫穿你整個編程的始終。
這個部分一些簡單的練習就是，自己構造一個數據類型，然後去做到基本的用法。比如你自己構造一個列表，做到列表中數據的訪問、更新、刪除等基本操作，比如 len()、max()、min() 函數，以及 append()、count()、extend() 等方法。
函數和方法是做到數據增刪改查的基本途徑，如果你在實際操作中遇到數據操作的問題，可以在具體的數據類型下查找相關用法。
2、Python函數及流程控制
學習 Python 的函數和控制語句，是真正去解決問題的過程。如何做到判斷和循壞，如何將固定的功能模塊封裝成函數，這些不僅是寫出代碼的必要條件，也是訓練編程思維的必經之路。
函數這個部分無外乎函數的定義、函數調用以及參數傳遞，但是要能夠嫻熟地寫出函數做到對應的功能，需要注意的細節很多，也需要不斷地訓練。
流程控制則相對要好掌握一些，條件語句和循壞語句在不同的場景下練習幾遍，知道判斷和循環做到的過程，基本上就沒問題了。
其實到這個地方，基本的Python知識你已經掌握了，你可以自己去做一些小項目，比如猜數字、各種轉換器、記帳工具……
3、用Python做一些自己感興趣的事情
通常在學習一段時間之後，你就會有自我懷疑的過程，好像真的懂了，但是離做出實際的東西又很遠，這些東西是否有用？
這個時候不妨了解一些第三方庫，你可以做更多的事情。比如用pandas作數據處理，用matplotlib做數據可視化分析，用BeautifulSoup寫爬蟲，利用Flask搭建網站……這些別人搭好的輪子，你直接拿來用就可以了。當然像寫爬蟲和網站，你還需要了解其他方面的一些知識（比如HTTP、HTML、JS、數據庫等）。
對於不同的庫，內部的方法、函數你還需要去熟悉，開始的時候先掌握少部分最常用的方法，在遇到實際的問題的時候，再去查對應的更多的用法，這樣會更高效。
4、Python做事情經常遇到的一些坑
1.很難找到合適且優質的學習資源，難以下手，或者隨便找一些材料開始學習，極其容易從入門到放棄；
2.遇到問題不知道如何尋找解決辦法，甚至連問題都描述不清楚，經常被一些細小的問題卡住，學習效率不高；
3.在理論學習中無法自拔，學習很久之後，發現還是不知道如何在實際的項目中去應用，缺乏解決問題的能力；
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信息化的今天，隨著大數據時代來臨，Python逐漸成為數據挖掘，處理等的寵兒，越來越受到重視，學習Python 將會讓你的技能樹大大地拓寬，有能力涉足更多的領域。
學習 Python，幾行代碼就可以做到對你想要的圖片甚至小視頻進行爬取（不要想歪了），幾個函數就可以做簡單的數據分析，寫一個小工具、小遊戲也是分分鐘的事情……
這種成就感，會激發你最原始的興趣。
那麼，我們如何系統的學習python語言呢？一般我們會經歷以下階段
Python學習的幾個階段
1、了解Python的編程基礎
一是變量、編程規範、基礎語法等，這也是能夠上手編寫 Python 代碼的前提。
二是數據結構，字符串、列表、字典、元組這些需要非常熟練，數據類型將貫穿你整個編程的始終。
這個部分一些簡單的練習就是，自己構造一個數據類型，然後去做到基本的用法。比如你自己構造一個列表，做到列表中數據的訪問、更新、刪除等基本操作，比如 len()、max()、min() 函數，以及 append()、count()、extend() 等方法。
函數和方法是做到數據增刪改查的基本途徑，如果你在實際操作中遇到數據操作的問題，可以在具體的數據類型下查找相關用法。
2、Python函數及流程控制
