不管你是待业还是失业，在这个被互联网围绕的时代里，选择python怎么学好，就多了一项技能，还怕找不到工作？，还怕不好找工作？小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里：python学好了能赚多少钱 应该如何自学，关于Python的3个谎言，别再盲目学Python了（含视频及书籍资源），如何高效学Python？，怎么自学python，大概要多久？，清华教授用了12小时讲完的Python，整整400集，拿走不谢！??。

1.python学好了能赚多少钱 应该如何自学

赚钱与否是看公司，语言只是工具，不过python在国外貌似挺流行的，学起也不是坏事，国内暂时很少做Python的，除了豆瓣一家全用Python其他都是做做网关的样子

2.关于Python的3个谎言，别再盲目学Python了（含视频及书籍资源）

本人18年自学Python，现在是一名前端开发。虽然不是大佬，但我还是想先泼点冷水！不要被市面上的各种Python培训广告冲昏了头脑：① 学完Python，并不能立马拿一两万的工资，甚至可能找不到工作！②Python也没有那么简单，不是有手就行！③别想着1个月、2个月就能学会，你至少得腾出半年时间全职学习！如果你还是执意要学Python，那么好，接下来我们看看怎么学。Python作为一门脚本语言，难度上相较于其他语言略微简单点。但对于没有计算机基础的人来说，可能最开始配置Python编译环境都能让他望而却步。这里推荐一个无需安装配置的在线编程平台（新手可以先在线写一段时间的代码，适应下）边学边练，零基础在线编程学习平台 1、Python学习路线图学习一定不是盲目的，只有先明确了要学哪些东西，怎么学，才能更高效地去学Python。这是Python的整个知识体系图谱，对于新手来说，没必要学那么多。先把Python基础和进阶知识吃透，才是入门的关键。后续你是往前端开发深造，还是去新潮时髦的大数据、人工智能，就全凭自己的兴趣。但我相信这时候的你，应该不会像现在这么迷茫。2、关于如何学Python其实网上的Python课程很多，都是比较有体系的。学Python入门和进阶的知识，用网课完全足够。但Python本质上是对一门语言工具的运用，实战比理论更重要。我们在学习的时候一定要多敲、多练、多思考！！！写代码不只是跟着视频课或者照着书本写完就行的，我们要理清每行代码的逻辑。刚开始学，*对每一句代码都加以注释，帮助我们理清逻辑，加深印象。同时，学完一个知识点后应该多去找对应的案例来练习，做到理论与实战的深度结合。推荐一套免费的Python课：Python入门到精通137讲 这套Python课的每一个知识点讲完，都会有对应的实战案例来练习，强烈推荐给新手！3、Python学习资源Python学习网站名称链接说明代码课堂 Py编码规范中文版 Code Examples Module of the Week Py标准库的使用菜鸟教程 cookbook》算法类：《算法图解》《Python算法》《算法导论》计算机网络书籍：《计算机网络：自顶而下》《TCP/IP详解1：协议》《计算机网络基础》*，自学Python最重要的就是心态。我们在学习过程中必然会遇到很多难题，可能自己想破脑袋都无法解决。这都是正常的，千万别急着否定自己，怀疑自己。找一个靠谱点的师兄，没事知乎一下，其实这些难题也就迎刃而解了。

