經過大量開發者的宣傳，google 等大企業的大力推廣，人工智慧的白熱化，大資料時代的來臨以及 python 納入高考的發酵，python 已經走在了風口浪尖上，大量的開發者湧入 python 的學習中。
心態擺正了，目標也有了，那麼該如何自學 python ，正式入門呢？
入門對於 python 的入門，
主要分兩類，一類是有程式設計經驗的， 另一類就是零基礎入門的。
個人認為這兩種人的入門方式還是有區別的。
雪峰的 python 3 教程經典的 python 入門教程，對於有一定程式設計基礎的同學，這個教程應該很適合你。
當學完入門的知識點後，就嘗試進行一下實戰，這裡指的實戰不是指要做多麼高大上的專案，而且這時候也做不出來，而是嘗試做簡單的專案，比如不用任何框架，就用 python 自由庫進行爬蟲。這裡遇到問題千萬別讓自己停留下去，找各種方法解決，也不要管自己的**寫的有多爛，用的技術有多麼的陳舊，總之就是硬著頭皮，也要完成這個專案。只有經歷過這樣的實戰，你才會知道自己有哪方面的不足，缺乏哪些知識點，然後再進行知識填漏。
高階入門階段只是了解 python，至此你要根據自己的興趣愛好或者就業意向選擇 python 的方向，才能讓 python 進一步發揮它的價值。
python 程式設計方向有很多，比如爬蟲、資料分析、web開發、自動化測試、運維開發、機器學習、人工智慧等等，每個方向都有自己特定的技能要求，因此學習的知識也就不一樣。
在這個階段，如果一直糾纏在理論的泥塘裡不能抽身，那麼學習積極性也會被不斷的挫敗消磨的所剩無幾，能夠堅持下來的也就寥寥無幾了。因此當你選定了乙個方向之後，就可以找一些實戰的課程來學習，一邊跟著實戰，一邊學，當然，這裡也順便說下，udacity 上也有很多關於資料分析、機器學習這類更高階別的課程，而且包含一些實戰專案。其中你會不可避免要接觸大量類庫，閱讀大量文件，也會遇到 python 之外的大量程式設計知識，畢竟這是通過 python 與其他知識結合，解決對應的業務需求問題的時候。在這裡，唯一的建議就是，莫貪心，耐心地學好自己原先指定的計畫，再學其它。不要再學習的過程中，聽到某大牛的建議，用什麼來解決更好，就改變方向，至此就很容易進入乙個死迴圈裡面，一直迴圈下去。
至於這個階段什麼時候算完成，取決於你所了解的知識，硬要說個標準的話，就是你能單獨完成乙個專案。當然，在這個階段培養自己快速閱讀文件，拿到新包，就能快速找到自己所需的函式，讀函式名，看引數，返回值就能大概猜到函式作用的能力。
深入到了這個階段，大部分都已經從事 python 工作一兩年，或者對 python 很熟悉的了。這個階段更多的事閱讀原始碼，深入學習，可能這裡需要大量的理論知識來支撐。就拿機器學習來說，你要進一步深入，就需要大量的數學理論知識來支撐，比如統計和概率論、微積分、凸優化、運籌學、泛函，否則只會望而卻步，或者一直處在呼叫機器學習開源庫的瓶頸上。數學理論知識就會限定了你的能力圈。**加粗樣式**
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