要转行Python又不清楚行业现状和前景，这样怎么能行？

Python是一种怎样的计算机程序设计语言？

你可能已经听说过很多种流行编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript语言，那么……

完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。用Python完成项目，编写的代码量更少，代码简短可读性强，团队协作开发时读别人的代码速度会非常快，使工作变得更加高效。简单做开发不再是梦！

根据TIOBE最新排名，Python已超越C#，与Java,C,C++成为全球前5大流行编程语言之一。从云端、客户端，到物联网终端，python应用无处不在。从国内的百度、阿里、腾讯、网易、新浪，豆瓣，到国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook，Python的企业需求逐步上升，各公司都在大规模使用Python完成各种任务。

都说Python大法好 它为何如此受欢迎？

1.被誉为全世界高效的编程语言

python库多

有TensorFlow,Theano,scikit-learn,Cognitive Toolkit, Keras

2.数据获取方便

有Scrapy,beautifulsoup,requests,paramiko

3.数据运算方便

有pandas，Numpy，scipy

4.输出结果方便

有matplotlib,VisPy

5.和其他语言交互方便

有ctypes,rpy2,Cython,SWIG,PyQt,boost.python

6.加速方便

有pypy,Cython,PyCUDA

7.图形图像方便

有PyOpenGL,PyOpenCV,mayavi2

8.信号处理方便

PyWavelets，scipy.signal

9.云系统支持方便

github,sourceforge,EC2,BAT,HPC

10.python开源

python支持的平台多，包括windows,linux,unix,macos。而matlab太贵，只能调用其api，用python省钱，省钱就是赚钱。

Python的职位与薪资

未来十年Python的前景会怎样？Python在中国的发展会怎样？

使用Python的企业会不会越来越多？使用Python的程序猿会不会越来越多？

据职友集数据显示，与Python有关的招聘职位共30851 条，分别来自47家招聘网站，但由于目前Python程序员少之又少，岗位满足率仅30%，人才供需矛盾尖锐。

全国月平均工资16.1K，但随着开发年限的增加，Python开发者薪资呈直线上升的变化趋势，可谓前景广阔。

如何学Python？

1、选择好方向

我要学习Python的目的不是为了解这门语言，而是为了要学会运用这门语言来解决问题。

但Python的应用方向，实在太广了。在Python基础知识学完之后，如果应用方向不同，要学习的东西也会大不同。

我不能说我要做web开发，学完Python基础知识，跑去学numpy、pandas等知识；也不能说我要用Python做数据分析，学完Python基础知识，然后就跑去学django、flask框架。

这个道理，就跟我们想要去泰国旅行，肯定不会买去日本的机票一样，很简单。但是我们不得不承认，还是会有人犯迷糊，上来就开干。

我学习Python，是因为在工作中慢慢了解到Python在数据分析方面，基本涵盖了“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个流程中每个环节，是数据分析的利器，话说这风骚的操作，也是没谁了。

2、规划好路径

当我确定好方向后，下一步骤就是顺着这个方向，建立好我自己的学习路径地图。
这个路径是一个系统性的逻辑主线，这个主线会让我知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，我就能够有一些实际的成果输出，利用成果产出来形成正向刺激，激励后续的学习。

而且，如果我们身在职场，大多时候我们是没有很大块的时间来集中学习的。我们的学习时间被分割在了一些碎片化的时间里。在碎片化的时间里，系统性的学习一门知识，更需要有一个贯穿前后，系统的逻辑主线，来串联所有相关碎片化的时间的学习。

当我确定好学习Python的数据分析知识，就按照数据分析的流程“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个路径，给自己建立了学习地图：

A、Python基础知识
B、爬虫基本知识+sql
C、。。。（按自己需求选择）

3、对基本概念建立认知

Python是我学习的第一门编程语言，我在开始学习Python的时候，是一个连什么是字符串都不知道小白。所以对我来说，最重要的开始是，首先对这一领域的基本概念建立认知！

事实上，对一门领域完全零基础的人，想要开始学习它的话，真正重要的工作是先对这门领域的基本概念建立认知。

比如我在看到教程中有句话是“为变量赋值”，那我至少得知道，什么是变量？赋值是什么意思？

不知道为什么这么重要的一个开始，很多人都不在意，不知道是大家都天赋异禀，觉得不屑于提起这基础的步骤，还是很多人已经忘记了从小白一路走过来的痛苦和挣扎。人是会篡改记忆的，会认为现在拥有的都是轻松获得的，但真实的经历永远都是坎坷曲折的。

所以网上一些教程典型的通病就是，教学者用一个我们不懂的概念去解释另一个我们不懂的概念，然后我们还是不懂。因为教学者提前预设了作为0基础的我们的立场：已经有其他编程语言基础，只是没有接触Python。

