近期，數據科學網站KDnuggets，發布的2018數據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、數據科學、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%。

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，但是學一門編程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，

這門編程語言適合我嗎？

我應該怎么學？”

對于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？

未來是人工智能的時代，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《新一代人工智能發展規劃》，提出了面向2030年我國新一代人工智能發展的指導思想、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 語言程序設計」科目。

2018年1月16日上午，教育部召開新聞發布會，在此次「新課標」改革中，正式將人工智能、物聯網、大數據處理劃入新課標，這也就意味著今年秋季入學的高中生，將要開始學習 Python 了。

看到這里，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！

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該怎么學。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，任何一門編程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，無法從全局把握。

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，很多時候效果并不好。

因此，系統學習需要選擇精煉的資料，篇幅短，知識點全面，并輔以生動的實例，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，動手寫一個搶票軟件、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，形成良性循環。

第3個問題：學習 Python 的幾個坑要注意！

那么，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，都會選擇在線課程作為輔助。選擇課程的衡量標準是什么呢？我認為有以下幾條坑不能踩：

是否有循序漸進的練手項目，課程作業

如果課程里面，只是對著屏幕把項目代碼敲一遍，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里動手實踐，所以課程中有沒有循序漸進的練手項目，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網絡爬蟲；數據挖掘與機器學習；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

不少課程會標注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。

我覺得更多學習在線課程的，還是零基礎的同學，畢竟有基礎的話，自己擼文檔就好了。

是否配備了高質量的答疑服務

實際編程會遇到問題被卡住，真是太常見的一個事情了，很多程序員沒了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。

第4個問題：我該如何抉擇？

在這里，我推薦下信盈達出品《Python全棧+人工智能》，通過4個月的系統學習，目標是成為優秀的Python工程師（不是套路，僅為推薦）。

因為學習任何一種編程語言，你都需要專業的導師、系統的課程、實戰演練項目和高質量學習輔導，這不僅能幫助你節省大量時間，更能保證不會半途而廢！

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