故事的开始是这样的……我是标准的工科男，毕业后做了制造工程师，经常在厂子里，工作环境不太好，压力也挺大，重点是薪资不太高。
休息的时候和工人们在一起，喜欢刷刷抖音，有时候大家也会互相推荐一些好看的小姐姐的账号，还会比谁收集的多。身为厂子里的大学生，我想我还是要做一点不一样的事的。
一直听说 Python 用来写爬虫很方便，大学里计算机课的那一点点编程基础让我膨胀了……在捣鼓了几个月后，我用 Python + ADB + 鹅厂的 AI，一晚上就在抖音关注了一千多个高颜值的小姐姐。
问题的解决思路其实不难：
在掌握了基本的语法后，Coding 部分就是一块块去搜实现的代码，然后进行整合……虽然不停的出 BUG，但是在各路大神的帮助下，最终还是把东西做出来了。
虽然大学里学得是 C，但是这次我用了 Python，原因主要有3点：
1.Python 入门快
虽然大学里那点 C 都还给老师了，但是基本的语法还是很容易看懂的。有人说 C++ 的学习时间是按年计算，而 Python 是按天计算的。
另外最近刚听说了一个可怕的消息，Python 已经加入了山东省最新出版的小学信息技术六年级教材大礼包中，不仅在王者战场会碰上小学生，github 也会沦陷……
讲真，Python 和交流用的语言非常相像，就算完全不懂代码，其实也能猜出一点意思来。
是不是一看就知道，这是要在屏幕打印“hello world”？
2.各种现成的库，效率高
比如这次这个“小姐姐项目”用到的PIL库，即 Python Imaging Library，这个基本就是 Python 平台上的图像处理标准库，功能非常强大，API 却非常简单易用。
简单到什么程度？举个例子，用3行代码就能实现模糊图片。
思路：打开图片——模糊处理——另存为保存图片
实际执行效果：
而像这样实用的库，在 Python 还有很多。
比如最近热门的深度学习和神经网络领域，就有不少效率神助攻：
Caffe - 深度学习的一个快速上手开放框架。
Keras - 一个高级神经网络库，能够运行在TensorFlow或者Theano之上。
MXNet - 一个旨在提高效率和灵活性的深度学习框架。
Neupy - 运行和测试不同的人工神经网络算法。
Pytorch - 具有强大GPU加速度的Python中的Tensors和动态神经网络。
TensorFlow - 由Google创建的最受欢迎的深度学习框架。
Theano - 快速数值计算的深度学习库。
3.跨平台能力强
Python 可移植性恨高，是支持跨平台的。你可以随处运行 Python，比如 Windows、Mac、Linux、Solaris、FreeBSD等等。
感谢 Python， 让我月入 2W
通过这段代码我认识了我现在的女朋友……当然是不可能的。
随着深入学习之后，我觉得数据分析比机械要有趣，而且 Python 工程师的薪资水平也比我之前要好很多。因为这次抖音的经历，阴差阳错的，我准备转行了。
在初步掌握 Python 后，我开始刷 kaggle 的题，并且也参赛了。有点底气后，去了一家与制造业有关的互联网公司做数据分析，目前月入 20K。这个薪资和行业大牛当然不能比，但我很喜欢现在的工作环境，比以前下厂子要舒服的多。
我是如何学习 Python 的？
1.看书
基础语法推荐《Python 编程从入门到实践》 这是一本全中文的书，适合初学者入门，里面的内容很有趣，尤其是实战项目，都是趣味性非常强的例子。
数据分析推荐《利用 Python 进行数据分析》，这本书在豆瓣评分有 8.5 分。
2.加入社群
一个人学习是孤独而容易放弃的，加入社群大家可以一起解决问题，也可以互相交换学习资料。如果你跟我一样，并没有超乎常人的意志力，建议也加群。
3.找一个靠谱的视频教程
刚开始看书的时候，我搭建开发环境就花了 2 天的时间，找视频教程就变得很迫切。刚开始找了一些国外的公开课，但是我的英语水平不足以支撑我无障碍学习，整个学习效率就变得很低。
于是我转向了国内的视频教学课。我个人一直比较喜欢 PGC 的内容，对于编程教育，我希望授课老师在教学和编程这两件事情上都是专业的。最后找到了北京理工大学嵩天老师的 Python 课，他是最早一批尝试 Python 在线教育的高校教师，讲课的方式也很有趣。
这里推荐下网易云课堂和嵩天老师共同打造的《Python 应用基础》，这门课除了数据处理，还有很多关于机器学习、人工智能的内容。而且这门课有自己的学习社区，你的各种问题也有助教随时解答。
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1.AI时代的主流语言—— Python 实际应用
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