零基础怎样系统的学习Python？

正文开始前，我们先来谈一谈，为什么要学习Python？为什么Python现在这么热门？为什么说Python是现在最热门的语言之一。

如果你也喜欢编程，想通过学习Python转行、做副业或者提升工作效率，我也为大家整理了一份 【最新全套Python学习资料】一定对你有用！

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首先Python是一个非常适合初学者入门的编程语言。相比较其他不少主流编程语言，有更好的可读性，因此上手相对容易。自带的各种模块加上丰富的第三方模块，免去了很多 “ 重复造轮子 ” 的工作，可以更快地写出东西。配置开发环境也不是很复杂，mac和linux都内置了python，不少学校也开始使用python来教授程序设计课程。

IEEE Spectrum近日发布了2018年计算机语言排行。他们收集了9个来源共11个指标，对47种语言进行加权后，算出每个语言的分数并排名。Python今年与2017年一样都是第一名，第二名与第三名分数皆往下掉，而且名次有所不同，C语言从2017年的第二名掉到了第三名，而2017年的第三名Java则在2018年成了第四名，C++位居第二名。

为什么Python能在短短时间内在计算机语言榜里升到第一名。接下来讲讲Python的特点:

1、易于学习： Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。

2、易于阅读： Python代码定义的更清晰。

3、易于维护： Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。

4、一个广泛的标准库： Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。

5、互动模式： 互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。

6、可移植： 基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。

7、可扩展： 如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。

8、数据库： Python提供所有主要的商业数据库的接口。

9、GUI编程： Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。

10、可嵌入： 你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。

虚的也不多说了，说点现实的，现今人工智能无疑是今年最为火热的行业，由于人工智能领域的人才需求量急速增长，基础层研究人才成为最大人才需求点，包括深度学习、机器学习、算法、神经网络、图形处理器、云计算以及人工智能芯片等细分领域都“一将难求”。

报告显示，在早期企业人工智能相关领域的人才普遍具备高学历，硕士和博士的占比超过半数，超过了一直以来在该项指标都排名前列的企业高管群体。但本科生后起直追，成为人工智能发展的中流砥柱。

那么谁适合学人工智能？

如果你属于以下情况，那么你可以学习人工智能。

学生/小白： 如果你自制力强、有上进心，想通过学习来改变现状，那么我们让你点亮高薪人生！

转行必备： 业余时间掌握 Python 开发技能，轻松实现职业转化。

立志做全栈工程师： 立志做全能型人才，一人搞定前后端！

网络运维转型开发： 从事传统网络运维工作，想要转型，那你适合学Python。

准备进军AI领域： Python 是人工智能首选开发语言，抢占未来，成为 AI 人才，必学 Python。

那么，Python容易学吗？其实是很简单的！下面我说下一个零基础的新手应该如何系统化的学习Python开发。

第一：一定要有兴趣，有目标 ，比如做个聊天软件或是什么的，当你开始了兴趣是唯一驱动你继续学习的动力，因为程序设计是脑力劳动是智慧的结晶，每一个你自己写的程序都是心血。或者现实一点，你想赚多少钱？给你看个之前的Python工程师的薪资水平。这应该还是去年的水准，现在应该更高了呢！

第二：必须有一个老师给自己讲解， 带着学习，这样首先是可以少走很多的弯路，不至于一个小小的问题，就困扰了一天的时间，可能明白人的一句话你就明白，但是自己想可能需要一天的时间，或许最后还是搞不懂。

第三：需要有一个明确而且系统的学习规划，比如你今天学习什么内容，而且今天学习的内容跟着什么案例练习，如果你学习Python只是看看免费的视频，那我劝你还是不要浪费时间，必须跟着大量的案例，反正练习，对于一个知识点才可以真正的掌握。同时，需要一个明确的学习路线图，这个我给大家参考一下下面的图片，分为四个大阶段，每一个阶段有相应的学习时间。

第四：学习是循序渐进的过程，你的基础部分看完了，之后肯定会忘一部分，自己以为看明白了，等到用时候发现自己还是不知道怎么用，这是必经的过程，这时候再回去复习基础知识应该有更深入的认识，所以要做好长时间学习思想准备，不要因此放弃，不要急于求成。

第五：要想更好得掌握python，我们的学习不能只是停留在学习语法阶段。 进入深入阶段的你，对 Python 几乎了如指掌，那么你一定知道 Python 是用 C 语言实现的。可是 Python 对象的 “ 动态特征 ” 是怎么用相对底层，连自动内存管理都没有的C语言实现的呢？这时候就不能停留在表面了，勇敢的拆开 Python 的黑盒子，深入到语言的内部，去看它的历史，读它的源码，才能真正理解它的设计思路。

第六：我们为什么学习Python？高薪？升职？知道自己要什么，知道自己做什么，怎么做，这个很重要。

说了这么多，以上这些如何学习呢？有没有免费资料？

读者福利：关于学习Python的一些资料分享

1、Python入门

下面这些内容是Python各个应用方向都必备的基础知识，想做爬虫、数据分析或者人工智能，都得先学会他们。任何高大上的东西，都是建立在原始的基础之上。打好基础，未来的路会走得更稳重。

计算机基础：

python基础：

Python入门视频600集：

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

2、Python爬虫

爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择。

通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来，分析删选后得到我们真正需要的信息。

这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等，都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。

Python爬虫视频资料：

3、数据分析

清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。

这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！起薪10K真的是家常便饭。

4、数据库与ETL数仓

企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。

传统的数据仓库集成处理架构是ETL，利用ETL平台的能力，E=从源数据库抽取数据，L=将数据清洗（不符合规则的数据）、转化（对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计），T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。

5、机器学习

机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。

机器学习资料：

6、Python高级进阶

从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。

到这就基本就可以达到企业的用人要求了，如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板，我这里也为大家整理了一份，真的可以说是保姆及的系统学习路线了。

但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。

一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。

这份完整版的Python全套学习资料已经上传至优快云官方，朋友们如果需要可以点击下方链接费获取【保证100%免费】

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