看2018年python如何擠掉java排名第一python入門
Python 的火根本停不下來！
在過去的兩年間，Python 一路高歌猛進，成功竄上“最火程式語言”的寶座。
而近期，資料科學網站 KDnuggets，釋出的2018資料科學和機器學習工具調查結果也顯示：Python 榮登第一，成為最受青睞的分析、資料科學、機器學習工具。2017年Python已經擁有超過50%的份額，如今2018年已經提高至65.6%。
看2018年python如何擠掉java排名第一
（表：KDnuggets2018年頂級分析/資料科學/ ML軟體調查）
俗話說外行看熱鬧，內行看門道，我們已經知道了python的火熱情況，但是學一門程式語言是需要花大量精力的，所以我們最關心的還是
“我有必要去學嗎，
這門程式語言適合我嗎？
我應該怎麼學？”
對於看到這篇文章的讀者，有兩個問題想必是你們所關心的：要不要學習 Python？如何快速學習 Python？學習 Python 有哪些坑？
第1個問題：要不要學習 Python？
未來是人工智慧的時代，有理由相信 Python 將發揮更大的作用。
2017年7月20日，國務院印發了《新一代人工智慧發展規劃》，提出了面向2030年我國新一代人工智慧發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施。
2017年10月11日，教育部決定自2018年3月起，在計算機二級考試加入了「Python 語言程式設計」科目。
2018年1月16日上午，教育部召開新聞釋出會，在此次「新課標」改革中，正式將人工智慧、物聯網、大資料處理劃入新課標，這也就意味著今年秋季入學的高中生，將要開始學習 Python 了。
看到這裡，你還會懷疑學習 Python 的意義嗎？凡事預則立，不預則廢，生在這個時代，沒有理由對 Python 一無所知。
對此，我想說，完了我愛上了 Python！因為 Python 的方向太多了！
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第2個問題：如何快速學習 Python ？
Python 好不好，事實足以說明，重點是 Python 該怎麼學。在我看來，有3個要素。
第一，明確學習目標。
第二，系統性學習。
明確了目標，還需要掌握學習方法，任何一門程式語言都應該先系統性學習，而不是碎片化地學習，畢竟一門語言包含太多細節，碎片化的學習，顧此失彼，淺嘗輒止，無法從全域性把握。
當然，系統學習也要講究方法，一頭扎進書本里，動輒數百頁的教材難免讓人望而卻步，很多時候效果並不好。
因此，系統學習需要選擇精煉的資料，篇幅短，知識點全面，並輔以生動的例項，事半而功倍。
第三，階段性成果。既然是學習，必須有階段性成果，比如，動手寫一個搶票軟體、爬蟲、或小工具…
不僅可以明確學習目標，還兼具趣味性，更可帶來成就感，作為正向激勵，形成良性迴圈。
第3個問題：學習 Python 的幾個坑要注意！
那麼，如果想要追趕 Python 的熱潮，應該如何學習呢？
現在許多人在自學之外，都會選擇線上課程作為輔助。選擇課程的衡量標準是什麼呢？我認為有以下幾條坑不能踩：
是否有循序漸進的練手專案，課程作業
如果課程裡面，只是對著螢幕把專案程式碼敲一遍，那其實看了也不能自己真正掌握，重要的是自己在課程作業裡動手實踐，所以課程中有沒有循序漸進的練手專案，幫你提升能力，這是很重要的。
是否涵蓋 Python 全棧 所需的重點職業技能
比如是否有學習到：Python基礎；Python網路爬蟲；資料探勘與機器學習；Python Web開發，Python自動化運維。
是否針對零基礎的同學講解得生動易懂
不少課程會標註課程所需的知識儲備，需要先掌握哪些知識，才能看懂這門課，只有少數課才真正是零基礎可以學習的，這個是需要注意的。
我覺得更多學習線上課程的，還是零基礎的同學，畢竟有基礎的話，自己擼文件就好了。
是否配備了高質量的答疑服務
實際程式設計會遇到問題被卡住，真是太常見的一個事情了，很多程式設計師沒了 stackoverflow 也是無法正常工作的。
但初學者很可能是，連問題都描述不清楚的，所以有個老師幫初學者，即時解決問題的話，能節省很多時間。
萬事開頭難，給要學習python的同學開個好頭,初入程式設計行業不清楚自己是否真的可以或者擔心自己學不會。
那麼在學習之前咱們得有一個明確的學習目標，詳細的學習線路，做到不盲目學習，少走彎路，在這裡給大家分享一些python入門的學習教程和方法，以及目前python最新的學習線路，歡迎大家加入python學習交流qq群：515267276