大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习python小白的问题，于是小编就整理了4个相关介绍学习python小白的解答，让我们一起看看吧。
Python小白应如何入门？
入门python的话，其实很简单，零基础都行，作为一门解释型编程语言，python设计之初就是面向大众，降低编程入门的门槛，随着人工智能和大数据的兴起，python的应用前景和薪酬待遇也越来越好，下面我简单分享一下学习python的过程，主要内容如下：
1.首先，最基本的，搭建本地python开发环境，这里推荐初学者使用Anaconda，一个集成了python解释器及大量第三发库的软件，自带有IPython Notebook，Spyder等开发环境，使用起来非常不错，至于是python2还是python3，建议直接python3，python2官方会在2020年停止更新和维护，下载Anaconda的话，直接到***下载就行，如下，选择适合自己平台的版本就行：
当然，你也可以直接到python***下载安装包，也行，只不过只有IDLE这些简单的开发环境，功能相对较弱：
至于Python IDE开发环境的话，其实很多，像前面的Spyder，Notebook等都可以，专业一点的话，就是Pycharm，这个有免费的社区版，使用起来非常不错：
2.入门python，这里最主要的还是掌握好基本功，多练习，包括常见的数据类型、函数、类、文件操作、异常处理等，至于学习资料的话，网上很多，有免费的是***和教程，像慕课网、菜鸟教程等，都有python学习资料，当然，你也可以找一本专业的python书，一边看，一边练习，都可以，一步一步学习，同时可以做一些简单的小项目，积累经验和知识：
3.最后就是选择一两个自己感兴趣，也有前景的方向学习。python开发涉及的方面很多，包括Web开发、数据处理、网络爬虫、机器学习、运维、测试等，每个方面都去学习，显然时间和精力是不够的，选择一两个方向，深入的学习下去就行，一定会有所收获，像目前比较流行的数据分析、机器学习等，都很不错：
目前，就介绍这么多吧，入门的话，最重要的还是要掌握好基本功，打好基础，熟悉后，就是多做项目，积累经验，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。
零基础学编程，用python入门是个不错的选择，虽然国内基本上还是以c语言作为入门开发语言，但在国外，已经有很多的学校使用python作为入门编程语言。此外，python在机器学习，人工智能领域也非常流行，算得上是算法工程师的标配编程语言。
关于自学和培训班
其实我没有什么资格来和大家讨论这个问题，
因为我也只是刚刚入门而已，并不能直接指导性地告诉大家应该怎么样
我只是说一下自己的看法：
可以上培训班
我觉得中国培训班出身的程序员能占一席之地，主要是因为大多数公司的项目用不到高深的技术，说句难听点，用现成的框架，调调API，增删改查。这种情况下，理论基础差的培训班程序员也能干，科班程序员优势不大。
那么应该如何入门python呢？
看书学编辑是效率最低的事情。且不说书的内容基本过时。就是比较简单的翻译也很晦涩，照书写了代码跑不通，不断报错。是很打击学习积极性的。
不过，介绍语法的基础书，还是可以买一本，作为手册查阅之用。这类基础书籍买一本就好，找个周末休息时间，一天便可看完。
最后多说一句，小编是一名python开发工程师，这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以关注小编，并在后台私信小编：“01”即可领取。
学好一门编程语言的过程是漫长的，但是从零掌握一门编程语言的基础知识，并且进行一些编程项目的实践并不费力。尤其对于python这门语言来说，其语法的设计对于初学者是极其友好的。下面列举几条我的学习经验供您参考：
1. 扎实掌握python最基础的语法（包括变量类型、循环语句的书写等），如果学习者既往有学习c语言的经验，那么学习速度应该很快；
2. 初期不要纠结于复杂的语法概念学习（如python的迭代器、泛函、闭包等），学习这些内容对于一个熟练掌握基础语法的python初级程序员是有意义的，但是如果刚刚入门，贸然学习这个高级概念一方面可能记不住，另一方面可能摧毁信心（想到了学习高级数据结构时的恐怖）。
3. 读一读别人的文章，了解函数式编程和面向对象编程的思想。尝试写函数、类，并且构造实例进行尝试。乍一看这条可能和我说的第2条是矛盾的，但实际上如果早期抛弃了函数编程和面向对象编程的思想，那python对于你来说和一个大型计算器无疑。况且后期在调用其他模块（如numpy、scrapy）时，全部内容都是面向对象的，只有初步掌握面向对象的思想，才能使用这些模块。
