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學好python的要領(lǐng)：要想真正學習一門知識，就要先盡量保持將其保持為一種愛好，才能一步一步的學習，還要保持耐心，不能為了成果跳躍學習。這兩句話很重要，請在任何時候都要記住，無論那一門課。首先，第一件事，要對自己家的電腦有一個充分的了解，包括他的位數(shù)(64位，32位)，內(nèi)存，型號，和版本，如果要編程的話，一定要對電腦的各個功能有詳細的了解，比如右鍵，鍵盤上的一些快捷鍵都要了解，要想看清自己的電腦，點擊桌面上的“我的電腦(或者是"計算機")”右鍵點擊“屬性”即可查看第二步，也就是正式入門了，先確定自己要學的編程語言，將其語言環(huán)境和編程工具準備好。如果要學習c/c++(記住，這是兩種幾乎不同的語言，不要混為一談)入門最好使用c-free，或Java(要準備語言環(huán)境)入門或是深入都可以使用eclipse，python(要準備語言環(huán)境)可以使用editplus(要自己配置)......還有許多種語言，目前前五名編程語言分別為：Java，c++，c，python，c#。他們各有利弊，請慎重選擇。想好一門語言后，我想為大家?guī)硪粋€推薦，至于是否采納可自己選擇。無論是什么語言，最好先學c(選擇c的盆友可以跳過這一段)，c語言可謂是所有編程語言的父親。學過的都知道，只有c是學不完的的，通俗來講就是其他的語言都有一個知識限度，而C無論是在學習還是工作時，都能獲取新的知識，仿佛一個無底洞，我認為這是利大于弊的，哪怕你選擇的語言不是C，也最好先學習一下C，僅用了解基礎(chǔ)即可，我認為這會對未來的學習很有幫助?？稍趯W習的時候，一定不要養(yǎng)成過于固定的習慣，因為不同的語言會有不同的編程習慣，不過我不建議大家把C定義為基礎(chǔ)語言，因為它本身就是一個高級語言，也是五大流行語言之一，效率快速而功能也不少。

高效學習Python要怎么做:1、確定好學習方向:學Python的目的不僅是為了解這門語言，最重要的是學會運用這門語言來解決問題。所以可以在學習之前想好，是為了做些什么，是數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、人工智能、還是網(wǎng)站搭建、因為Python的應(yīng)用方向?qū)嵲谑翘珡V了。想要一次性學會所有明顯是不現(xiàn)實的，而且在Python基礎(chǔ)知識學完之后，應(yīng)用方向不同，要學習的東西也會大不同嗎，這個要提前考慮。2、明確Python就業(yè)方向:因為Python相關(guān)的工作也很多，這里簡要的幫大家概括一下不同行業(yè)的工作需要利用Python做些什么，也給大家就業(yè)作為參考：后端程序員：使用它單間網(wǎng)站，后臺服務(wù)比較容易維護。自動化測試：編寫為簡單的實現(xiàn)腳本，運用在Selenium/lr中，實現(xiàn)自動化。數(shù)據(jù)分析師：快速開發(fā)快速驗證，分析數(shù)據(jù)得到結(jié)果。網(wǎng)站開發(fā)：借助django,flask框架自己搭建網(wǎng)站。自動化運維：自動化處理大量的運維任務(wù)。游戲開發(fā)者：一般是作為游戲腳本內(nèi)嵌在游戲中。學會了Python就業(yè)還是不用愁的，這些行業(yè)在薪資待遇上可能會有一些區(qū)別，但是整體來看還是很好的，不說往哪個方向發(fā)展是最好的，各取所長選擇自己最感興趣的去學習就好。3、規(guī)劃Python學習路線:規(guī)劃學習路線是要確定每個部分需要完成的目標是什么，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不必要的，大家需要針對自己的實際情況來制定學習計劃，保證每學習一個部分就能夠有實際的成果輸出，利用學習成果產(chǎn)出來形成正向刺激，激勵后續(xù)的學習。反正只有一個宗旨：由淺入深的學習Python基礎(chǔ)、函數(shù)、面向?qū)ο?、模塊、等Python知識，飯要一口一口吃，切記急于求成!

python的就業(yè)方向和前景:常規(guī)軟件開發(fā):Python支持函數(shù)式編程和面向?qū)ο蟮腛OP編程，并且可以進行任何類型的軟件開發(fā)，所以常規(guī)的軟件開發(fā)、腳本編制、網(wǎng)絡(luò)編程等等都屬于標配能力。現(xiàn)在，Python開發(fā)人員的平均月薪超過20000元，這絕對是一個值得選擇的方向。科學計算:隨著NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthoughtlibrarys等庫的發(fā)展，Python越來越適合于進行科學計算和繪制高質(zhì)量的2D和3D圖像。與科學計算領(lǐng)域最流行的商業(yè)軟件Matlab相比，Python是一種通用的編程語言，比Matlab所采用的腳本語言使用范圍更廣，并且有更多的庫支持。雖然Matlab中的許多高級特性和工具箱目前是不可替代的，但在日常的科研開發(fā)中，Python仍有很多工作可以做。自動化運維:這幾乎是Python應(yīng)用的自留地，作為運維工程師首選的編程語言，Python已經(jīng)深深扎根于自動化運維之中。例如，Saltstack和Ansible就是著名的自動化平臺。由于自動化運維工程師是一個稀缺的崗位，所以一般的工資可以達到15000元以上，工程師有5年的工作經(jīng)驗，年薪達到30多萬以上還是很容易的。Web開發(fā):目前還沒有太多基于Python的Web開發(fā)框架，比如Django、Tornado和Flask。其中，Python+Django的架構(gòu)具有應(yīng)用范圍廣、開發(fā)速度快、學習門檻低的特點，可以幫助你快速構(gòu)建可用的WEB服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序:又稱web spider，是大數(shù)據(jù)行業(yè)獲取數(shù)據(jù)核心的工具。如果沒有一個網(wǎng)絡(luò)爬蟲自動地、不分晝夜地、智能地在互聯(lián)網(wǎng)上爬行檢索免費數(shù)據(jù)，那些大數(shù)據(jù)相關(guān)的公司恐怕要少四分之三。有很多編程語言可以編寫web爬蟲程序，但是Python絕對是主流語言之一，并且它的Scripy爬蟲框架被廣泛使用。爬蟲類工程師的薪資也有2萬多，是值得學習的方向。數(shù)據(jù)分析:在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合科學計算、機器學習等技術(shù)，對數(shù)據(jù)進行清洗、去重、規(guī)格化和針對性分析是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基石。Python是數(shù)據(jù)分析的主要語言之一。隨著大數(shù)據(jù)的興起，對數(shù)據(jù)分析人才的需求也在不斷增長。由于數(shù)據(jù)分析在幾乎所有的行業(yè)和公司中都有應(yīng)用，所以數(shù)據(jù)分析的工作崗位非常多，并且超過20K月薪的從業(yè)者超過16.7%。