本人文科生，回顧自己近 2 年的python 自學經歷，有一些學習心得和避坑經驗分享給大家，讓大家在學習 python 的過程中少走一些彎路！減少遇到不必要的學習困難！
首先，最開始最大的困難應該就是對程式設計的牴觸與恐懼心理，總覺著程式設計似天書，一堆奇怪的符號組成的檔案，這種心理會伴隨很長時間，需要努力的去接受並克服它。
作為過來人建議從最最基礎的命令開始，比如列印出一句話都能有滿滿的成就感，從小小的成就感中一點點得體會程式設計的樂趣，這樣心理的牴觸感和恐懼會慢慢的消失，伴隨而來的就是好奇與探索的**，久而久之就會去研究python 的語法去掌握它。
說到自學與專業課時間分配的問題，本質上是個抓大放小的問題，當前專業課重要就給python的時間少一些，當前時間充裕，就給python多一些，另外這兩者不一定是孤立衝突的，可以嘗試用python解決專業課上的某個問題，比如某個重複性的**問題，這樣更印象深刻！時間就像海綿裡的水，擠一擠，總是會有的，你說太忙沒時間學python，那說明當前python對你不重要罷了。
接下來繼續說爬蟲，初級爬蟲可以不用懂css 但是html要懂一些，json 資料格式要懂，post，get請求要懂，不然xpath,csspath你是看不懂的，因為要定位元素位置，json資料格式懂了，就可以標準化處理了，比如：excel**，js可以先不用懂， 深入一些爬蟲就需要了解js css,加密解密演算法等等了，這個不再贅述。
獲取到你想要的資料了，就想把資料存起來然後分析展示了，可以存**裡，自己去做圖表，也可以存資料庫裡，用一些**框架比如 django flask 結合 echarts這樣的圖表展示包，一頓猛學之後基本就可以展示了。
做完爬蟲後，發現自己**效能低需要提高，讓耦合度更小一些，要做成前後端分離的形式，於是又去學了restful 的**方式和vue 框架，實現前後端分離。
後面發現自己的資料分析深度不太夠，於是又惡補了一些統計學的知識，於是又進了統計學到機器學習到深度學習的深坑，於是自然語言處理，計算機視覺，這些依靠神經的技術也入門了，當然這些需要一點點的死磕，從線性代數到手寫神經，到應用框架一步步理解其原理，是最有樂趣的。
總之你要問我最最大的困難是什麼？我的答案是如何高度保持持續進取學習應用的好奇心與耐心是最困難的。
程式設計是乙個全新的世界，困難與樂趣同在！
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