前言
首先，我要给对这方面感兴趣的同学一个肯定的回答，Python语言目前行情是上升趋势，并且由于的应用面比较广，尤其是人工智能和大数据领域，更是具有很大的发展空间，所以现在学习并不能算晚，那么如何学习才能尽可能的快速入门Python编程呢?
这里我要告诉你的是，零基础学习Python肯定难，Python的专业程度本身就不简单，学习这事本来就是一件非常煎熬的事情，人都不愿意学习，可是没办法，为了生存掌握一个技能，你必须学，如果你认真的对待，你就找不到高薪水的工作，所以首先学习Python意志，坚持非常重要，很多人放弃的原因根本就是缺乏这些素质。
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提醒大家几点
一：盲目的去学
当初我在对于python这个行业什么都不了解的情况下，比如：不知道未来发展趋势，不知道学习python应该注意哪些初始问题，不知道具体的学习规划学习路线等等，一味的买书看书，看视频，到了中期阶段萌生放弃的想法，和主要是因为觉得自己越学越迷茫，也知道自己这样学找不到工作，这是初学者最大的误区。
二：孤军奋战
当初在学python的时候，从来都没有跟别人交流过，就感觉活在自己的世界里，总认为自己什么都可以搞定，而且很多知识不会了，直接就过去了，并没有深究，而这种学习态度也注定了我的学习是失败，学习python一定要有讨论的过程，只有跟不同的交流才能了解到你自己不知道的东西。
三：没人指点
python对于我来说是从来不了解的行业，而我当时从来没有想过找一个这个行业比较厉害的人去请教下，现在我终于认识到了一点什么叫“方法不对，努力白费”所有的python大神都有自己的学习方法，而学python的学习也基本是一致，而对于一个什么都不懂的初学者根本不会知道怎么学，这也是造成失败的最直接原因。
四：盲目看书
对于新手来说，学习一个技能肯定是买书看书，但是后来我才实践的证明，对于一个啥都不懂的初学者来说看书基本可以成为无用的，因为这样的结果就势必会造成大多数人的情况：能看懂，但是永远不会写，这就是我最初出现的问题，非常烦人，所以建议初学者少看书，多动手，必须弄清楚python的效率学习方法。
五：到处搜集视频
好像大家都有一个毛病，就是到处搜集资源，云盘里有很多东西，但是基本是从来都不看，所以说视频在精不在于多，我当时自学python的时候也搜集了各种视频，这里看看，那里看看，学的一点都不系统，而且学了之后也找不到工作，视频一定要最新的，python更新的快，旧的是不可以的。
快速入门条件：
1、想要快速入门，也应该让基本功练扎实。所以不能太急，不能因为速度，就只是学个大概就算入门了，或者仅仅只是看了点理论就算入门。
2、想要快速入门需要更加系统的学习。所谓系统的学习，是为了减少学习者走弯路，很多人学习Python不系统，确实什么都会，但是难以学习方向性的Python知识，系统的学习也很重要。
面对这样的条件，如果不选择自制力够好，找一个可靠度培训机构也是是首选，但如果受到经济条件的限制，找Python相关教程书籍或者免费视频教程也是不错的选择，但注意要选择比较系统的，知识体系比较连贯的。
最后给大家介绍一个完整的python学习路线，内容是从入门到进阶，既有思维导图，也有经典书籍，还有配套视频，给那些想学习python以及数据分析的小伙伴们一点帮助！
一、Python入门
下面这些内容是Python各个应用方向都必备的基础知识，想做爬虫、数据分析或者人工智能，都得先学会他们。任何高大上的东西，都是建立在原始的基础之上。打好基础，未来的路会走得更稳重。
包含：
计算机基础
python基础
Python入门视频600集：
观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
二、Python爬虫
爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择。
通过爬虫技术可以将相关的内容收集起来，分析删选后得到我们真正需要的信息。
这个信息收集分析整合的工作，可应用的范畴非常的广泛，无论是生活服务、出行旅行、金融投资、各类制造业的产品市场需求等等，都能够借助爬虫技术获取更精准有效的信息加以利用。
Python爬虫视频资料
三、数据分析
清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025年，数据分析人才缺口预计将达230万。
这么大的人才缺口，数据分析俨然是一片广阔的蓝海！起薪10K真的是家常便饭。
四、数据库与ETL数仓
企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。
传统的数据仓库集成处理架构是ETL，利用ETL平台的能力，E=从源数据库抽取数据，L=将数据清洗（不符合规则的数据）、转化（对表按照业务需求进行不同维度、不同颗粒度、不同业务规则计算进行统计），T=将加工好的表以增量、全量、不同时间加载到数据仓库。
五、机器学习
机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。
机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。
机器学习资料：
六、Python高级进阶
从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了python入门到进阶的所有的知识点。
到这就基本就可以达到企业的用人要求了，如果大家还不知道去去哪找面试资料和简历模板，我这里也为大家整理了一份，真的可以说是保姆及的系统学习路线了。
但学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。整理这份学习路线，是希望和大家共同进步，我自己也能去回顾一些技术点。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。
资料领取
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