大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 学习枯燥的问题，于是小编就整理了2个相关介绍python 学习枯燥的解答，让我们一起看看吧。
学Python发展如何？零基础如何入门？
1.首先，找一本合适的书籍，这里推荐一本，我入门看的，特别好的一本书《Python编程：从入门到实践》，很合适新手区阅读
2.作为程序员，必须要多练习，学习过程动手能力非常重要，书籍上的每一个案例，自己也可以找找题库去练习，这样进步会很快
3.做小项目，在做的过程中，一定会发现很多知识不会或者理解不到位，然后去查漏补缺，慢慢完善。
大牛都是总小牛长大的，关注我，我们一起加油！！
学习Python还是J***A没有那个好那个不好定义，关键在于你自己的职业规划，首先Python作为目前最火的语言，被广泛的用于大数据分析和人工智能领域，要想从事数据分析或者人工智能方向，学习Python是个不错的选择！J***A开发同样运用广泛，也用在了大数据领域。是大数据开发工程师必会得语言，所以要想做底层大数据就学习J***A。
Python比较简单容易学习，尤其适合初学者，J***A相对较难，但也容易学习，但从您的学历来说，简单与难区别也不大，所以学习那个无所谓。
想要真正的踏入这个门槛 首先一定需要一个好的师傅吧
兴趣是第一大老师 有了爱好才愿意钻研学习 尝尝思考
第二大好老师就是需要找到真正能对你的学习提供帮助的方式
可以自学啊 但是自己找学习资料和制定***应该很难吧
而且自制力也不一定好 能不能坚持学下去还不知道呢
不管你是自学 还是参加培训 最终的目的都是为了提高自己解决问题的能力
在培训班若遇到问题 老师会帮你解决 让你不必在一个问题上多花时间和精力
但在自学的过程中遇到问题 一切都需要自己去解决
有时候可能连续几天都没能想出解决的办法
如果真的想学的话 推荐还是找个靠谱的机构报名吧
人家又专业的老师讲课、答疑、批改作业 还有班主任监督学习
这不是挺好的 能学到东西才是真的啊
很多时候确实会很需要和大家一起讨论问题或者有专业老师进行点拨的
这样进步的才会快一点 时间也不等人呐
你可以去百战程序员***看看详情 选择合适的机构很重要的
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。
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。
最后更多是实战了，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。
python 发展最近还是不错的，这个有自学的，也有报班系统学习的。主要还是结合自身的情况去考虑，看看自己是更适合哪种学习模式。不过建议还是报班学习，人工智能技术的专业性很强，对自身的要求也是非常高的，纯粹靠自学学习周期较长，并且学习起来也很困难，尚学堂现在就有人工智能方向的课程，有线上课程也有线下的面授课程， 现在有免费试学的名额，你可以来了解一下。 而且人工智能的学习对python方面的基础要求也是很严格的，可以先看看免费的资料，比如尚学堂的高淇老师python400集，这个对于刚入门学习的小伙伴来说是很不错的，可以先了解一下，在结合自身的情况做出选择就可以了。 很多学生都是从零基础开始学习的，零基础开始学习并不难，难的是下定这个决心。其实这个问题需要细化: 首先要有教材，不管是在线教程，还是纸质书都行。
掌握基础语法的情况下不断练习，比如写个类，方法，甚至是应用。不断深入学习。
1.多和同样在学习python的人交流。多看头条关于python的文章。2.在学校或者培训机构进行系统学习。3.边工作边学习，此方法适用于工作中涉及到python编程的朋友。
参考回答：
***s://***.wukong***/question/6610631945741140228/
***s://***.wukong***/question/6621147311907012872/
自学Python难吗？如何系统学习？
首先回答自学Python难不难的问题:
作为自学Python转行数据行业的过来人
可以很明确的回答你，Python很容易学习
举个例子吧
我有位同事之前完全没用过Python
因为项目需要，仅用一周
从零到写个业务评估模型出来
他说过句话，如果你用研究VBA的10%时间，足够掌握py基础了
其实你看看现在网上有这么多Python培训
朋友圈，自媒体到处都是广告
你就能感觉出Python入门门槛有多低了
我曾经开玩笑说过:
Python最大的贡献是直线拉低了编程门槛
不过，相比于Python难不难
有几个问题你可能更应该先搞清楚了
否则后面难的是你怎么练习和使用
首先是你为什么要学Python
一般原因无非有几种:
工作干活需要，想跳槽转行，中年危机感驱使，被媒体广告忽悠高薪
如果你是为了提高干活效率，建议学习一下，确实能起到一些作用，但绝不是像朋友圈广告里吹的那么夸张。你要知道你干活快了也意味着领导给的活儿会变多，不加班不可能的，Python代替不了工作量
如果是想转行数据相关行业，建议先了解一下这个行业的真实情况，看看实际工作内容是否真的感兴趣，看看招聘网上的职位描述是不是你期待的方向。见过很多人头脑一热🥵报个Python培训班就转行进来，结果发现自己并不是真的喜欢code，看见数据就头疼😩。Python只是工具，它不是职业。
如果是因为中年危机感总是想学点东西，减少被公司优化的风险，那你可能真的想多了。公司不会因为你会Python就***慈悲，毕竟市场上现成的人才多的是。建议多看看管理学思维模型，把Python当做兴趣爱好就可以了。拓宽视野什么时候都比工具更有用
如果你是被朋友圈广告忽悠的高薪行业，就想学Python，建议想想自己现在的工资是否达到了行业高位。高薪的前提是业务经验和专业积累，任何行业都有高薪的精英，这和Python无关。
OK,***设你已有了学习Python的理由
那么来回答如何系统学习Python呢？
首先记住你要学Python3
Python2已经在2020.1.1退休了
要学技术就学新的，别犹豫
目前市场很多书和课程还是基于2.0的
要学会识别，不然学的都是旧技术干嘛用
其次学习，无非就两种途径:自学和培训
自学，推荐看纸质书，然后自己敲代码
看什么书📖，建议看结合数据分析方向学习和练习，比起单纯的code大块头书有意思的多。
这里推荐2本:
都是爱不释手的神书，目前已经出到第二版了，而且有中文版的
边看边练边总结，效率才高
而培训，或者看***教程
一般推荐适合廖雪峰老师的网站
免费且全面，零起点
简洁易懂，学起来很轻松
而我个人觉得迄今为止最好Python入门课
雨晨老师《Python 3 完全零基础入门精讲》
这门课很早了，目前应该出更新的了
老师讲课易懂，精彩程度令人无法自拔
总之，学习Python，得自己去系统化整理
Python是面对对象编程的语言，它面向你这个对象时，重点是你得自己学习并系统化积累成自己的知识和技能体系。
建议可以使用思维导图，边学习边完善自己的Python技能树
老师和书籍只是给出一个参考
自己的知识体系还得自己搭，自己练
希望这些回答文字能帮助到你😁
到此，以上就是小编对于python 学习枯燥的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 学习枯燥的2点解答对大家有用。