4. 早做项目实践！！！这点最重要，你不需要在成为一个熟练的python编程者后再接触实际的项目。在这个时代，网络上充斥着从简单到复杂的python项目演示（数据分析和网络爬虫较多）。你可以通过阅读代码、模仿等方法学习别人的代码，了解其他人的代码风格。只有一个程序是自己写出来的，自己调试过之后，这个东西你才掌握，读书是编程的必要阶段，但是绝对不能陷在书里面。
最后推荐下我的《从零学习python数据分析》[***s://github***/SteveHuxtable/Python_ReviewFromZero]，如果想要学习些python编程的基础内容和利用python进行科学计算和数据分析，可以follow着学习下。也欢迎随时在头条问我问题！
学python最重要是有自制力。有自制力的人发展不会很差。
至于入门，网上有很多相应的教程，我当初自学是看哔哩哔哩上python入门教程，600多集的，自己感觉有一点弹幕学真的会更认真。可以先往下看了解到底要往哪方面发展，定了这个后才能说怎么入门。最后面也有***可以领取哦。
自学python首先要找到自己的学习目的
我的学习目的特明确，SEO相关的有用的我都学。题主并没有提到以后要涉及的职业发展，那就先介绍一下。大家都是为了学完Python找到工作，但实际上领域不一样，如今学习Python的重点不一样。题主想要知道重点学什么，那要看的是你以后做什么。
看图：
从上图可知python找工作有很多的路径。实际上把这样的路径简化一下可以得到下图。这里有一个重点在于，下图当中的每个发展方向下面有一个对应路线图的一二三四这样的数字。
重点学习内容标注并合适的方法
然后按照下面流程来，找到网络上相应***就好了，最好找到一家比较全的***然后跟着学。
Web基础开发
解决的现实问题：
能够使用面向对象的程序设计方法, 基于Linux操作系统开发多任务的网络程序开发。
掌握的核心能力：
1、能够熟练使用Linux操作系统；
2、掌握网络编程相关技术，能够实现网络间数据通信；
3、掌握程序设计开发中多任务实现方式；
4、能够熟练掌握MySQL操作相关技术，熟练编写各种数据库操作SQL语句，并能够进行Python与MySQL之间的数据交互；
5、掌握Python中的re模块的使用，能够实现对字符串进行复杂模式匹配；
6、掌握Web服务器的工作流程，以及Web框架的实现原理。
要点：
Linux命令、网络编程、多任务编程、正则表达式、html与css、J***aScript、jQuery、数据库编程、Python语法进阶、静态Web服务器、mini-Web框架。
Web-Django框架
解决的现实问题：
更上一级能够开发主流Web网站，并掌握常见的技术要点；根据实际问题设计出相应数据库表。
掌握的核心能力：
1、掌握Python Web主流框架-Django的使用；
2、可根据Web框架设计，开发对应的数据库；
3、可根据业务流程图，开发Web网站的前后台业务。
要点：
Django框架、前后端分离模式、VUE进阶-组件式开发、Django REST framwork、统计、权限管理、商品数据管理、日志管理、用户管理、前后端不分离模式、数据库-读写分离、Django高级第三方模块、FastDFS分布式文件系统、Celery异步操作、Vue双向绑定、Docker 入门、Crontab定时任务、页面静态化、在线支付、Nginx+uWSGI部署。
Web-Flask框架
解决的现实问题：
高并发全功能的Web网站开发；提升数据处理响应速度，灵活运用缓存。
掌握的核心能力：
1、掌握Python Web主流框架-Flask的使用；
2、掌握常见的性能优化技术；
3、缓存服务器的操作和设计；
4、异步任务的实现。
要点：
Docker 进阶、uWSGI、Nginx进阶、性能优化、Flask框架、路由定义及视图函数、蓝图、SQLAlchemy、Flask-RESTful、手机 APP + PC Web前端、MySQL业务数据存储、Redis缓存层、第三方对象存储、RabbitMQ + Celery 异步任务、APSchedule定时任务、***://socket.io及时通讯、Elasticsearch 5.6 搜索+自动补全、RPC+kafka对接推荐系统与AI系统、supervisor进程管理。
人工智能机器学习编程
解决的现实问题：
利用学习到的科学计算库对收集到的数据进行数据基本处理，使其符合机器学习算法模型；利用学习到的机器学习算法解决部分实际问题。
掌握的核心能力：
1、掌握数据挖掘基础工具使用；
2、掌握机器学习中处理数据方法；
3、理解常见机器学习算法原理。
要点：
