零基礎學習Python可以學會嗎？你有哪些方法？(python零基礎培訓)

先說結論，自學python可以學會，我就是自學的。目前從事數據分析相關工作，接觸python七餘年。分享一些自學python的方法和注意點：

先說說那些年，追Python走過的彎路。

彎路一：

盲目的去學。

很多人在對於Python這個行業什麼都不了解的情況下就盲目學習，比如：不知道未來發展趨勢，不知道學習Python應該注意哪些初始問題，不知道具體的學習規劃學習路線等等，一味的買書看書，看視頻，到了中期階段萌生放棄的想法，和主要是因為覺得自己越學越迷茫，也知道自己這樣學找不到工作，這是初學者最大的誤區。

彎路二：

沒人指點。

在之前，學習一門新的語言不是一件容易的事情，我當時從來沒有想過找一個這個行業比較厲害的人去請教下，現在我終於認識到了一點什麼叫\\\"方法不對，努力白費」所有的Python大神都有自己的學習方法，而學Python的學習也基本是一致，而對於一個什麼都不懂的初學者根本不會知道怎麼學，這也是造成失敗的最直接原因。所以學Python一定要有人指點。

彎路三：

盲目看書。

對於新手來說，學習一個技能肯定是買書看書，但是後來我才實踐的證明，對於一個啥都不懂的初學者來說看書基本可以成為無用的，因為這樣的結果就勢必會造成大多數人的情況：能看懂，但是永遠不會寫，這就是我最初出現的問題，非常煩人，所以建議初學者少看書，多動手，必須弄清楚Python的效率學習方法。

彎路四：

到處搜集視頻。

好像大家都有一個毛病，就是到處搜集資源，雲盤裡有很多東西，但是基本是從來都不看，所以說視頻在精不在於多，我當時自學Python的時候也搜集了各種視頻，這裡看看，那裡看看，學的一點都不系統，而且學了之後也找不到工作，其實很多視頻內容是類似的，講的稍微有一些區別，建議大家挑一套好的視頻資源學習，不要換來換去

彎路五：

代碼規範。

因為最初是自己一個人，沒人告訴，最初編寫代碼的時候不知道寫代碼的基本規範，所有的代碼全部是頂格寫，自己看的時候都費勁，後來有人告訴我寫代碼應該注意規範，我才明白。

學習Python確定切記三點：

1.少看書，多動手，手別懶

2.初學的問題，不要覺得自己很NB，該找人問就找人問

3. 學Python的人很多，同時放棄的佔據80%

學習路線：

一部分:

• 開發環境搭建：環境搭建 編輯器 基本調試雙版本兼容
• python基礎：基本知識 面向對象編輯 面相對象設計思想
• python高級專題

二部分:

• linux基礎：獲取與安裝
• python web工具：序列化 網路資源獲取
• python部署工具：pip virtualenv fabric
• 關係型資料庫：基本理論 DB_API與sqlite3 Mysql
• Python web框架基礎原理

三部分:

python web開發:

• web.py 基礎
• Django基礎
• Flask基礎
• Tornado基礎

四部分:

項目實戰

上述學習6個月時間左右，如果一天高效率用6個小時學習，學完之後至少可以找到8000+以上的工作，前提是有人指導，因為有經驗的人給你指導了，你的目標才會更清晰，學習起來包袱沒有那麼重。

關於學歷的問題：

很多人在學習的時候會擔心自己的學歷找不到工作，說下我對於這個事情的理解，現在這個社會好像在說學歷越來越重要，我個人並不是這樣認為的，如果一個人因為學歷而不去學習技術，一直做又臟又累的活，那他可能就是這樣的命運。人不會因為學歷而不學習技術，至少學歷無法改變，但是你總可以改變其他的東西。

是否應該去培訓？我個人的建議不應該去培訓，根據現在行情來看，模子一樣的培訓出來找不到工作的人很多，建議在線上學，這樣可以降低很多成本，找一線工程師進行指導，這樣學習到的都是最新的技術，還可以邊工作邊學。

關於在校的學生如何學Python：我見過很多在校學生大學四年都是混過來的，在目前來看，我們可以把他看成是正常的現象，到了大四的時候，很多人就開始恐慌找工作的事情，那個時候想學業沒有學習的心，一直在糾結之中，這就是畢業學生的迷茫。所以現在大二大三的學生一定要吸取前面人的教訓，不要等著大學混了四年，然後去還債。不知道要用多少的時間才能還回四年欠下的債。

