前言

新手小白学Python在还没有人带的情况下很容易半途而废，首先给大家总结一下我这两年Python的学习、开发经验遇到一些问题，大家首先得正视这些问题，因为超90%的人在初学Python时都会也遇到。

①自学网上资料多，但质量参差不齐；

② 资料杂乱又不成体系，而且缺乏企业级项目实战；

③ 应用方向太多了，没有全面的学习路径不知道怎么选择；

④ 遇到问题没人带，只能自己苦苦摸索，最后把自己逼到放弃；

（文末送读者福利）

而这些问题，绝不是个例，相信很多人都曾遇到过，甚至觉得自己不学这个

在学习Python的过程中，首先就得想明白3个问题：我会就这三个问题给大家具体分析高效解决的方式

1、学习python，要解决什么问题?

2、学完Python你想做什么？如何规划自己的学习路径

3、要学哪些东西?

python只是一门编程语言，要清楚如何利用这门语言解决问题，Python实际应用实在太广了。在python基础知识学完之后，必须要了解自己想要应用方向，应该方向不同学习的路径也会有变化。

你想做web开发，但学完python基础知识，跑去学numpy，pandas等知识，也不能说我要用python做数据分析，学完python基础知识，又去学django，flask框架。

这个道理，就跟我们想要去泰国旅行，肯定不会买去日本的机票一样，很简单，但是我们不得不承认，还是会有人犯迷糊，上来就开干，这个坑能不踩就不踩。

学习方向真的很重要！这几个
1）网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣 。

2）自动化运维：自动化处理大量的运维任务

3）数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果

4）游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中

5）自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。

6）网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站。

7）爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。

8）人工智能：Python由于简便、库多、可读性强、可植入等优点，被作为人工智能的主要开发语言，所以学Python是进入人工智能行业的不二利器。

这个路径是我们系统学习的逻辑主线，我会根据主线来决定下一个完成的的目标是什么，需要学习哪些知识点哪些，避开暂时不需要学习的知识点。然后每学习一个部分，我就能够有一些实际的成果输出，利用成果产出来形成正向刺激，激励后续的学习。

我们在后续的学习过程中，掌握好基础知识，其次再就是运用，在“运用中深入理解，在深入理解中优化应用”。相互印证理解，才一种自然而然的深入学习过程。另外就是大家自行学习很容易遇到编程报错怎么办？该怎么解决？

第一步：

遇到很多初学者，环境不会安装，导包错误，直接卡到了第一步，结果因为一个很简单的问题，也浪费了自己的很多时间，其实里面大神简单指导一下就能茅塞顿开，加了学习群的萌新大家一定要多问多沟通。

第二步：

实在不好意思问的再就自己百度，查阅相关文章，一般你遇到的问题，90%以上已经有人遇到过了，百度一下，看看人家最后的一些解决办法，多尝试，一定要有意识的培养自己解决问题的能力，这点我觉得是做开发的一项基本素养。

说到下意识的培养自己的编程思维，我这里举个简单的例子，一个列表，[1,3,5,7,9],我想随机抽取3个元素，有没有最简单的方法？当时遇到这个的时候，我自己有意识的想去搜下python中有没有那种一行代码就能搞定这件事的方法，结果确实搜到了sample方法，就用这一行代码搞定了

除此之外，不仅仅在列表中有随机抽样的sample方法，我在工作中还遇到数据分析pandas DataFrame随机抽样的需求，同样，我仍然下意识的去搜有没有那种类似random.sample的方法进行随机抽样，确实不出所料，也搜到了一个sample方法，并成功抽样

第三步：

百度不到的话，如果是一些编程方法函数之类的，去查阅相关文档，看有没有类似的方法，比如上面的数据分析库pandas随机抽样sample的用法，可以直接去查阅官方文档，看看最规范的用法是什么，比如，箭头所指的，提供了个数和比例两种抽取方式，这样学习才会进步。

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读者福利：知道你对Python感兴趣，便准备了这套python学习资料，

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门Python是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
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