網際網路科技發展蓬勃興起，人工智慧時代來臨，Python如今越來越火，很多人都想轉行做Python。那麼什麼是Python?

Python是一種物件導向的解釋型計算機程式設計語言，語法簡潔清晰，又具有豐富和強大的庫，它又叫做作膠水語言。Python比較簡單，容易學習和掌握，對於沒有程式設計基礎的人來說比較容易上手。

有句話叫萬事開頭難，所以你一定要做好心理準備。半途而廢就沒意思啦，千萬不能遇到問題就打退堂鼓，否則你最後也還是一無所獲，時間金錢精力倒是耗費了不少。

第一階段

首先我們要明確自己的學習目標，不管我我們學習什麼樣的知識，都要有一個明確的目標，我們需要朝著目標前進，才能少走彎路，從而在學習中得到提升。

第二階段

• 資料型別

• 流程控制

• 常用模組

• 函式、迭代器、裝飾器

• 遞迴、迭代、反射

• 物件導向程式設計等等

更高階的技能就不說了，最基礎的你需要爛熟於心。

第三階段

自學最大的一個問題是，如何運用你的程式設計

大多數同學在自學一門程式語言時，是沒有應用的場景感。就是不知道學了怎麼用，講不出具體、合理的應用。只有真正的去實踐才能理解的更快，理解的更深。如果是有老師帶著你學，是沒有關係的。因為每一階段做什麼練習，做什麼專案，知識點學到什麼程度，老師都會幫你規劃好。自學不一樣，最好每個技能點都要有明確的應用場景感，這樣學習起來目標、目的更強，不會出現看不到進步，自我否定而放棄。

學習Python後，儘快利用Python做點事情，比如看新聞說每年存一萬五，四十年可以變億萬富翁，你可以驗證下，我們要學以致用。這種學習方法，稱之為“設計式操練”。

結論：

1. Python語言作為工作中效率提升的工具，是非常好用的。

2. Python編寫程式碼的速度非常的快，而且非常注重程式碼的可讀性，非常適合多人參與的專案。它具備了比以前傳統的指令碼語言更好的可重用性，維護起來也很方便。

3. 如果沒有程式語言基礎，想學習Python從事開發行業，重點要放在Web開發學習，框架學習上。打好Linux系統的基礎，多瞭解一些Java還是比較有用的。

4. Python好用易學，在大資料、人工智慧方面具又其他語言無法相比較的優勢，如果你是有其他語言程式設計經驗者，學了Python後比其他人更具有競爭優勢。

Python的入門書籍

入門書籍

1.《Python基礎教程》（Beginning Python From Novice to Professional）

2.《Python學習手冊》（Learning Python）

3.《Python程式設計》（Programming Python）

4.《Python Cookbook》

5.《Python程式設計》（Python Programming: An Introduction to Computer Science）

6.《Python程式設計：從入門到實踐》

7.《python入門魔力手冊》

8.《笨辦法學 Python（第四版）》

9.《深入_Python_3》

10.《Python網路程式設計基礎》

11.《Python語言及其應用(美Lubanovic 2016)》

12.《Python程式設計入門(第3版)》

13.《Python程式設計初學者指南》

進階讀物

1.《Python核心程式設計》（Core Python Applications Programming）

2.《流暢的Python》（Fluent Python）

3.《Effective Python：編寫高質量Python程式碼的59個有效方法》（Effective Python 59 Specific Ways to Write Better Python）

4.《Python設計模式》（Learning Python Design Patterns）

5.《Python高階程式設計》（Expert Python Programming）

6.《Python效能分析與最佳化》（Mastering Python High Performance）

7.《Python高效能程式設計》

8.《Python開發實戰》

web框架

1.《Django自學教程》

2.《Django入門教程》

3.《Django Web開發指南》

4.《輕量級Django》（Lightweight Django）

5.《Python Web開發：測試驅動方法》（Test-Driven Development with Python）

6.《Web Development with Django Cookbook》

7.《Flask Web開發：基於Python的Web應用開發實戰》（Flask Web Development: Developing Web Applications with Python）

8.《深入理解Flask》（Mastering Flask）

爬蟲開發

1.《用Python寫網路爬蟲》（Web Scraping with Python）

2.《精通Python網路爬蟲 核心技術、框架與專案實戰》

3.《Python網路資料採集》（Web Scraping with Python）

4.《Python爬蟲開發與專案實戰》

5.《python+網路爬蟲開發實戰 （清華大學出版）》

圖形影像

1.《OpenCV3程式設計入門》

2.《OpenCV程式設計案例詳解》

3.《OpenCV開發學習秘籍》

4.《OpenCV官方教程中文版（For Python）》

5.《OpenCV影像處理程式設計例項》

資料分析

1.《利用Python進行資料分析》（Python for Data Analysis）

2.《Python資料科學手冊》（Python Data Science Handbook）

3.《Python金融大資料分析》（Python for Finance）

4.《Python資料視覺化程式設計實戰》（Python Data Visualization Cookbook）

5.《Python資料處理》（Data Wrangling with Python）

機器學習

1.《Python機器學習實踐指南》（Python Machine Learning Blueprints）

2.《Python Machine Learning Case Studies》

3.《Python機器學習經典例項》（Python Machine Learning Cookbook）

4.《TensorFlow：實戰Google深度學習框架》

5.《Python機器學習及實踐_從零開始通往KAGGLE競賽之路》

6.《Python機器學習——預測分析核心演算法》

7.《機器學習實踐指南：案例應用解析（第二版）》