3.如何高效学Python？

如果你一直想学Python，但是不知道如何入手，那就别犹豫了。这篇文章就是为你写的。疑问随着数据科学概念的普及，Python这门并不算新的语言火得一塌糊涂。因为写了几篇用Python做数据分析的文章，经常有读者和学生在留言区问我，想学习Python，该如何入手？我经常需要根据他们的不同情况，提出对应的建议。这样针对性虽强，但效率不高。这个问题，我还是写出来，让更多的人一同看到吧。有几位出版社的编辑，给我发私信，鼓励我赶紧写一本Python教材出来。我暂时还没有写Python基础教程的计划。因为在我看来，现有的学习资源已经足够好了。有现成的资源和路径，为什么许多人依然在为学Python犯愁呢？因为学习有个效率问题。Python语法清晰明快，简单易学。这是Python如此普及的重要原因。但是，选择合适的Python学习方式，需要跟你自身的特性相结合。人群划分的标准是什么？不是你是否计算机相关专业，也不是你是否已经工作，而是一个重要的指标——你的自律能力。你可能觉得我说的话没有信息含量。自律能力强，学得更好，地球人谁不知道？可是，自律不够强的人，难道就注定什么也不能学了？当然不是。每个人的性格都有不同的特点，没有绝对的高下之分。不信你听听刘宝瑞先生的相声《日遭三险》，就明白了。自律能力也是这样。只要你能清楚认识自己，就能以更高效的方法来学习新知识和技能。下面我们分类探讨一下，不同自律能力的人，该如何学Python，才能更高效。路径I咱们先从自律能力最差的人说起。这样的同学，往往是三分钟热度。偶然受到了刺激，发奋要学习Python，以便投入数据科学的事业中。他会立即跑到图书馆或者书店抱回来一本《X天从入门到精通Python》的书开始啃。结果X天还没到，就顺利跑完了从入门到放弃的全过程。你没能坚持下来，自己肯定是有责任的。但是*的问题，在于过度高估自己的自律能力。这样的同学，我推荐你到Coursera平台上，按部就班学习一门非常好的MOOC——“ for Everybody”。推荐这门课，是因为课程质量真是太好了。首先是教材好。这本教材的来源是有故事的。先是 Allen B. Downey 写了一本开放书籍 “Think Python: How to Think like a Computer Scientist”。这本书在Amazon上的评价是这样的：Charles Severance觉得这本书写得太好了，想把它作为教材。于是征得作者同意，大篇幅借鉴了这本书的内容架构，编写了一本 “Python for ”。Charles写作这本书的时候，同时开放推出了iBook格式。里面就包含了自己的授课视频，供学生直接观看学习。后来，Charles用这本书扩展，做成了一门MOOC。2015年上线不久，硅谷资深工程师就都争相学习。Charles深谙课程迭代的技艺。他不断添加内容，完善课程体系，将一门课发展成一个专项课程(Signature Track)，并且将教材升级为 “Python for Everybody: Exploring Data In Python 3”在目前全球MOOC口碑榜上，Charles的这门课一直名列前茅。这个专项课程深入浅出讲解Python本来就很简单的语法，而且还用数据科学的一些基础工作任务，带动你去使用Python语言写简单项目。这种扎实的训练过程可以增强你的信心，激发兴趣。对于自律程度低的同学来说，下面这个特性更重要——一切工作都有时限。Coursera上的课程，每周的任务很明确。练习题正确率如果不能达到80%，就不能过关。到了截止日期，如果你不能完成全部练习和课程项目，就拿不到证书。老师在前面引领你，助教在旁边督促你，平台用时间表提醒你，论坛上的同学们在用同侪压力推挤你……想偷懒？想三天打鱼两天晒网？很难。路径II如果你的自律能力中等偏上，那么你可以选择的面就宽了。这里我给你推荐另一个MOOC平台，叫做Datacamp。我*次接触Datacamp，是在2015年初。那时我在Coursera上选修杜克*的统计学课程 “ Inference”，配套的练习就在Datacamp上。当时这个平台就给我留下了非常深刻的印象，因为代码的运行都采用了云环境。学习者不需要在本机安装任何环境，一个支持HTML5标准的浏览器就能带给你完整的学习体验。对初学者来说，这种入门方式太好了。要知道，许多人的学习热情，就是被环境配置和依赖软件包安装的坑埋掉的。两年之后，Datacamp已经迭代得更为强大。你可以打开首页的Data Scientist with Python这个学习路径，查看其中已经提供的20门课程。这些课程涵盖了从Python基础，到数据处理，直至人工智能和深度神经网络的方方面面。所有的课程设计，都是短小精悍的。一般不超过4个小时，就可以完成某一主题的学习。这样你学起来毫不费力，可以在相当短的时间内获得反馈（练习题自动评分）和成就感（证书）。这个平台的课程，进度完全由学习者自己掌控。所以我把它归纳为适合有一定自律能力的学习者。它既可以给你即时的回馈，让你时刻了解自己所处的位置进度，不会迷失方向，又能充分体验自主学习的乐趣。Datacamp的课程，一般都是*部分免费开放。后面部分购买后才能解锁学习。