本文的主题是『Python 自学路线图』。
我自己是32岁转行后自学Python的，所以根据自己过去的经验总结一下。总结了一个自学 Python 的路线，我把我带过的学生的经常问我的问题汇总到一起，逐一解答，对于新手的你来说也一定有下面这些疑问。
我想学习Python
- 我不知道从哪里开始。
- 我不知道在哪里掌握它。
- 我不知道怎么学习。
- 有一段不堪回首的经历。
- 我有信心，但是我会感到沮丧。
我自己真实的故事，供参考。
学习Python之前还要先了解一下Python的特点
文章目录
如何自学Python
1.设定自学目的
学习的动力。
如果目的不明确，你很有可能会在途中受挫，而且这个不限于Python，但凡自学编程其实并不容易。
对于中途受挫，半途而非的情况应该从来没有想过学习的时候有没有想过 为什么要学习？你学什么？学了这个做什么？
如果这些问题你不明确的话很有可能没有动力支持你学习。
半途而废的特点。
我也见过不少半途而废的人，总结起来经常有以下特点：
- 学编程会以后或许有用。
- 我身边的人都开始学编程了。
- 学 Python 似乎对换工作有用。
- 被动、强制性的学习 Python 编程。
上面说的情况是大多数人发生的情况，总结起来还是思维方式的问题。
推荐一本书《The Willpower Instinct》作者是 凯利·麦格尼格尔教授（Kelly McGonigal, Ph.D.） 是斯坦福大学备受赞誉的心理学家，也是医学健康促进项目的健康教育家。
不要把支持目标实现的行为误认为是目标本身。进步可以激励人，甚至可以提高未来的自控力，但前提是，你要把自己的行为当做努力完成目标的证据。换句话说，你要清楚自己做了什么，并紧盯自己的目标。关注对自己的承诺，而不是关注单纯的进步。为了实现目标，你要愿意付出更多。
总结来说按照未来的标准进行思考，当你觉得很难做出努力的时候，从未来的角度考虑对当前行为的感受，说白了就是不要后悔驱动你向前努力。
目标感是驱动继续学习的动力。
估计能感受到身边有很多人是抱着暂时推迟的目的开始学习的，在获取知识→思考应用方法和使用方法的流程中陷入死循环。
也是在学校上学的时候虽然学了很多东西，但是不知道用在哪里。
因此反向思考这个问题答案就出来了。
一个 『确定目的→确定需要学习的内容→开始学习』 的流程。
举个例子来说某个学生最初想学习编程的原因是『想从网络上收集和分析股票投资所需的信息』，然后我告诉他需要掌握爬虫获取数据、回归模型做股票分析，这样目标就确立了。
目的明确可以有效地进行学习。
可以快速确定需要什么和不需要什么，因此如果优先考虑实现目标所需的内容，将能够以最快的速度学习。
目的明确要学的语言自然就确定。
学习 Python 是否真的是最优的，也取决于这个目的。如果想开发应用程序，你应该学习 Java 等，而不是 Python。编程有不同的用途和可以根据语言完成的事情。如果不知道学习哪种语言，学习编程的目的可能就不清楚了。
具体 Python 能做的事情例如机器学习方面可以参考，先有个简单的认识。
2.如何免费的自学
最佳学习方法因人而异
有些人买书学习，而另一些人则使用可以学习编程的网站，哪种学习方法不是最好的，最好的学习方法因人而异。
我个人推荐利用网站来学习。没有必要花钱报班，而是去找学习资料。
这里推荐几个自学的网站，几乎都没人发过，国内很多学 Python 的课程好多都是搬运这里面的内容。
w3schools
geeksforgeeks
realpython
中文的这里不推荐，因为很多机构的翻译水品参差不齐，直接看英文的自己学吧，这个能快速的提升你的技能水平，不光是编程，还有英语。
你可能会问为什么不推荐书籍，因为书籍的时效性太低了，可能出版之后版本都换了好几轮了，很多里面的代码都跑不通，具体为什么书里也不会给你说，所以直接看网站的教程是最好的选择。
3.得到你需要的东西
目前只需要一台 PC或者笔记本