1、關於學習。Python開發的技術，主要靠自學應該，可能有些大學開的課有相關方面的課程，但新技術還是要自己去學習。另外，知識學的好，不如東西做的好，要多練習多多練習多總結經驗，做出來東西擺出來讓別人看，且看著是那個樣，看著舒服，才是王道，而你懂的多，但就是動手能力不行，讓你做個東西，做半天做不出來，那別人會怎麼想，可想而知。

2、關於代碼編寫：建議初學者脫離可視化編輯器，練習手寫代碼能力，這樣看似麻煩，笨拙，但堅持下去，真正到你進行設計時就會體會到其中甜頭。手寫代碼，對於你對代碼的理解是很有幫助的，同時也會便於編寫更具有語義的代碼。

3、關於學習方法：自己不理解的實在想不明白，請高手幫你解決，當然盡量提些有技術含量的問題，基礎知識不懂了就去翻翻書。經常逛論壇或者B站，向高手學習經驗，推薦棒棒團，大家可以去看看，裡面高手很多。

學習Python的三類人：

第一類人：要對Python有熱情。對Python有熱情的這些人，不管是自學進入Python這個行業，還是以後在Python這條路上的發展都是非常的快。

第二類人：就算沒有第一類人那麼對Python有熱情，那麼我們也要為生活考慮不是嗎？做一個有目標的人也是不錯的，為了更好的生活質量，為何不下功夫好好學學Python呢？

第三類人：聽別人說Python的薪資比較高，對Python沒有任何熱情，且沒有自制力，我覺得可以儘早放棄了，不是說不能入行，我身邊有這樣的同事，做了3年Python技術還停滯不前，經常向我這個不足1年的Python問題，可真是實打實的基礎啊！

進階階段：入門Python高級專題可以學習的不是特別深入，當初我入門的狀態熟悉了基礎的環境搭建，模塊，以及補了一些前端方面的知識，然後後面就開始正式的接觸Python框架：Django，Tornado.以及更多的項目思想，網盤，博客，頁面等}現在回過頭來看，無論是學Python，還是學編程，其實最好的辦法，就是類似於從前學一門手藝。

你可以自學，但是要有一個老司機當你師父，你就會進步非常快。書上和教程上的知識點並不難，難的是具體問題的處理，這時候，老司機有經驗，他能指導你，讓你少走彎路。

文源：小白師哥

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首先，學習從來都不是一件容易的事，但是如果說在當今眾多編程語言中，最容易入門學習的，我覺得就是python了。

python創始人有一句名言，人生苦短，我用python，絕不僅僅是戲言

python入門相對容易

在眾多編程語言中，python毫無疑問是比較容易入門的。python是最近幾年隨著大數據的火熱而逐漸流行起來，我所知道的所有目前使用python工作的大都是自學的，包括我，現在主要有python做數據挖掘，當初python也是自學的，所以說如果你想自學python，這是完全可以的，just do it 。不用懷疑，如果非要懷疑，得先懷疑自己的剋制力。

python語言本身

python是面向對象的編程語言，所以說在python中一切皆對象。

大體上，所有的語言基本都是想通的，如果你會其他語言，再學python簡直不要太簡單。

據我學習經驗，python大體有以下幾個要點：

數據結構

這方面主要掌握最常用的結構：列表，字典，元組，集合，還有字元串以及他們的方法，這是語言的基礎，無論再高級的用法，都脫離不了這些基礎結構

函數

我們經常會聽過函數式編程，python也是如此，python函數中的難點在於：閉包，裝飾器，yield和迭代器，這些高級的用法，在實戰中實在太好用

類和對象

python無處不對象，類也是一種對象，類有屬性和方法，python中的類對象就是屬性和方法的封裝。

類和對象算是python中最重要也是最難學的部分了，重要在於，幾乎所有的外部庫提供的介面都是類，難學在於python類中無處不在的魔法方法，可以給你的類增加魔力的特殊方法，如果實現了這些魔法方法，在特殊的情況下就會被自動調用。

模塊，框架

模塊是一段功能代碼的封裝，是更高級的封裝，python自帶有豐富的模塊，比如正則的re，圖形方法的Tkinter等等。

但是python之所以能夠火熱，還和他豐富的外部模塊庫有直接關係，比如：web後端開發方面，有flask,django這些強大的框架；爬蟲方面，有scrapy爬蟲框架，還有requests框架，beautifulsoup4框架；在機器學習方面，有numpy ,pandas,scikit-learn等主要框架；在深度學習方面有TensorFlow，Keras等框架，在分散式計算方面有spark等框架，可以說，整數因為有這些外部的庫和開源框架，python才有今天的流行和火熱。

多進程多線程

由於python全局鎖機制，也即 GIL，只能同時僅有一個線程來執行，獲得相關的鎖，存取相關的資源，當然現在已經有啦cpython,jpyhton的寫法。

python縮進

python拜託了像Java中煩人的花括弧，直接採取縮進的方式，在編輯器和開發環境中可以自動縮進，像文章一樣優美，而且更利於閱讀，當然，這僅僅是對於沒有任何編程經驗的人來說比較友好，如果你有其他編程經驗，會覺得很痛苦，我有一個做Java開發的，接觸python就被他的縮進方式弄得直崩潰，哈哈!

