Python可以说在编程语言中是最适合小白的一门语言了，从它设计之初就以简洁为核心思想，语法非常接近人类语言习惯，所以如果不是计算专业的人员也不用担心;另一个需要解决的问题就是该如何学习，下文我们就一起来探讨一下，如何自学Python。

学习Python是一个循序渐进的过程，一般我们会经历以下几个阶段。

了解编程基础

一是变量、编程规范、基础语法等，这也是能够上手编写代码的前提。

二是数据结构，字符串、列表、字典、元组这些需要非常熟练，数据类型将贯穿你整个编程的始终。

这个部分一些简单的练习就是，自己构造一个数据类型，然后去实现基本的用法。比如你自己构造一个列表，实现列表中数据的访问、更新、删除等基本操作，比如 len()、max()、min() 函数，以及 append()、count()、extend() 等方法。

函数和方法是实现数据增删改查的基本途径，如果你在实际操作中遇到数据操作的问题，可以在具体的数据类型下查找相关用法。

Python函数及流程控制

学习 Python 的函数和控制语句，是真正去解决问题的过程。如何实现判断和循坏，如何将固定的功能模块封装成函数，这些不仅是写出代码的必要条件，也是训练编程思维的必经之路。

函数这个部分无外乎函数的定义、函数调用以及参数传递，但是要能够娴熟地写出函数实现对应的功能，需要注意的细节很多，也需要不断地训练。

流程控制则相对要好掌握一些，条件语句和循坏语句在不同的场景下练习几遍，知道判断和循环实现的过程，基本上就没问题了。

其实到这个地方，基本的Python知识你已经掌握了，你可以自己去做一些小项目，比如猜数字、各种转换器、记账工具……

利用 Python 做些事情

通常在学习一段时间之后，你就会有自我怀疑的过程，貌似真的懂了，但是离做出实际的东西又很远，学习这些究竟可以做什么？

这个时候不妨了解一些第三方库，你可以做更多的事情。比如用pandas作数据处理，用matplotlib做数据可视化分析，用eautifulSoup写爬虫，利用Flask搭建网站……这些别人搭好的轮子，你直接拿来用就可以了。当然像写爬虫和网站，你还需要了解其他方面的一些知识(比如HTTP、HTML、JS、数据库等)。

对于不同的库，内部的方法、函数你还需要去熟悉，开始的时候先掌握少部分最常用的方法，在遇到实际的问题的时候，再去查对应的更多的用法，这样会更高效。

深入 Python 编程

其实第三个阶段反复练习实践，你已经基本具备一些工作的技能了，比如 Python 数据分析、网络爬虫、写工具脚本……

首先你要了解Python的高级特性，如迭代器、生成器、装饰器等，了解类和面向对象的理念。深入下去，你可以去探索Python的实现原理，Python的性能优化，跳出Python语言本身，去了解计算机的交互原理，还有很长的路要走，但并不是每一个人都需要这个过程。

但这些高屋建瓴的东西，又是你在这个领域立足生根的重要条件，对于坚定走技术方向的人来说，这个过程是有必要的。这个时候你再去做应用层面的一些东西，又会有更加深刻的理解。

学习任何一样东西都要学以致用。对于编程来说，特别是非计算机专业的小伙伴们，不能是因为一时兴起，也不要轻易放弃，我们学习编程是为了用，所有的编程学习都应该牢牢以需求和应用为导向。具体在实现上，主要是学习一点做项目，从而循环式上升。

免责声明：内容和图片源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。

Python开发课程，课程内容涵盖Python基础与进阶，爬虫开发，数据分析，前/后端开发，人脸识别，语音识别，Django/Flask，机器学习等岗位技能，Python简单入门快，开源可扩展，人工智能从“概念阶段”正式进入“落地阶段” Python作为人工智能语言，于编程语言排行榜稳居前三，就业面广泛。随着数据量的扩大，人工智能和机器学习正在处理那些在过去似乎不可能完成的任务。所有的科技巨头(Facebook、微软、谷歌、亚马逊)都在积极开张数据工作，争先恐后地为促进这些领域的发展做出贡献。根据研究，人工智能和机器学习实践者更喜欢使用Python，因为Python易于编码和可读性较高，这样我们就不会被语言的结构所困扰。