Python程式語言由於自身具有的“清晰”、“簡略”等特點而受到眾多使用Python程式語言的IT從業者喜愛。而且，對於初學者來說，比起其他程式語言，Python 更容易上手。加上很多企業都使用Python程式語言，促進了Python程式設計師的市場需求量增加。

轉行零基礎學Python程式設計開發難度大嗎？從哪學起？

近期很多小夥伴問我，如果自己轉行學習Python，完全0基礎能否學會呢？Python的難度到底有多大？

為大家詳細解讀一下這個問題。

首先，我們普及一下程式語言的基礎知識。用任何程式語言來開發程式，都是為了讓計算機幹活，比如下載一個MP3，編寫一個文件等，而計算機幹活的CPU只認識機器指令，所以，儘管不同的程式語言差異極大，最後都得“翻譯”成CPU可以執行的機器指令。而不同的程式語言，幹同一個活，編寫的程式碼量，差距也很大。

比如，完成同一個任務，C語言要寫1000行程式碼，Java只需要寫100行，而Python可能只要20行。

所以Python是一種相當高階的語言。

我贊成把Python作為入門語言：

1、語法簡單明瞭。第一門語言，其實就是語法+Flow control（控制），而Python的語法簡單，程式碼可讀性高，容易入門。

2、Python的哲學是「做一件事情應該只有一種最好的方法」，對於初學者規範自己的學習有很大的幫助，同時也幫助初學者能夠讀懂其他人的程式碼。

3、養成良好的習慣。Python對於程式碼的要求嚴謹，特別是縮排（Indentation），對於初學者養成良好的程式碼習慣很有幫助。

4、Python的語法設計非常優秀，思想也比較現代，可以更快的理解現代程式語言的一些思想。

5、Python仍然是傳統基於Class的OO，和Java、C#、Ruby一樣，比較大眾。從Python去學Design Pattern也是比較合適的。

6、Python的內建資料結構清晰好用，優秀的程式碼很多。

7、Python免費的書很多（英文），可以找到許多資料啃。同時（國外）社群比較集中，有問題可以向高手問。

8、Python在其他領域，比如科學計算等等有廣泛的運用，對於學一門語言作為工具來說，Python很合適。學習python過程中有不懂的可以加入我的python零基礎系統學習交流秋秋qun：前面是784，中間758，後面是214，與你分享Python企業當下人才需求及怎麼從零基礎學習Python，和學習什麼內容。相關學習視訊資料、開發工具都有分享！

如何學Python？

1、選擇好方向

我要學習Python的目的不是為了解這門語言，而是為了要學會運用這門語言來解決問題。

但Python的應用方向，實在太廣了。在Python基礎知識學完之後，如果應用方向不同，要學習的東西也會大不同。

我不能說我要做web開發，學完Python基礎知識，跑去學numpy、pandas等知識；也不能說我要用Python做資料分析，學完Python基礎知識，然後就跑去學django、flask框架。

這個道理，就跟我們想要去泰國旅行，肯定不會買去日本的機票一樣，很簡單。但是我們不得不承認，還是會有人犯迷糊，上來就開幹。

我學習Python，是因為在工作中慢慢了解到Python在資料分析方面，基本涵蓋了“資料獲取→資料處理→資料分析→資料視覺化”這個流程中每個環節，是資料分析的利器，話說這風騷的操作，也是沒誰了。

2、規劃好路徑

當我確定好方向後，下一步驟就是順著這個方向，建立好我自己的學習路徑地圖。

這個路徑是一個系統性的邏輯主線，這個主線會讓我知道每個部分需要完成的目標是什麼，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不必要的。然後每學習一個部分，我就能夠有一些實際的成果輸出，利用成果產出來形成正向刺激，激勵後續的學習。

而且，如果我們身在職場，大多時候我們是沒有很大塊的時間來集中學習的。我們的學習時間被分割在了一些碎片化的時間裡。在碎片化的時間裡，系統性的學習一門知識，更需要有一個貫穿前後，系統的邏輯主線，來串聯所有相關碎片化的時間的學習。

當我確定好學習Python的資料分析知識，就按照資料分析的流程“資料獲取→資料處理→資料分析→資料視覺化”這個路徑，給自己建立了學習地圖：

A、Python基礎知識

B、爬蟲基本知識+sql

C、。。。（按自己需求選擇）

3、對基本概念建立認知

Python是我學習的第一門程式語言，我在開始學習Python的時候，是一個連什麼是字串都不知道小白。所以對我來說，最重要的開始是，首先對這一領域的基本概念建立認知！