如果你对自己的学习能力和毅力有信心，可以购买一个完整时间段（例如一年）的课程。在此期间，所有平台上的课程，你都可以学习，并且可以在通过后获取证书。这样的购买方案本身已经有优惠，而且每年都会有特定时段的大幅打折促销，非常划算。建议放到购物车里面多关注。这是我在Datacamp拿到的深度学习框架Keras课程证书。确实只需要几个小时的时间就能学完。成就感还是蛮强的。路径III前面提到的课程费用不菲。Coursera上每门课平均价格在49美元左右。对来自发展*家的学生群体，Coursera可以提供助学金。你可以根据自己的需求如实填写申请表，来获得资助。对于自律能力强的同学来说，你的选择可以变得非常简单直接——可以用最受推崇的教材，自己看书学习。最受推崇的教材，其实是没有的。正如西谚有云：One man’s meat, is another man’s poison.这个世界上，就没有哪件东西大家都说好。但口碑非常好的教材是存在的，例如这本起了个怪名字的《笨办法学Python》(Learn Python the Hard Way)。千万不要被名称迷惑，望文生义觉得这是一本糟糕的Python入门教程。恰恰相反，这本书的设计，非常适合人们的认知规律。我们学东西，由浅入深，由易到难，逐步递进。如果一味追求新知，那么之前学的东西会很快遗忘。如果总是原地打转，会带来枯燥和无聊的感觉。还记得高三做的那一年卷子吧？好的教科书，应该在每一个章节给学习者提供新的知识和内容，提出足够的挑战。但是挑战性不能高到让学习者产生挫败感而放弃。同时也不能忽视在后续内容中把前面所学知识改换面目不断螺旋上升式重复出现。只有这样才能巩固所学，让学习者感受到基础知识的作用，增强学习的愉悦感。这么说有些抽象，实际上有一本英语教材非常符合上述认知规律。就是我在课堂上和文章里反复推荐过的这一套教材：《笨办法学Python》也是一本这样的书。你需要做的就是把书打开，同时打开一个好用的代码编辑器，开始按书中要求敲代码、运行代码、改代码……下图是我当初学习时，照着这本书敲的代码。书中对Python基础内容训练的完备性，至今无出其右者。顺便说一句，这本书有中文版哦。所以如果你英语不好，完全不用担心。嘱咐一句，英语真该好好学。拓宽的不仅是你的眼界，也增加了你可能获得的机会。考虑到仔细阅读这部分的读者都是自律性很强的人，我就不用多说了。挑战三条基本的Python入门路径讲完了。通过对自己自律能力的清晰理解，相信你可以找到一种适合自己逐渐学习和掌握Python的方式。但是完成了读书和听课，是不是就完事大吉了？当然不是。许多人在这里犯了错误。他们以为拿到了证书，或学完了教材，就算是真正掌握了Python。然后把这门语言丢弃在一旁，去刷美剧和小说了。相信我，你会遗忘的。如果你对于长期不接触的东西从不遗忘……去医院检查一下吧。大部分人的记忆模式，都是这个样子的：若不加以干涉，不出一个星期，你就能把学到的新知识几乎忘光。如果你不希望自己辛苦学来的Python知识被如此轻易浪费掉，怎么办？实践你应该实践。实践Python技能，未必一定要找个世界500强企业的核心技术*，“996”工作N年才能完成。你可以从生活中寻找各种有趣的问题，然后思考能否用Python编程来解决它。我真正觉得自己初步掌握了Python，就是在完成了我的*个github项目之后。项目非常简单，就是用Python作为胶水语言，把一系列工具连接在一起。可以把Markdown撰写的内容随心所欲一键变化成各种格式。格式包括而不限于：PDF/LaTeX;Word;Bitcron文稿;文稿；MWeb文稿；Bear文稿；（可以导入MindNode, Ulysses等）;Reveal.js幻灯;发布版本Markdown（图片一键至七牛图床）;本地版本Markdown（简书等远程Markdown同步图片至本地)；Day One日记。其中部分功能我正陆续发布在github公开项目中，地址在这里。相应地，我也撰文做了介绍。这个小项目，我从2014年开始做。实话实说，现在回头看当时的代码，简直惨不忍睹。但是如果你逐渐对自己的代码有了这种感觉，证明你在进步。不要指望自己一出手就能写出完美的代码，要把“迭代”两个字时刻装在心里。这样你才能容忍自己的笨拙，不断提高。正如古人说的那句：勤学似春起之苗，不见其增，而日有所长。我在做这个项目的过程中，曾经遇到了中文编码、隐私信息存储、文件名空格处理、绝对与相对路径、发布流程划分、功能解耦合、Web图片地址附带参数……等等一系列的问题。通过回顾用git版本控制工具记载下来的日志，以及版本对比功能，你可以清楚看到自己是在何时利用什么方法解决了这些问题。然后别忘了，给自己工具箱里的新增小技能打个勾。一个个小问题逐渐被你攻克的时候，你才能真正感受到所学技能的价值，并且点滴积累自信。讨论你学会Python了吗？你是用什么方法学会的？可否把你的学习心得体会分享给大家？对本文推荐的资源和路径，你有什么不同的意见，或者更好的建议？欢迎留言，记录下你的思考，我们一起交流讨论。如果你对我的文章感兴趣，欢迎点赞，并且微信关注和置顶我的公众号“玉树芝兰”()。如果本文可能对你身边的亲友有帮助，也欢迎你把本文通过微博或朋友圈分享给他们。让他们一起参与到我们的讨论中来。

