Python相比其他编程语言，可读性更强，上手也相对容易。
它自带丰富的模块，让我们免去大量重复工作，配置起来也相对容易。
Python已被广泛应用在各个领域，如：
● 科学计算：数学计算、基础统计、机器学习
● 数据分析：网络爬虫、数据库、数据可视化
● 应用开发：Web开发、自动化运维、运营分析平台
● 文件处理：PDF、Excel表格、Word、图像、视频、音频
● ……
适用人群广泛：火箭科学家、交易员、系统管理员、天文学家、修理工、办公文员、教师、学生……
现在，网上很容易找到几千GB的学习视频，也有上百本相关的图书。
但，学会编程，和有多少教材无关。
你不能寄希望于通过放满书架来获得知识、习得技能。
自学一门技能，尤其是编程的技能，重点不是把整本书记住，而是解决你当下的实际问题。
知识本应简单明了，复杂规则背后体现的，其实是妥协。
在Python解释器中输入下面的代码，看看Python哲学：
import this
The Zen of Python, by Tim Peters
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren’t special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than right now.
If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea – let’s do more of those!
简单的翻译过来，就是：
优美胜于丑陋。
明了胜于晦涩。
简单胜于复杂。
复杂胜于杂乱。
扁平胜于嵌套。
间隔胜于紧凑。
可读性很重要。
特例不足以特殊到违背这些原则。
不要忽视错误，除非程序需要这样做。
面对模棱两可，拒绝猜测。
解决问题最直接的方法应该有一种，最好只有一种。
可能这种方法一开始不够直接，因为你不是范罗苏姆。
做也许好过不做，但不想就做还不如不做。
如果方案难以描述明白，那么一定是个糟糕的方案。
如果容易描述，那么可能是个好方案。
命名空间是一种绝妙的理念，多加利用。
不少人中途选择放弃，主要原因有2个：
- 被琐碎的细节磨掉了热情，比如恼人的系统和环境配置，改了N次都不能通过的语法错误等。
- 一开始的目标设定太大，没有阶段性的成就感，比如一开始就瞄准了量化投资，中间涉及到太多需要用到的领域知识和三方模块，学习周期长，见效慢。
推荐的自学路径：
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选择一本入门教材，从头到尾翻一遍（可以先略过最后的一些高级主题），跟着教材的案例，敲代码体验。在这个过程里，你要掌握基本的配置，会用工具调试代码，读懂程序的反馈，比如一些报错的信息；同时也要学会基本的问题搜索能力，比如用搜索引擎查找问题的解决办法、上技术社区翻查别人已经遇到过的同类问题等。
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设定一个目标，选择一个应用领域，解决一类问题。Python的应用领域非常广泛：游戏、云计算、数据分析、Web建站、爬虫、脚本批处理、量化投资、音视频处理……几乎覆盖你能想到的所有领域。所以在自学的时候，切忌贪多。可以选择自己感兴趣，同时学习路径相对较短的领域，围绕自己的实际问题展开自学。
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当你熟练掌握了某类问题的解法后，就可以开始尝试放大目标。比如掌握了爬虫的应用后，能否把爬到的内容，通过网页展现出来，也就是自动化抓取内容后建站，这就相当于把建站和爬虫两个应用打通了。只要熟悉了问题解决方法，这些都只不过需要时间去练习罢了。这时候，你会发现，自己的思维已经不再局限在某行代码怎么写，而是站在顶层思考系统该如何设计，怎么处理实际问题中的特殊情况，怎样选用第三方模块……
最后，分享给大家这份Python全套学习资料，希望能帮助后来者。
分享这份全套学习资料，有两个目的：
一是觉得现在知识比问题泛滥，选择成本太高，需要人去压缩；
二是认为，自学是每个人都必须掌握的能力，老师再牛，学习还得靠自己。
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、学习软件
工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。
三、全套PDF电子书
书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。
四、入门学习视频
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
四、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
五、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
朋友们如果需要这份完整版的Python全套学习资料，微信扫描下方CSDN官方认证二维码【免费获取】。
总结
坚持到了这儿，恭喜你，表示你有做开发的潜力，其实我想说的上面的内容还是刚刚开始，刚开始大家不需要多么精通了解这些内容，除了Python方面的知识，每个部分掌握一点儿能进行基本开发就好，主要是不断练习，让自己跳出「舒适区」，进入「学习区」，但是又不进入「恐慌区」，不断给自己「喂招」。