事實上，對一門領域完全零基礎的人，想要開始學習它的話，真正重要的工作是先對這門領域的基本概念建立認知。

比如我在看到教程中有句話是“為變數賦值”，那我至少得知道，什麼是變數？賦值是什麼意思？

不知道為什麼這麼重要的一個開始，很多人都不在意，不知道是大家都天賦異稟，覺得不屑於提起這基礎的步驟，還是很多人已經忘記了從小白一路走過來的痛苦和掙扎。人是會篡改記憶的，會認為現在擁有的都是輕鬆獲得的，但真實的經歷永遠都是坎坷曲折的。

所以網上一些教程典型的通病就是，教學者用一個我們不懂的概念去解釋另一個我們不懂的概念，然後我們還是不懂。因為教學者提前預設了作為0基礎的我們的立場：已經有其他程式語言基礎，只是沒有接觸Python。

但其實，對真正如我一樣的0基礎的小白來說，大多時候，Python是我們學習的第一門程式語言。所以這個時候，對我們來說，學習Python，不僅是學習這門語言本身，還是在藉著這門語言，幫我們建立對程式設計世界的一些基本概念的認知。

當我入了門之後，就是順著在第二步建立的學習路徑，一路升級打怪，畢竟，我的征途是星辰大海！

4、最後學習中需要注意的問題

⑴、一開始絕不陷入底層原理和細枝末節的糾纏

這個坑，是把我坑的最深的坑。

舉個例子，我學到函式的時候，我在開始的時候只需要學會怎麼定義函式，怎麼呼叫函式這些基礎知識，完全不需要一開始就深入到研究函式引數的傳遞規則，到底是值傳遞，還是引用傳遞。

不是說這底層知識不重要，至少在入門的時候，我們不用一上來就深入這個層面。因為知識的學習，是一個線性的，從潛入深的順序。如果一開始，就眉毛鬍子一把抓，不分主次，可能我們很快就會體會到“從入門到放棄”是一種什麼樣的感覺。

而且我們在後續的學習過程中，其本身就是在“運用中深入理解，在深入理解中優化應用”。相互印證理解，是一種自然而然的深入學習過程。

⑵、最好是按照系統性的課程或書本來學習

既然在這個領域是新手，先接受一個已經存在的系統，再在上面修修改改，是最適合的方案。作為新手，根據我的經驗，我認為最好的老師，是一套成體系的課程或書本。

網上的文章或帖子，其實非常不適合充當我們系統性的學習一門知識的教材，因為它是非常碎片化的知識，東一榔頭西一棒子，不成體系。不要指望自己能把散落的資訊整合成系統的，那是高手要做的事情。不過這些東西，可以作為我們對某些細節的查漏補缺的參考。

⑶、以能用起來，解決問題為指導原則

在工作中，需要的更多的是一種解決問題的工程性思維，所以很多時候，我們能掉包解決問題，就沒必要自己造輪子。

舉個例子，boss要去機場，那我只要會開車，驅車把boss送到目的地就行，而不需要我去研究怎麼怎麼造車輪，怎麼造發動機，怎麼造電瓶。。。。。。

當然，如果我們學有餘力，能深入，肯定是隻好不壞。但還是那句話，開始的時候，不眉毛鬍子一把抓。

⑷、沒有什麼牛逼的事情是能夠速成的，越是底層的、收益週期越長的技能越是這樣。

“大道甚夷，而人好徑，終為所誤”。我們總會在踩了無數的坑後，才恍然大悟：捷徑往往是最長的彎路。學習一門領域的知識，對於普通人人在短時間內從0到1入個門，倒是不難，但是從1到10，到100，進階為高手，沒有長時間的投入和刻意練習，無異於痴人說夢。

Python在機器學習領域被廣泛運用，現在的研究熱點大都用Python實現；其次，自動化測驗、運維，關於測驗來說，要把握 Script 的特性，會在規劃指令碼中，有更好的作用。Python 是現在比較流行的 Script。

最重要的是Python能快速開發的特效能夠讓你敏捷驗證你的想法，而不是把時間浪費在程式本身上，並且有豐厚的第三方庫的支撐，也能幫你節省時間！

Python就業方向主要有web開發、爬蟲、人工智慧。Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程式就感覺像是在讀英語一樣，儘管這個英語的要求非常嚴格！Python的這種虛擬碼本質是它最大的優點之一。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