【經驗分享】給初學者的建議！零基礎轉行學Python該怎麼學？

Python編程語言因爲自身具備的「清晰」、「簡略」等特色而受到衆多使用Python編程語言的IT從業者喜好。並且，對於初學者來講，比起其餘編程語言，Python 更容易上手。加上不少企業都使用Python編程語言，促進了Python程序員的市場需求量增長。

轉行零基礎學Python編程開發難度大嗎？從哪學起？

近期不少小夥伴問我，若是本身轉行學習Python，徹底0基礎可否學會呢？Python的難度到底有多大？

今天，小編來爲你們詳細解讀一下這個問題。

 

首先，咱們普及一下編程語言的基礎知識。用任何編程語言來開發程序，都是爲了讓計算機幹活，好比下載一個MP3，編寫一個文檔等，而計算機幹活的CPU只認識機器指令，因此，儘管不一樣的編程語言差別極大，最後都得「翻譯」成CPU能夠執行的機器指令。而不一樣的編程語言，幹同一個活，編寫的代碼量，差距也很大。

好比，完成同一個任務，C語言要寫1000行代碼，Java只須要寫100行，而Python可能只要20行。

因此Python是一種至關高級的語言。

我同意把Python做爲入門語言：

一、語法簡單明瞭。第一門語言，其實就是語法+Flow control（控制），而Python的語法簡單，代碼可讀性高，容易入門。

二、Python的哲學是「作一件事情應該只有一種最好的方法」，對於初學者規範本身的學習有很大的幫助，同時也幫助初學者可以讀懂其餘人的代碼。

三、養成良好的習慣。Python對於代碼的要求嚴謹，特別是縮進（Indentation），對於初學者養成良好的代碼習慣頗有幫助。

四、Python的語法設計很是優秀，思想也比較現代，能夠更快的理解現代編程語言的一些思想。

五、Python仍然是傳統基於Class的OO，和Java、C#、Ruby同樣，比較大衆。從Python去學Design Pattern也是比較合適的。

六、Python的內置數據結構清晰好用，優秀的代碼不少。

七、Python免費的書不少（英文），能夠找到許多資料啃。同時（國外）社區比較集中，有問題能夠向高手問。

八、Python在其餘領域，好比科學計算等等有普遍的運用，對於學一門語言做爲工具來講，Python很合適。

學習python過程當中有不懂的能夠加入個人python零基礎系統學習交流秋秋qun：前面是934，中間109，後面是170，與你分享Python企業當下人才需求及怎麼從零基礎學習Python，和學習什麼內容。相關學習視頻資料、開發工具都有分享！

如何學Python？

一、選擇好方向

我要學習Python的目的不是爲了解這門語言，而是爲了要學會運用這門語言來解決問題。

但Python的應用方向，實在太廣了。在Python基礎知識學完以後，若是應用方向不一樣，要學習的東西也會大不一樣。

我不能說我要作web開發，學完Python基礎知識，跑去學numpy、pandas等知識；也不能說我要用Python作數據分析，學完Python基礎知識，而後就跑去學django、flask框架。

這個道理，就跟咱們想要去泰國旅行，確定不會買去日本的機票同樣，很簡單。可是咱們不得不認可，仍是會有人犯迷糊，上來就開幹。

我學習Python，是由於在工做中慢慢了解到Python在數據分析方面，基本涵蓋了「數據獲取→數據處理→數據分析→數據可視化」這個流程中每一個環節，是數據分析的利器，話說這風騷的操做，也是沒誰了。

二、規劃好路徑

當我肯定好方向後，下一步驟就是順着這個方向，創建好我本身的學習路徑地圖。

這個路徑是一個系統性的邏輯主線，這個主線會讓我知道每一個部分須要完成的目標是什麼，須要學習哪些知識點，哪些知識是暫時沒必要要的。而後每學習一個部分，我就可以有一些實際的成果輸出，利用成果產出來造成正向刺激，激勵後續的學習。

並且，若是咱們身在職場，大多時候咱們是沒有很大塊的時間來集中學習的。咱們的學習時間被分割在了一些碎片化的時間裏。在碎片化的時間裏，系統性的學習一門知識，更須要有一個貫穿先後，系統的邏輯主線，來串聯全部相關碎片化的時間的學習。

當我肯定好學習Python的數據分析知識，就按照數據分析的流程「數據獲取→數據處理→數據分析→數據可視化」這個路徑，給本身創建了學習地圖：

A、Python基礎知識

B、爬蟲基本知識+sql

C、。。。（按本身需求選擇）

三、對基本概念創建認知

Python是我學習的第一門編程語言，我在開始學習Python的時候，是一個連什麼是字符串都不知道小白。因此對我來講，最重要的開始是，首先對這一領域的基本概念創建認知！