4.怎么自学python，大概要多久？

我就是从零基础开始学的Python，也算是一个过来人了吧，现在看来当初我也是走了许多弯路，来给大家分享一下我的经验吧。首先是最重要的一点，想清楚你为什么要去学Python？你是想要做一个网站，写一个顺手的工具，还是只要能够通过学校的考试就行，这很大程度的影响了你该如何去学Python，学到什么程度或者是你是否该转去学习另一种语言。如果你只是想做一个个人网站或者博客，你大可去学PHP，甚至根本不用学，网上有很多网站模板，直接就能用。如果你们和当初的我一样是希望通过Python写一些小工具来提升自己在职场上的竞争力，提高生产力，你就需要明白Python相比其他语言的优势之处。易上手。就是Python*的优势，一个初学者不需要像C，Java去懂得数据类型，内存管理，你只要学会几句语法，你就可以完成一个任务。代码简洁。别的语言可能需要上百行的代码才能完成的任务，Python只需要十行。庞大完善的代码库支持。Python为我们提供了完善的基础代码库，在网络，文件，文本，GUI方面都有大量的函数为我们提供帮助。还有第三方库，也就是世界各地的程序员分享出来的代码库，当我们想去实现某个需求的时候，也许已经有人为你造好了轮子，你只要调用就行。选对正确的学习方法，这可以帮你少走很多弯路。这非常重要，因为如果选择了一个低效的学习方法，也许别人都已经彻底学会了，你才刚配置好环境，学会Hello World。没有基础的建议先打好基础，有基础的可以看文字。不要怕基础枯燥，基础真正打好, 之后做项目你会有种打通经络的快感。编程之路开始还请不要功利，得耐得住寂寞，枯燥。对于小白来说，有个人引导会比自学要高效的多，尤其容易坚持不下去的小伙伴。可以试试下面这个入门课程，不用本地安装Python环境，能直接在网页上敲代码，还有大牛老师带着入门，能少走很多弯路！只要跟着老师一行行的敲代码，坚持下来会发现其实学Python非常容易！！想要0基础入门的同学现在可以领取下面这节课程试试啦！ Cookbook,Head First Python从写完，出版，翻译成中文，这中间的周期很长，而Python作为一个更新很快的语言，你学习的版本可能已经落后了。一定要多练！一定要多练！一定要多练！任何编程语言的学习都是建立在实践上面的，不练习，就像是花了半天时间去学习开枪的理论，结果根本没有机会摸枪，你觉得你打得准吗？想要学好Python一定要多去练习，没有熟练度的加成，你学的再多也只是纸上谈兵，一旦面对了真正的问题，你就会无从下手。学会用搜索引擎。程序员里面会用百度的人的工资是不会用的好几倍，会用google的又是会百度的好几倍。用好搜索引擎，你会发现你遇到的问题基本上都是有前人碰到过并已经解决了的问题。同时，会用搜索引擎之后你能找到很多资源帮助你的学习。*，努力学习，学以致用。生活中可以用到Python的位置远比你想象的多得多，等到你学会Python之后你会发现生活中有很多的问题都是可以通过Python来帮助你快速解决的。学编程最需要的就是耐心！现在大家想学编程太方便了，跟着教程满天飞。刚开始入门的时候有高手带，往往能有事半功倍的效果，尤其是自己不知道怎么找资料，怎么去配置编程环境什么的时候。有人手把手教的话，入门就高效很多了。强烈推荐一下这节0基础入门课程哦~

