是否非常想学好Python，一方面被琐事纠缠，一直没能动手，另一方面，担心学习成本太高，心里默默敲着退堂鼓?

幸运的是，Python 是一门初学者友好的编程语言，想要完全掌握它，你不必花上太多的时间和精力。

Python的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面：

1）语法简洁明了：相比于其它语言，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，不玩儿玄学。

2）切入点很多：Python可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。

虽说python上手容易，但说到自学python必须有这么些前提：

1）知道程序设计语言是什么，本身有其他语言的基础，或者曾经自学成功过其他语言；

2）逻辑思维能力还是比较重要的，毕竟程序设计，重在设计，而非一群代码的堆砌；

3）能够坚持每天写上几十行代码甚至更多，不间断，不放弃，学习学习，自觉学成后需要的是大量的练习，练习可以是自己网上找的，也可以是自己跟着书本/课程视频模仿，思考，分析后的成果物。

基本能够做到以上3点中的2点，那么自学python应该问题不大，但是至于是否能够系统的自学python，还是需要根据python职业发展路径来看，下面就简单梳理下python入门到应用的路线：

1、python入门

这部分主要包含python基础的语法，数据类型，数据结构，面向对象的python程序设计； 这部分对于学习能力好的人士来说，问题不大，因为都是单一的技术点，跟着一些网上现成的资源，加上自己的每日代码演练，学会应该问题不大，当然如果要深入理解核心技术点的原理，机制等，需要查阅python官方文档及技术站点，甚至查看python源码，这就需要深入学习的能力了；所以在这一层面上，学会和学好，直接影响到下一步的学习情况。

2、确认方向

在python语言入门到熟悉之后，你就可以开始确定自己的方向，学python是为了做python开发，还是做python自动化测试。

开发有开发的路线：Python web开发，需要掌握各类python WEB 框架的使用，能够独立搭建一个小型站点是你学习到这一步的目标；

对于python测试方向主要包括：基于python的 UI WEB 测试，移动端测试，接口测试，性能测试，这里同样涉及到每个领域中的python 自动化框架，开源第三方库selenium , appium, locust等。

3、Python的科学计算库

到了这一步，我们还能基于以上的基础，进行拓展，对于学习能力突出的，编码能力，逻辑思维，设计能力出色的人士，完全可以考虑学习python的科学计算库，这是通往大数据，数据挖掘，数据分析的必经之路，当然也是能够让你薪水翻番的资本，这个阶段对于自身的能力要求很强，要学好着实不易。

4、Python AI方面的应用

再往后就是python AI 方面的应用了，机器学习，深度学习等人工智能相关的技术领域，这个领域涉及面很广，学有余力的人士可以先选择一个AI路线，比如图像识别，动作识别等带有目的性的去摸索学习。

5、深入阶段

这个阶段的你，对Python基础几乎了如指掌，可是Python对象的算法设计、爬虫工具设计以及上面说的Python应用的理解都相对底层。这时候你就不能停留在表面了，勇敢的拆开Python的黑盒子，深入到语言的内部，才能真正理解它的设计思路。

总结：

以上简单讲述了下python“系统”学习的路线，能不能自学还是凭借自身的能力，第一阶段，能力强的人自学应该问题不大，从第二阶段开始，就要看各自能力了，因为这个时候已经不是单一的东西，而是多元化技术的融合应用。

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