事實上，對一門領域徹底零基礎的人，想要開始學習它的話，真正重要的工做是先對這門領域的基本概念創建認知。

好比我在看到教程中有句話是「爲變量賦值」，那我至少得知道，什麼是變量？賦值是什麼意思？

不知道爲何這麼重要的一個開始，不少人都不在乎，不知道是你們都天賦異稟，以爲不屑於提起這基礎的步驟，仍是不少人已經忘記了從小白一路走過來的痛苦和掙扎。人是會篡改記憶的，會認爲如今擁有的都是輕鬆得到的，但真實的經歷永遠都是坎坷曲折的。

因此網上一些教程典型的通病就是，教學者用一個咱們不懂的概念去解釋另外一個咱們不懂的概念，而後咱們仍是不懂。由於教學者提早預設了做爲0基礎的咱們的立場：已經有其餘編程語言基礎，只是沒有接觸Python。

但其實，對真正如我同樣的0基礎的小白來講，大多時候，Python是咱們學習的第一門編程語言。因此這個時候，對咱們來講，學習Python，不只是學習這門語言自己，仍是在藉着這門語言，幫咱們創建對編程世界的一些基本概念的認知。

當我入了門以後，就是順着在第二步創建的學習路徑，一路升級打怪，畢竟，個人征途是星辰大海！

四、最後學習中須要注意的問題

⑴、一開始毫不陷入底層原理和細枝末節的糾纏

這個坑，是把我坑的最深的坑。

舉個例子，我學到函數的時候，我在開始的時候只須要學會怎麼定義函數，怎麼調用函數這些基礎知識，徹底不須要一開始就深刻到研究函數參數的傳遞規則，究竟是值傳遞，仍是引用傳遞。

不是說這底層知識不重要，至少在入門的時候，咱們不用一上來就深刻這個層面。由於知識的學習，是一個線性的，從潛入深的順序。若是一開始，就眉毛鬍子一把抓，不分主次，可能咱們很快就會體會到「從入門到放棄」是一種什麼樣的感受。

並且咱們在後續的學習過程當中，其自己就是在「運用中深刻理解，在深刻理解中優化應用」。相互印證理解，是一種天然而然的深刻學習過程。

⑵、最好是按照系統性的課程或書原本學習

既然在這個領域是新手，先接受一個已經存在的系統，再在上面修修改改，是最適合的方案。做爲新手，根據個人經驗，我認爲最好的老師，是一套成體系的課程或書本。

網上的文章或帖子，其實很是不適合充當咱們系統性的學習一門知識的教材，由於它是很是碎片化的知識，東一榔頭西一棒子，不成體系。不要期望本身能把散落的信息整合成系統的，那是高手要作的事情。不過這些東西，能夠做爲咱們對某些細節的查漏補缺的參考。

⑶、以能用起來，解決問題爲指導原則

在工做中，須要的更多的是一種解決問題的工程性思惟，因此不少時候，咱們能掉包解決問題，就不必本身造輪子。

舉個例子，boss要去機場，那我只要會開車，驅車把boss送到目的地就行，而不須要我去研究怎麼怎麼造車輪，怎麼造發動機，怎麼造電瓶。。。。。。

固然，若是咱們學有餘力，能深刻，確定是只好不壞。但仍是那句話，開始的時候，不眉毛鬍子一把抓。

⑷、沒有什麼牛逼的事情是可以速成的，越是底層的、收益週期越長的技能越是這樣。

「大道甚夷，而人好徑，終爲所誤」。咱們總會在踩了無數的坑後，才恍然大悟：捷徑每每是最長的彎路。學習一門領域的知識，對於普通人人在短期內從0到1入個門，卻是不難，可是從1到10，到100，進階爲高手，沒有長時間的投入和刻意練習，無異於癡人說夢。

Python在機器學習領域被普遍運用，如今的研究熱點大都用Python實現；其次，自動化測驗、運維，關於測驗來講，要把握 Script 的特性，會在規劃腳本中，有更好的做用。Python 是如今比較流行的 Script。

最重要的是Python能快速開發的特性可以讓你敏捷驗證你的想法，而不是把時間浪費在程序自己上，而且有豐厚的第三方庫的支撐，也能幫你節省時間！

Python就業方向主要有web開發、爬蟲、人工智能。Python是一種表明簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感受像是在讀英語同樣，儘管這個英語的要求很是嚴格！Python的這種僞代碼本質是它最大的優勢之一。它使你可以專一於解決問題而不是去搞明白語言自己。