但其实，对真正如我一样的0基础的小白来说，大多时候，Python是我们学习的第一门编程语言。所以这个时候，对我们来说，学习Python，不仅是学习这门语言本身，还是在借着这门语言，帮我们建立对编程世界的一些基本概念的认知。

当我入了门之后，就是顺着在第二步建立的学习路径，一路升级打怪，毕竟，我的征途是星辰大海！

4、最后学习中需要注意的问题

⑴一开始绝不陷入底层原理和细枝末节的纠缠

这个坑，是把我坑的最深的坑。

举个例子，我学到函数的时候，我在开始的时候只需要学会怎么定义函数，怎么调用函数这些基础知识，完全不需要一开始就深入到研究函数参数的传递规则，到底是值传递，还是引用传递。

不是说这底层知识不重要，至少在入门的时候，我们不用一上来就深入这个层面。因为知识的学习，是一个线性的，从潜入深的顺序。如果一开始，就眉毛胡子一把抓，不分主次，可能我们很快就会体会到“从入门到放弃”是一种什么样的感觉。

而且我们在后续的学习过程中，其本身就是在“运用中深入理解，在深入理解中优化应用”。相互印证理解，是一种自然而然的深入学习过程。

⑵最好是按照系统性的课程或书本来学习

既然在这个领域是新手，先接受一个已经存在的系统，再在上面修修改改，是最适合的方案。作为新手，根据我的经验，我认为最好的老师，是一套成体系的课程或书本。

网上的文章或帖子，其实非常不适合充当我们系统性的学习一门知识的教材，因为它是非常碎片化的知识，东一榔头西一棒子，不成体系。不要指望自己能把散落的信息整合成系统的，那是高手要做的事情。不过这些东西，可以作为我们对某些细节的查漏补缺的参考。

⑶ 以能用起来，解决问题为指导原则

在工作中，需要的更多的是一种解决问题的工程性思维，所以很多时候，我们能掉包解决问题，就没必要自己造轮子。

举个例子，boss要去机场，那我只要会开车，驱车把boss送到目的地就行，而不需要我去研究怎么怎么造车轮，怎么造发动机，怎么造电瓶。。。。。。

当然，如果我们学有余力，能深入，肯定是只好不坏。但还是那句话，开始的时候，不眉毛胡子一把抓。

⑷ 没有什么牛逼的事情是能够速成的，越是底层的、收益周期越长的技能越是这样。

“大道甚夷，而人好径，终为所误”。我们总会在踩了无数的坑后，才恍然大悟：捷径往往是最长的弯路。学习一门领域的知识，对于普通人人在短时间内从0到1入个门，倒是不难，但是从1到10，到100，进阶为高手，没有长时间的投入和刻意练习，无异于痴人说梦。

Python在机器学习领域被广泛运用，现在的研究热点大都用Python实现；其次，自动化测验、运维，关于测验来说，要把握 Script 的特性，会在规划脚本中，有更好的作用。Python 是现在比较流行的 Script。

最重要的是Python能快速开发的特性能够让你敏捷验证你的想法，而不是把时间浪费在程序本身上，并且有丰厚的第三方库的支撑，也能帮你节省时间！

Python就业方向主要有web开发、爬虫、人工智能。Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格！Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

推荐一些学习资料

python入门视频教程

Python的学习教程，网上有挺多的资料，但都比较零散，不成体系。

刚接触Python的都很蒙，像个无头苍蝇似的找资料，找不到合适的学习教程，最后就是耽误时间。

这里给大家分享一套Python零基础视频教程，真的是完完整整的从零入门开始学起。

适合绝对零基础的小伙伴观看，每一个知识点都讲解的非常细腻，由浅入深。内容细度前无古人，每个知识点以“掰开了揉碎了”的方式讲解。

虽然视频是专门为小白量身打造，但是课程在每一个知识点上进行了很大的延伸。

适合非计算机专业，想转行做Python的朋友，或者想让Python基础更扎实的同学，为以后的发展奠定坚实的基础。

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实战案例

在懂得理论知识后，一定要实践。学习Python不能搭便车，有些时候，句子和语法看起来很简单，但是亲自实践起来却总有自己不知道的知识盲点。哪怕是简单的小程序，书本上的小例子，只有多动手操作，也会提高自己的代码能力。

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

最后

我整理了我自己的学习路线给大家，个人认为很有用，大家可以参考一下：

Python环境的搭建
基础的知识（注重对Python的理解）
面向对象编程（注重编程能力）
面向对象编程案例课程
面向对象设计思想
Python高级专题（异常、文件、模式与包、迭代器、生成器、装饰器、静态方法与类方法、正则入门）

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