結語：

python入門比較簡單，但是能學的精通就很有難度了，比較python中的難點還是很多的。

但是，如果很容易學的精通的話，那你再去學就失去了意義了。

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什麼是Python？

在過去的2017年里，Python開發者在全球快速增長，國內小夥伴學習 Python 的熱情一路高漲。同時，PYPL發布7月編程語言指數榜，Python 在今年5月首次超越 Java 拿下榜首位。此外，作為人工智慧的主要編程語言，在人工智慧風口已經到來的 2018 年以及未來的幾年，Python勢必繼續高歌。據統計，現在初級python工程師的起薪一般在10-15K。

Python語言的優勢是什麼？

1. Python編程簡單直接，更適合初學編程者，讓初學者專註於編程邏輯，而不是困惑於晦澀的語法細節上。
2. 易學，Python入手非常快，學習曲線非常低，可以直接通過命令行交互環境來學習Python編程。
3. 免費/開源 Python的所有內容都是免費開源的，這意味著你不需要花一分錢就可以免費使用Python，並且你可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。
4. 面向對象 Python既支持面向過程，又支持面向對象，這樣編程就更加靈活。
5. 教育部考試中心於2017年10月發布通知，決定自 2018年3月起，在計算機二級考試加入了「Python 語言程序設計」科目，Python越來越流行。

以下是學習Python的線路圖及各階段需要掌握的知識內容。希望能幫到小夥伴們。

第一階段：Python核心編程

學習目標

1. 掌握Python基礎語法, 具備基礎的編程能力；
2. 建立起編程思維以及面向對象程序設計思想；

主要內容

• 計算機組成原理
• Python開發環境
• Python基礎語法
• 高級變數類型
• 給程序添加邏輯
• 面向過程編程思想
• 面向對象編程思想
• 常規演算法實現
• 模塊和包

第二階段：Python高級編程

學習目標

1. 掌握Python多平台的遷移；
2. 掌握程序設計中處理並發相關技術, 並能夠編寫支持高並發量的網路程序；
3. 掌握正則表達式語法規則以及Python處理正則表達式的re模塊, 能夠實現對字元串進行複雜模式匹配；
4. 掌握Python常用第三方庫的使用；

主要內容

• Python多平台遷移
• Python常用第三方庫
• 文件處理與持久化
• 網路編程
• 聊天伺服器開發
• 線性代數基礎

第三階段：資料庫SQL

學習目標

1. 掌握關係型資料庫表的設計；
2. 掌握數據的增刪改查；
3. 掌握Python資料庫操作的庫；
4. 掌握MySQL操作相關技術, 熟練編寫各種資料庫操作SQL語句, 並能夠進行Python與MySQL之間的數據交互；

主要內容

• 數據原理
• 數據持久化方案
• Mysql 資料庫
• MongoDB 資料庫
• Redis 資料庫

第四階段：前端開發

學習目標

1. 可根據UI設計提供的設計圖，獨立開發Web網站的前端頁面；
2. PC端和移動端頁面交互和特效；
3. 前端頁面性能優化；

主要內容

• PC端開發實戰流程
• Html5和CSS3
• JavaScript編程
• DOM操作
• JQuery插件使用

第五階段：Web全棧開發

學習目標

1. 根據產品原型圖，獨立開發Web網站的前端界面；
2. 根據業務流程圖，開發Web網站的後台業務；
3. 根據Web框架的設計，開發出對應的資料庫；
4. 緩存伺服器的操作和設計；
5. 非同步任務的實現；

主要內容

• Linux 伺服器配置
• Python Flask 開發
• Python Django 開發
• RESTful 介面開發
• 數據化項目開發
• 中間件開發
• 測試驅動開發
• 網站部署與管理
• 非同步任務的實現

第六階段：網路爬蟲與搜索引擎

學習目標

1. 實現定向抓取互聯網上的海量信息；
2. 掌握爬蟲的工作原理和設計思想；
3. 掌握反爬蟲機制；
4. 掌握反反爬蟲的機制；
5. 掌握運用爬蟲框架實現分散式爬蟲；
6. 掌握主流的爬蟲框架實現數據採集；