5.清华教授用了12小时讲完的Python，整整400集，拿走不谢！

Python在近几年越来越受追捧，很多童鞋或者职场小伙伴想要提升技能-学习Python。这是非常好的事情，但问题在于很多人不知道学Python做什么，所以什么零碎细末、艰难晦涩、长篇大论的都去看，很容易陷入学不下去的困境。必须要有针对性、选择性地学！针对性学习宗旨是按需去学，学以致用。因此腾讯大佬推荐的大型Python教程，我今天分享出来，希望可以帮助正在学习Python的你！Python特点：易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。易于阅读：Python代码定义的更清晰。易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。一个广泛的标准库：Python的*的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。数据库：Python提供所有主要的商业数据库的接口。GUI编程：Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。为了避免漫无目零散的学习方式，我已经整理好了粉丝福利内容共分26章，讲解了Python基础的方方面面, 可以作为Python学习者的“宝典”。同时，穿插了3个大型实战项目：1. 坦克大战游戏。采用游戏开发的方式，寓教于乐，快乐中掌握Python基础。2. 手写算法和数据结构。算法和数据结构是很多大公司面试的不二选择，我们这里讲解内容的同时，手把手带你实现一个个底层算法，将内功练扎实。3. 手写神经网络。Python是人工智能的*语言。我们创造性的在基础课程中就加入了如何编写一个自己的神经网络，为踏入神经网络的大门打下“坚实基础”。本套视频一共400集，本套视频共分3季：*季 【基础篇】Python基础 （115集）第二季 【提高篇】Python深入和扩展（100集）第三季 【扩展篇】网络编程、多线程、扩展库（85集）第四季 【高手篇】算法、Python源码、函数式编程、手工实现神经网络（100集）第1阶段python开发基础和核心特性1.变量及运算符2.分支及循环3.循环及字符串4.列表及嵌套列表5.字典及项目练习6.函数的使用7.递归及文件处理8.文件9.面向对象10.设计模式及异常处理11.异常及模块的使用12.坦克大战13.核心编程14.高级特性15.内存管理第2阶段数据库和linux基础1.并发编程2.网络通信3.MySQL4.Linux5.正则表达式第3阶段web前端开发基础1.html基本标签2.css样式3.css浮动和定位4.js基础5.js对象和函数6.js定时器和DOM7.js事件响应8.使用jquery9.jquery动画特效10.Ajax异步网络请求第4阶段Python Web框架阶段1.Django-Git版本控制2.Django-博客项目3.Django-商城项目4.Django模型层5.Django入门6.Django模板层7.Django视图层8.Tornado框架第5阶段Python 爬虫实战开发1.Python爬虫基础2.Python爬虫Scrapy框架

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