Python由于其清晰、可读的风格和广泛的适用性，已经成为最流行的编程语言之一。排名第四的TIOBE排名，堪称名副其实的AI第一语言。
受欢迎的另一个原因是Python拥有大量的第三方库。例如，Django/Flask用于Web开发，Numpy/Scipy用于科学计算，Scikit-.用于机器学习，Supervisor/Fabric用于操作和维护，Beauti.Soup/ScrapyforWeb爬虫……所有这些都可以很容易地调用，没有车轮需要重建。
使用Python进行数据分析
用Python爬行Web数据
使用Python编写小游戏
使用Python编写工具脚本
你认为这些离你很远吗？但是编程可以在你的工作和生活中使用。
例如，如果数据量稍微大一些，Office的性能就无法满足要求，Python使处理和分析变得容易。微软也在考虑Python作为Excel的官方脚本语言。由于它的适用性，Python不仅可以实现VBA功能，而且还可以代替现场功能。
例如，如果您想进行一些市场调查，那么用Python编写一个爬虫，它可以大量获取Internet数据，这些都是有价值的原料。
您还可以编写有用的工具脚本，如跳转和跳转自动评分工具，如用于自动获取票证的插件、文件批处理工具……
如果你发现这些困难，可能是技术限制了你的想象力。
Python广泛的应用场景
因此，无论是实用的还是易于使用的，Python是学习编程最具成本效益的选择。如果你已经学习了其他语言，学习Python将极大地拓宽你的技能树，使你能够探索更多的领域。
许多人从开始到放弃都学习编程，这主要是因为输出和输入完全不成比例。而学习Python，几行代码就能实现一个爬虫，几行函数就能做简单的数据分析，写一个小工具，小游戏就是一件小事……这种成就感会激发你原有的兴趣。
那么我们如何系统地学习Python呢？总的来说，我们将经历以下几个阶段。
01
理解Python程序设计的基础
一个是变量、编程规范、基本语法等等，这也是能够编写Python代码的前提。
第二，数据结构、字符串、列表、字典、元组，这些需要非常熟练，数据类型将贯穿整个编程。
本节中的一些简单练习是自己构造一个数据类型，然后实现基本用法。例如，可以构造一个列表来访问、更新和删除列表中的数据，比如len()、Max()、min()、append()、count()、.()等等。
函数和方法是添加、删除、修改和搜索数据的基本方法。如果在实际操作中遇到数据操作问题，可以在特定的数据类型下找到相关的用法。
02
Python函数与过程控制
学习Python的函数和控制语句是解决问题的真正过程。如何实现判断和循环，如何将固定的功能模块封装成函数，这不仅是编写代码的必要条件，也是训练编程思维的必由之路。
这部分的函数不过是函数的定义、函数的调用和参数的传递，但是要能够熟练地编写函数来实现相应的函数，需要注意很多细节，还需要继续训练。
过程控制比较好掌握一些，条件语句和不良语句在不同的场景下练习几次，了解过程的判断和循环实现，基本上没有问题。
事实上，对于这个地方，您已经掌握了Python的基本知识，可以执行自己的小项目，比如猜测数量、各种转换器、会计工具……
03
使用Python做某事
通常经过一段时间的学习，你会对自己的过程产生怀疑，看似真切地去理解，但远非做出真实的东西，这些东西有用吗？
在这个时候，你不妨知道一些第三方库，你可以做更多的事情。例如，使用熊猫进行数据处理，使用Matplotlib进行数据可视化分析，使用Beauti.Soup编写爬虫，使用Flask构建网站……你可以使用那些你可以直接使用的轮子。当然，就像编写爬虫和网站一样，你还需要知道其他东西（比如HTTP、HTML、JS、数据库等）。
对于不同的库，内部方法，功能您还需要熟悉，开始掌握一些最常用的方法，在面对实际问题时，再检查相应的使用次数，这样会更加有效。
04
深Python程序设计
实际上，在重复实践的第三阶段，您基本掌握了一些工作技能，比如Python数据分析、Web爬虫、编写工具脚本……
首先，您需要理解Python的高级特性，例如迭代器、生成器、装饰器等等，以便理解类和面向对象的概念。在内心深处，您可以探索Python实现原理、Python性能优化、跳出Python语言本身、了解计算机交互的原理，还有很长的路要走，但不是每个人都需要这个过程。
但是这些高层建筑也是你在这个领域扎根的重要条件，而这个过程对于那些坚定地遵循技术方向的人来说是必要的。在这一点上，你将对你在应用程序层面所做的事情有更深的理解。
总结起来，学习Python，最常见的漏洞是：
1。很难找到合适和高质量的学习资源，很难开始，或者随意找一些材料开始学习，极易从介绍到放弃；
2。不知道如何找到解决问题的方法，甚至对问题的描述也不清楚，经常被一些小问题卡住，学习效率不高；
三。在理论学习中不能自拔，长期学习后，发现或不知道如何在实际工程中应用，缺乏解决问题的能力；
4。看到别人的情况似乎是这样，但是编写自己的代码仍然很困难，并且您无法训练编程思维。
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