主要內容

• 爬蟲工作原理
• 反爬蟲機制
• 北京房價數據爬取
• 分散式數據採集
• 定向抓取互聯網信息
• 制定爬蟲採集系統

第七階段：數據分析

學習目標

1. 掌握數據挖掘基礎工具使用；
2. 掌握數據挖掘處理數據方法；
3. 深入分散式文件系統HDFS
4. 理解分散式資源管理框架Yarn
5. 掌握分散式計算框架Spark

主要內容

• 數據探索
• 數據處理
• 數據可視化
• 數據統計方法
• 數據挖掘與建模
• 模型評價與分析
• Hadoop-Spark
• 金融數據量化分析
• 北京房價預測
• 水色圖像水質評價

第八階段：人工智慧

學習目標

1. 掌握機器學習的基本演算法原理；
2. 掌握常見流派及幾大要素介紹；
3. 掌握分類、聚類、回歸、神經網路；
4. 掌握常用庫scikit-learn；
5. 掌握圖像識別、檢測的實現；

主要內容

• 機器學習sklearn
• 邏輯回歸
• TensorFlow 框架
• 樸素貝葉斯
• 支持向量機
• K-means演算法
• 決策樹
• CNN-人臉識別
• RNN-語言建模

以上就是目前比較好的幾個Python的發展規劃和前景，讓你學習Python有個流程，不在會暈頭轉向。

為了幫助小夥伴們更好的學習Python，技術學派整理了Python的相關學習視頻及學習路線圖。

關注「技術學派」後，評論轉發文章，私信回復：Python學習

希望我的回答對您能有幫助，另外，如果在學習過程中有技術問題可以和我交流交流。

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我推薦一個叫codecademy的網站。

它很適合零基礎且學一點就想要得到鼓勵的朋友。

Python | Codecademy左邊欄有相應的教程和題目。

直接在右邊練習。save&submit之後又是下一題。是不是有點像打遊戲過關斬將？

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謝謝邀請

python是一門入門相對比較簡單的語言

集成度極高的一門編程語言，很多語法細節已經被封裝起來了

為什麼易學？

1. 通過不多的代碼能直接展示功能，很容易讓初學者建立自豪感

2.python屬於解釋性語言不需要中間的編譯過程，簡單概述一條龍服務

為什麼值得學習？

1. 編寫桌面圖形用戶界面程序

2. 可以進行圖像處理，3D遊戲開發

3、網路爬蟲技術

4. Python Web開發

5、大數據分析與挖掘

6、Linux系統運維

對於零基礎的學習python建議先惡補下計算機基礎

然後學習編程要準備好兩樣東西

1.持之以恆的耐心

2.保持學習激情

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作為一枚從業多年的Python運維開發，答案是肯定可以學會的，因為我就是自學的。

我從而大二開始學習，大二暑假就找到了一份實習工作。

學習方法：練習，練習，練習

不管你是看書，還是看視頻，或者培訓機構，你最重要的是要動手「練習」。

編程是一門技能，不是知識，你需要不斷把這些知識內化，這個過程就是反覆練習。

在看書和視頻，培訓結構之間，我覺得最環保就是買兩本靠譜的書，買一點市面上付費的視頻（付費視頻自己搜索，我就不推薦了，避免廣告嫌疑），培訓機構就不推薦了。

好的書籍循循善誘讓你入門起來更為容易，付費視頻保證質量，讓你接觸實際工作中工程化實踐。

千萬不要隨便看那些免費視頻，免費視頻大多質量不高，浪費時間還可能引導你錯誤方向。

我公眾號和頭條號很早分享過一篇文章「Python Web開發入門從到放棄」你可以去看一下，裡面推薦幾本書。

https://mp.weixin.qq.com/s/BSIzsczdyjd7PV1DaFkU5g

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零基礎學習Python，我可以很負責的告訴你，完全可以學會！

國內編程入門語言是C語言，國外的編程入門語言是Python，所以Python入門，零基礎學習完全沒問題。

這裡介紹一下學習途徑，國內的學習途徑有慕課網，網易課堂，騰訊課堂等，這些有基礎到高深的視頻教程。文字教程直接搜索Python 看3.*版本的文檔，如果英文水平不好，可以使用中文文檔，也可以去看其他的文檔教程！

Python的應用範圍很廣，科學計算領域，Web服務，大數據，分散式計算，圖像處理，人工智慧等等，只要專註鑽研一方面，必定學有所獲！

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一：明確自己的學習目標。

二：基礎的Python學習。（基本數據類型，結構）

三、掌握Python的條件、循環和相關的執行語句。

四、面向對象知識。

五、項目實踐。

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其他的回答都是在解釋Python的難易程度和介紹，本回答直接會告訴大家怎麼學會容易。

