Python 是一个“优雅”、“明确”、“简单”的编程语言。
用 Python 的人越来越多
Python 可以让开发者用更少的代码完成更多复杂的效果开发。我们使用过的很多产品都是基于 Python 开发的，国内的豆瓣、知乎、果壳，国外的 YouTube、Dropbox 和 Reddit 等也是诞生于 Python 的框架之下。
掌握 Python 后，你还可以用更短的时间，更高的效率学习和掌握机器学习，甚至是深度学习的技能。
越来越多的高手都使用 Python 来编写框架、制作工具，因此会吸引更多人来使用。
越来越多的人习惯用 Python 来完成某项功能，那么开发功能的人也不得不选择继续用 Python，继续提升 Python 的使用体验，这是一个正向循环。
有时候你的“技能大涨”，很可能就是因为在这个巨大的协作网络中，开发框架的人和你在说同样的语言，你只不过是把它们的研究成果，“拿来”使用。学 Python 要有目的
不外乎这几种，有的人想要通过学习 Python 转行成程序员，实现行业上的转变；有的人希望通过学习 Python ，在现有岗位上提升自己；当然也有很多人只是从众，看到这门语言火，学的人多，自己也要凑凑热闹。
明确这个目的后，你就要朝着自己选定的方向奔跑，这样跑起来就没有那么痛苦，每天可以看到自己的进步；另外，你可以根据自己的目标，去针对性的学习，例如运维开发、web服务、数据分析、机器学习等各个方面的细分领域，去安排自己的学习路径。
比如最近在 GitHub 上很火的一个项目：Python 抢票工具，一度占据 GitHub 趋势榜第一。
项目名很干脆，就是“12306”，标星超过8.4k，来自名叫文贤平的程序员。
这个抢票助手支持 Python 3.6 以上的版本，而且功能一直在更新。
有些后起之秀，也是在它的基础上开发出来，然后广受欢迎：
标星4k的“py12306”便是其中之一，它支持分布式抢票。
这些用 Python 做出来的小工具，已经有许多人亲测抢票成功了：
△12306项目的用户评价
△ py12306项目的用户评价
这可能就是 Python 的强大吧，小处着手也有大魅力。或许你的内心深处也想变成这样的一位魔法师。
而我更加着迷于程序员区区几行代码的脚本所展现出的威力，对于外行而言，这是超乎他们想象的某种能力。为什么你守在电脑前盯着秒针，同时在线了很多云抢票软件，还拉了不少朋友为你点击加速，却不一定能抢到票，程序员只需要提前花 5 分钟写 3 行代码就能轻松搞定。怎样开始学 Python
我常常因为 Python 带给我的那些惊人的冲击而想去学习这门语言，就像是那些想要转行 IT ，或者想学习编程但不知如何开始的人。看到网络上的书单推荐，一个猛子扎进了理论学习的汪洋大海，从苦读入门基础书籍开始，一本书坚持读完都很难，学习的积极性也被不断的挫败感消磨得所剩无几。
我明白一门语言不可能几分钟就能学会，看完入门书后应该会对 Python 有个初步的印象了，照着书上的示例操作一番，就要选择一个合适入门的教程了。
在这里推荐这个视频课程，适合想入门 Python 的零基础小白。
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课程讲师：齐伟
研途教育科技有限公司 CTO，Python 畅销书作者，在大学开设《机器学习实践课程》，高效特聘研究生导师。具有丰富的从业实战和一线教学经验，授课风趣幽默，通俗易懂。- 课程基于 Python 3 来讲解，从基础技能到实际案例，辅助练习演示和课后作业；
- 带你充分建立 Python 编程思维，扎实掌握编码能力，学习后可独立完成小型程序开发；
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适宜人群
学习 Python 真正的门槛在于系统知识，很多人学完 Python 的语法后，觉得很简单，但转头用 Python 标准库的时候，却发现自己连文档都看不懂。标准库需要系统知识，操作系统、数据库、进程和线程，socket 编程，网络协议等，这些对初学者来说都是高门槛，只有掌握这些，Python 才能真正发挥出威力。
很多人在学习 Python 的时候走了极端，最后的结果就是要么不注重理论知识的学习，要么就是沉浸在项目实践中，到最后，你会发现自己 Google 的能力越来越高，但是真实的编程能力并没有得到提升。
学完 Python 后的职业选择
那么我们学完基础知识之后，可以尝试着做哪些方面的项目呢？Python目前被使用最多的是：一、搭建个人博客、网站（进一步学习 Flask、Django）；二、数据爬虫（进一步学习 Requests、Scrapy）；三、数据分析、机器学习、深度学习等（进一步学习 Numpy、Pandas、Scikit-learn 等）；四、通过丰富的第三方库实现各种各样的小想法。
其中，做数据爬虫项目是很好的巩固 Python 基础知识的方法。数据分析、挖掘就不用说了，几乎是现在 Python 最火的方向了。
知乎有大神制作了一个表格，将以上提到的五种方向，从学习难度、入门门槛、回报系数三个方面来评分，当然其中有个人倾向，各位可以做个参考：
在学习 Python 的时候，造轮子的体验迫使我在过程中就构思整个框架，我要求自己必须尽可能的考虑到所有的情况，于是就要不断完善自己的知识体系，去看别人的代码来修正自己的，这个过程挫败感极强，但是只要有那么一点点的成就感，那这快乐也是无与伦比的。
尽管现在自己依然非常菜鸟。不过我并没有以前那样惧怕技术了，就像你明白魔术背后的原理后，会更多的思考原理本身。
只看书不会进步，思考和实践才有成长，自学编程是一个比较枯燥的过程，如果没有正向反馈，学习的积极性很容易被打压下来，所以你应该积极参与到相关的技术圈子中去。
尝试去解答力所能及的新手问题，向圈子中的大牛们寻求帮助，善于总结自己所学到的东西，分享给更多的人，记住，你不是一个人在战斗！