电脑有啥推荐？没有必要买太好的，日常办公级别的就行，自己琢磨吧。
这里不推荐 Mac，性价比太低了，装个X还行。
安装 Python就可以开始使用
关于安装的教程参考这两篇内容。
Python IDE 安装 PyCharm 的正确姿势以及更新方法
学习基本语法
大致的学习路线是这样的，具体内容可以关注专栏内的其他文章。
4.了解自己的专业领域
你可以用 Python 做很多事情。
总结起来Python主要有5个方向：
- 机器学习等人工智能模型的开发和实施（scikit-learn、tensorflow）
- 数据收集/分析/可视化（requests、Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn）
- WEB服务/应用（Flask、Django）
- 自然语言处理（spaCy、GiNZA、Mecab）
- 业务效率和自动化等（Pandas、requests、bs4）
5.认真积累实践经验
经验就是武器。
获得实践经验的方式多种多样：
- 参加 Kaggle 挑战比赛。
- 使用 Kaggle 的代码引用实际业务。
- 开发自己的Web等程序。
- 尝试在日常工作中使用提供便利。
- 将工作更改为可以使用 Python 的工作。
- 等等…
中途可能会碰壁，但是不要放弃，谁都要经历从0到1的过程的。
我拿我自己的经历来告诉你是可以的。
零基础数据分析的我用了半年时间利用信用卡交易数据建模协助警方破获电信诈骗集团
对于那些正在考虑自学的人
我自己是自学的，所以给出我自己的建议供参考。
1.自学需要多长时间？
- 学习基本语法约 30 小时，可以看专栏文章对应的视频进行学习。
- 将能够编写自己的程序约100小时（可以在了解基本语法后开始）。
- 成为可以在工作中使用约200小时（了解基本语法+自己做一些服务）。
- 将能够在简历上大约500小时（了解基本语法+自己做一些服务）。
- 这将是您可以进行副业项目的水平大约200小时（了解基本语法+自己创建服务在最坏的情况下）。
- 能够与高级的同行进行交流沟通（需要不断的学习新的内容）。
基于我自学 Python 经验的数字，因此它并不适用于所有人。如果你有疑问的话可以留言或者私信我。
2.敢于尝试，不怕出错
毕竟实践是检验真理的唯一标准。
都没有尝试过就放弃了，可能到未来的哪一天你肯定会后悔当初为什么没有坚持下来。
出错不要怕，要努力的去寻找答案，慢慢的你也会成为专家。
如果对自学感到恐惧，可能是你的认知和学习方法不对，建议重新考虑的学习方法和你自己的学习方式，选择一个适合自己的。
也许你选择的学习方法不适合。
3.编程是一种手段，而不是目的
学习编程以实现某个目标，同时想下所学的内容如何帮助实现目标。保持积极性的关键是处于一个可以感受到自己成长进步的环境中。
如果能通过日常学习感到自己越来越接近自己的成长和目标，则更容易保持学习动力。
4.需要报一个培训机构么？
不建议。
**坑多路难走，学数据分析转行前要知道培训机构不会说的事情
**
关于培训机构报名前一定要搞懂明白的七件事情
各大自媒体、媒体都是Python广告，不得不说是资本市场下某种需求的追逐。但是有点理智的人静下心来仔细想想这些事情是不是有问题？
下面7个问题也是我在学校、培训机构讲课、各大论坛回答问题总结归纳的问题，有问题的小伙伴可以留言。更新到N问都可以。
这里以数据分析举例，其实学 Python 也是一样的。
- 零基础学数据分析好就业？机构没有《九阳神功》
- 学数据分析靠自己不要把希望压在培训机构
- 万能的培训机构那么多一期3-5个月的课程都有用么？
- 万能的培训机构真的像他们说的那样介绍工作那么靠谱么？
- 万能的培训机构是没有办法完美的包装你的履历
- 万能的培训机构真的像他们说的那样工资都那么高么？
- 培训机构那么坑，那想学习咋办？
好了能想到的就这些了，如果有问题可以留言或者私信我吧。最后别忘了三练关注、点赞。