如何學習Python：

1.找到未來的職業發展

在回答本篇問題之前，我結合自己帶學生的經驗想了一下。很多人學生沖著互聯網熱潮，大數據和人工智慧的火爆準備入門Python。實際上不知道python學習之後可以做什麼。在學了很多基礎知識以後，在小項目上都不知道如何下手。所以，一定在學之前，充分了解Python是什麼，並且未來可發展的職業方向。首先我們看一個職業發展的圖：

上面這個圖片關於python的發展路徑一共有六條，但是我們下邊給這個圖簡化一下，並且加上對應學習的重點，我們根據自己未來想做的領域來規劃如今重點學習什麼知識：

我們看到上圖每一條對應的路線下面都有一排數字，我們也根據這樣的路徑涉及了如下階段的學習重點。

2.找到學習重點

第一階段、Python基礎

• 計算機組成原理：計算機組成部分、操作系統分類、B/S和C/S架構、理解軟體與硬體的區別
• Python變數以及開發環境：字元串、數字、字典、列表、元祖等
• 流程式控制制語句：程序的執行順序，順序執行、循環執行、選擇執行
• 函數：定義函數、調用函數、函數的嵌套、遞歸函數
• 文件的基本操作：文件的打開、編輯、關閉
• 面向對象編程：類對象、實例對象、定義類、實例化對象
• 異常處理：學會捕捉異常、自定義異常
• 模塊和包：理解模塊和包的概念並學會使用
• 飛機大戰遊戲製作：自己獨立完成飛機大戰遊戲

第二階段、Python和Linux高級

• Linux系統應用：Linux發行版系統的使用、基本的操作語句

• 網路編程：TCP/IP協議、伺服器工作過程

• 並發編程：線程、進程、協程

• 函數高級應用：熟練使用函數的調用等

• 正則表達式：熟練舒勇re模塊的各種方法

• 資料庫：關係型資料庫、非關係型資料庫、MySQL

• Python語法進階：閉包、裝飾器、生成器、迭代器

• mini-web伺服器：根據網路服務的過程寫出簡易的web伺服器

• mini-web框架：可以編寫簡易的web伺服器框架

第三階段：前端開發

• HTML的學習：HTML的文檔結構、快速創建HTML方法
• CSS：CSS的使用
• PS的簡單應用：Photoshop的基本使用、取色、圖層
• JavaScript的學習：JavaScript的基本語法
• jQuery的學習：jQuery的使用
• Vue框架：框架的使用以及注意點

第四階段：Web開發

• Flask web框架的使用：模板與表單、資料庫的使用、單元測試、第三方擴展與部署、Redis緩存使用、GIT版本控制、雲伺服器的使用、驗證碼的收發、網站項目開發實戰
• Django web框架的使用：框架的使用方法、模型介紹、ORM以及資料庫操作、視圖以及模板、Django中間件、Django REST Framework、網站項目開發實戰

第五階段：爬蟲開發

• 爬蟲開發的知識體系與相關工具：網路爬蟲的原理以及相關爬蟲工具
• MongoDB資料庫：資料庫的增刪改查
• Scrapy框架：框架的原理以及使用
• 定製化爬蟲採集系統：數據的採集、分析
• 爬蟲實戰項目：實用型綜合爬蟲應用

按照上述學習路線圖的重點學習路徑，分塊來學習。用大小型項目檢驗自己的學習成果。如果有需要書籍或者是配套視頻和課件源碼的，關注+私信

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問這個問題就像問「某種食物好吃嗎？」或者「某部電影好看嗎」「某個遊戲好玩嗎？」一樣，沒什麼意義。

這種問題，基本上相當於廢話。對一個人來說容易的東西，對另一個人可能難於登天。對於編程語言這種東西，只有自己扎進去學一段時間，才能知道是否容易——不過如果真學了一段時間的話，應該也不會來問這種問題了。

買幾本書，上搜索引擎上多搜一搜「python入門」，耐心配置編程環境，開始按照案例敲幾段代碼，比跑來問這種問題有意義得多。

一般公認，python是一種容易上手的編程語言。它語法簡單，比較符合直覺，又有許多前人已經開發好的包可以有效提高效率。它最近幾年也非常流行，關於python編程與實現上的問題和答案可以輕鬆找到。

可以說，python是目前資源最豐富的編程語言，只要想學，總是能找到許多有價值的幫助。

但是不開始學，就什麼都沒有。無論問這個問題是求安慰求鼓勵還是求罵醒，都沒什麼意義。

要是想學，就去按部就班一點點開始。