學習 Python 的函數和控制語句，是真正去解決問題的過程。如何做到判斷和循壞，如何將固定的功能模塊封裝成函數，這些不僅是寫出代碼的必要條件，也是訓練編程思維的必經之路。
函數這個部分無外乎函數的定義、函數調用以及參數傳遞，但是要能夠嫻熟地寫出函數做到對應的功能，需要注意的細節很多，也需要不斷地訓練。
流程控制則相對要好掌握一些，條件語句和循壞語句在不同的場景下練習幾遍，知道判斷和循環做到的過程，基本上就沒問題了。
其實到這個地方，基本的Python知識你已經掌握了，你可以自己去做一些小項目，比如猜數字、各種轉換器、記帳工具……
3、用Python做一些自己感興趣的事情
通常在學習一段時間之後，你就會有自我懷疑的過程，好像真的懂了，但是離做出實際的東西又很遠，這些東西是否有用？
這個時候不妨了解一些第三方庫，你可以做更多的事情。比如用pandas作數據處理，用matplotlib做數據可視化分析，用BeautifulSoup寫爬蟲，利用Flask搭建網站……這些別人搭好的輪子，你直接拿來用就可以了。當然像寫爬蟲和網站，你還需要了解其他方面的一些知識（比如HTTP、HTML、JS、數據庫等）。
對於不同的庫，內部的方法、函數你還需要去熟悉，開始的時候先掌握少部分最常用的方法，在遇到實際的問題的時候，再去查對應的更多的用法，這樣會更高效。
4、Python做事情經常遇到的一些坑
1.很難找到合適且優質的學習資源，難以下手，或者隨便找一些材料開始學習，極其容易從入門到放棄；
2.遇到問題不知道如何尋找解決辦法，甚至連問題都描述不清楚，經常被一些細小的問題卡住，學習效率不高；
3.在理論學習中無法自拔，學習很久之後，發現還是不知道如何在實際的項目中去應用，缺乏解決問題的能力；
4.看到別人的案例覺得好像是那麼回事，但是自己去寫代碼的時候依然很困難，無法訓練編程思維。
5、深入Python編程
其實第三個階段反復練習實踐，你已經基本具備一些工作的技能了，比如 Python 數據分析、網路爬蟲、寫工具腳本……
首先你要了解Python的高級特性，如迭代器、生成器、裝飾器等，了解類和面向對象的理念。深入下去，你可以去探索Python的做到原理，Python的性能優化，跳出Python語言本身，去了解計算機的交互原理，還有很長的路要走，但並不是每一個人都需要這個過程。
本人也是初涉Python，有些學習上的感悟和所得將會不斷推送大家，每次推送的東西並不意味著我比你學得多厲害，甚至一些推送都是在一些讀者的問題引導下去學習的，然後才學會這個操作，並且推送給大家。所以很多東西重在大家主動去學習。Python學習在後期推送中，我將重點從經濟分析的角度上去聚焦Python的相關操作與應用，在此與大家共勉！
4.看到別人的案例覺得好像是那麼回事，但是自己去寫代碼的時候依然很困難，無法訓練編程思維。
5、深入Python編程
其實第三個階段反復練習實踐，你已經基本具備一些工作的技能了，比如 Python 數據分析、網路爬蟲、寫工具腳本……
首先你要了解Python的高級特性，如迭代器、生成器、裝飾器等，了解類和面向對象的理念。深入下去，你可以去探索Python的做到原理，Python的性能優化，跳出Python語言本身，去了解計算機的交互原理，還有很長的路要走，但並不是每一個人都需要這個過程。
本人也是初涉Python，有些學習上的感悟和所得將會不斷推送大家，每次推送的東西並不意味著我比你學得多厲害，甚至一些推送都是在一些讀者的問題引導下去學習的，然後才學會這個操作，並且推送給大家。所以很多東西重在大家主動去學習。Python學習在後期推送中，我將重點從經濟分析的角度上去聚焦Python的相關操作與應用，在此與大家共勉！