人工智能概述、数据可视化matplotlib、科学计算库numpy、科学计算库pandas、Scikit-learn使用、特征工程、k-近邻算法、线性回归、岭回归、逻辑回归、决策树、集成学习(Bagging, Boosting)、k-means、不同模型评估方法介绍、模型选择与调优、模型保存和加载、聚类、分类。
人工智能基于大数据的推荐系统
解决的现实问题：
能够实现推荐系统的算法不同场景应用；能够根据推荐场景业务流完成推荐业务开发。
掌握的核心能力：
1、掌握推荐系统的工作原理和实现流程；
2、掌握推荐系统的算法实现原理以及应用场景；
3、掌握Lambda大数据相关基础；
4、可实现基于大数据框架的推荐系统搭建；
5、能够基于推荐业务流完成系统搭建。
要点：
分布式存储计算案例、数据仓库工具hive、spark-sql、spark sql与hive离线分析、ABTest实验中心、埋点参数设置、推荐服务、缓存服务、实时日志分析、实时召回集、热门与新文章、文章画像构建、用户画像构建、文章用户画像业务实现、离线召回集介绍、排序模型选择介绍、spark mllib讲解、离线模型评价、评估场景需求。
后面更多是实战了，更多偏向于数据分析：
对企业异常数据进行深入分析，对业务风险指标进行跟踪分析及优化；搭建业务监控体系，及时发现、排查业务问题，并能提出有效的解决策略或方案；配合项目***，负责建模驻场项目，完成数据分析需求及任务；通过大数据算法对数据进行模型的构建、维护、和评估。
掌握的核心能力：
1、熟悉常用数据挖掘算法与模型，熟悉逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等建模方法；
2、熟悉Python、Tableau、SPSS、SAS等多种数据分析工具；
3、熟练使用时间序列、聚类分析、逻辑回归、因果分析等统计方法。
要点：
统计学基础、Python编程数据分析、SPSS数据分析、数据化运营，网络游戏市场分析，及电商数据分析，问卷数据分析、CRM、BI理论、数据可视化分析
最后python拓展就是爬虫和自动化测试运维了，
属于拓展项目。也是很重要的接近工作的。
更多是做各种项目进行熟悉和自己优化方法。
解决的现实问题：
自动化爬取浏览器网站数据或App应用数据，对爬取中遇到的反爬措施应用相应的反反爬方案解决处理。
能够针对企业中开发的项目进行自动化测试。
能够搭建部署运行维护Linux环境。
掌握的核心能力：
爬虫：
1. 网页数据爬取；
2. App数据爬取；
3. 反反爬解决方案；
4. MongoDB数据存储。
测试开发：
1. 项目开发流程与测试方法；
2. 自动化测试工具的使用；
3. 接口测试；
4. 性能测试。
运维开发：
1. Linux系统安装使用（CentOS系统）；
2. Linux系统管理与维护；
3. Shell编程；
4. 自动化运维与监控。
要点：
爬虫基础、requests模块、数据提取、Selenium、抓包反爬与反反爬方案、MongoDB数据库、Scrapy爬虫框架、Appium的使用、测试理论基础、项目开发流程、禅道工具使用、Jira工具使用、Web自动化测试（Selenium、Appium、Unittest等使用）、JMeter接口测试、性能测试、CentOS系统安装、Linux系统优化、常用工具使用、Linux文件管理、软件管理、权限管理、日志管理、进程管理、Apache服务器使用、防火墙管理、LVS集群、keepalived使用、Shell编程、Ansible、Nagios监控。
一大堆看着可能前期学都不是很懂，所以去b站上搜吧，小破站是学习的网站，当然黑马程序员***上也都规划好了，看他们***一个一个学更好。
关注我回复“python很火”，就可以领取上面的入门***啦。
我是系统报班学习的，我自学以后感觉学习特别吃力而且学习特别零散最主要的没有技术老师给我答疑，后来我对比了达内黑马还有动力节点、北京尚学堂这些培训机构，后来我觉得北京尚学堂相比较别的机构来说更加负责，而且有线上技术老师答疑，上课老师讲的特别幽默，让我容易接受。学好一门编程语言的过程是漫长的，但是从零掌握一门编程语言的基础知识，并且进行一些编程项目的实践并不费力。尤其对于python这门语言来说，其语法的设计对于初学者是极其友好的。下面列举几条我的学习经验供您参考：
1. 扎实掌握python最基础的语法（包括变量类型、循环语句的书写等），如果学习者既往有学习c语言的经验，那么学习速度应该很快；
2. 初期不要纠结于复杂的语法概念学习（如python的迭代器、泛函、闭包等），学习这些内容对于一个熟练掌握基础语法的python初级程序员是有意义的，但是如果刚刚入门，贸然学习这个高级概念一方面可能记不住，另一方面可能摧毁信心（想到了学习高级数据结构时的恐怖）。
3. 读一读别人的文章，了解函数式编程和面向对象编程的思想。尝试写函数、类，并且构造实例进行尝试。乍一看这条可能和我说的第2条是矛盾的，但实际上如果早期抛弃了函数编程和面向对象编程的思想，那python对于你来说和一个大型计算器无疑。况且后期在调用其他模块（如numpy、scrapy）时，全部内容都是面向对象的，只有初步掌握面向对象的思想，才能使用这些模块。
4. 早做项目实践！！！这点最重要，你不需要在成为一个熟练的python编程者后再接触实际的项目。在这个时代，网络上充斥着从简单到复杂的python项目演示（数据分析和网络爬虫较多）。你可以通过阅读代码、模仿等方法学习别人的代码，了解其他人的代码风格。
有Python基础的小白如何学习单片机？
python属于高级脚本语言，封装太完善，目前大部分单片机是不支持python的，而且用python对于学习单片机或者嵌入式相关，不利于理解其运行原理，也就让你不可能在这条路上走得更远。所以目前c/c++还是学单片机乃至嵌入式的最好语言。
换句话说，你既然会python，简单的编程思想还是有的。认真学，比没有编程基础的强。加油。
需要更深入指导可以关注我哦。
有python基础，就意味着有编程基础。单片机编程使用的事C语言，基础的C语言其实并不复杂。所以建议先学习一下C语言基础，然后买个单片机开发板进行学习，带教程的那种，挺好学的。
我不知道为什么那么多人推荐c语言，它是老大哥没错，但是目前树莓派支持的Python也不错啊，先通过机器学习训练好模型，再部署到树莓派上面实际应用也很好玩啊。关于怎么学？个人觉得既然有python基础，就不要去找那种打着单片机的名号骗你学习python的教程了，如果有条件的话，就直接买个树莓派，再找一些关于如何实际它的博客看，这样体验过了才知道后面自己要怎么继续学下去，建议有时间学习机器学习，就比如tensorflow，等后面有了一定的基础就可以把它训练好的模型部署到树莓派上，这样做出来的作品也是很好啊
数据小白如何学好Python语言+python学习路线丶教程丶电子书分享？
你好，学好python其实是很容易的，有一点编程基础（大学是计算机相关专业）就可以自学了。下面我以我的经验总结下学习线路。
1.首先把基础打好，学习python的基本数据类型、io操作、多线程、多进程、异常处理、正则表达式、网络编程等等知识。弄明白装饰器、协程等概念；
2.学完基础后下面的学习就要看你想从事哪方面的工作了。如果是后端开发，那你就要学习web框架，如Django、Tornado、Flask等；学习数据库知识，如mysql、redis；服务器如uwsgi、gunicorn、nginx；版本控制知识如git。如果想从事爬虫工作，那你就要学好正则表达式、xpath、scrapy等知识。如果想从事数据分析的工作，那你首先要学numpy、pandas、scipy等知识。如果想从事机器学习人工智能方面的工作，除了学习numpy之外，还要学习tensorflow、回归算法、决策树算法、向量机、朴素贝叶斯等知识。
希望上面的分析可以帮助到你，学习中有什么问题欢迎私信交流！
最后附上一张python的知识图谱：
新手小白自学python过程中遇到问题该怎么解决？
对于一个小白来说，在理解一个变量，函数当参数，返回函数等都要费很大精力。
零基础学习，单靠一个人捣鼓，没有一个准确的学习方向，也是不行的，容易走很多弯路的。最好是有人带着学。我自学python走了挺多弯路，因为没有目标找个***就看，所以学起来很乱。
关于找python方面的***，我觉得还是找一套比较全的***学习比较好，跟着***学习，然后写代码，做笔记。这样的效率还是非常高的。
不过，学习编程，最重要的还是要动手写代码。有些事只能是自己经历过才会懂。多写代码，比你多看几个***，多读几本书都有用。还有就是不推荐新手一上来就看书学习的。完全没有效率。
学习python遇到困难很正常，下面我来说说该怎样去解决问题，供大家参考参考：
1.（找出问题所在）你在哪里卡住了，为什么卡住？是基础没打好？还是理解不了python一些知识的理论概念或者说运行原理？学习方法是否得当？选择的教材是否适合自己的基础，是否适合自己学？是不是因为自律能力不够等等。通过自问的方式，找出自己遇到瓶颈的源头所在，这是很重要的。
2.（解决问题的途径）
（1）第一点：查找教程资料
（2） 第二点：通过网络引擎搜索（CSDN搜索、百度、Google等）
（3）第三点：请教身边的大佬，看看他们的想法是怎样的，看看他们是怎样解决的
以上是我的看法，希望对你有帮助。
到此，以上就是小编对于学习python小白的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python小白的4点解答对大家有用。