上了大学后就后悔了，但是世界上并没有后悔药，学校又不允许换专业，眼看着一手的烂牌，该怎么办？
現在是人工智能时代，想要从事编程行业，最佳的学习语言是什么? 当然是Python! Python入门简单、功能强大，已成为各大企业首选开发语言，也吸引了无数有志学子投身学习。不过零基础如何学Python，Python从入门到精通需要注意什么？成为一直困扰人们的问题。文中小編给大家分享一下最佳Python学习路线。
九层之台，起于垒土。想要成为Python开发领域的高端人才，基础知识很重要，而实战经验也很重要。只有将理论知识与实战项目紧密结合，将现有知识与潮流技术融会贯通，你才能站在技术链的顶端。
很多初学Python的同学都面临着很多的疑问，在之前的文章中我大致的很多问题我已经进行了讲解，无论你是编程零基础、数学，英语不错、还是说没有一个好的学习路线和学习规划等等，我都给大家进行了一个讲解，一个零基础新手学习Python应该知道的学习步骤与规划
Python学习群：882492178，如果你正在学习python，小编欢迎你加入，大家都是Python党，不定期分享干货（只有Python爬虫，框架，零基础都有），包括我自己整理的一份2019最新的Python资料和零基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴！
今天讲以下问题：很多人都在问Python学习步骤应该如何安排？多长时间可以达到精通呢？
Python学习步骤应该怎样安排：
首先，学习Python编程技术，自学或者参加培训学习都适用，每个人都有自己的学习方式和方法。
一：明确自己的学习目标。
不管我们学习什么样的知识，都要对自己的学习目标有一个明确的认识。只有这样才能朝着目标持续的前进，少走弯路，从而在学习的过程中得到提升，享受整个学习的乐趣。
二：基础的Python学习。
1. 了解Python是什么，都能做些什么？
2. 知道什么是变量、算法、解释器
3. Python基本数据类型
4. 列表和元组的操作方法
5. 字符串操作方法
6. 基本的字典操作方法
以上这些可以略微掌握之后就进行下一步，遇到不会的可以在网上查找一下，或者看下书和笔记以及一些基础的学习视频。
三、掌握Python的条件、循环和相关的执行语句
任何知识它的基础知识都是有些枯燥的，现在我们就可以动手来做一些逻辑层面的东西了。掌握 if、else、elif、while、for、continue、break和列表推导式等这些语句的使用，还有程序中的异常处理。
四、面对对象知识
面对对象OOP，更高层次的Python程序结构，代码的重用避免代码冗余，打包你的代码，函数的参数、作用域等。
类，可以帮助我们减少大量的开发时间，提高编程的效率，对中大型项目十分关键。
五、项目实践
在这个阶段，一定要多动手实践，始终要相信我们实践是检验真理的唯一标准，查找和处理过程中遇到的错误和异常，遇到问题多上网搜索。
学习过程中遇到什么问题或者想获取学习资源的话，欢迎加入学习交流群：【882492178】，我们一起学Python。
在成功的解决了这些问题之后，会有一种很大的成就感，这样一个良性循环，才是你学习Python这类程序语言的最大动力。
以上就是小编总结学习Python的步骤和流程。
很多初学者都有这样的疑问，Python需要多长时间可以学会，达到精通呢？
学会Python需要多长时间？
如果是自学，从零基础开始学习Python的话，依照每个人理解能力的不同，大致上需要半年到一年半左右的时间。
当然，如果有其它编程语言的经验，入门还是非常快的，大概需要2~3个月可以对上手Python语言编写一些简单的应用。
无论是新手还是有一定基础的朋友，有一个有经验的人带着自己学习，或者参加Python培训课程，都会1个月左右入门，3个月左右对Python有一个全面系统的了解，达到自己动手编程解决问题的能力。
精通Python需要多长时间？
任何知识都是基础入门比较快，达到精通的程序是需要时日的，这是一个逐渐激烈的过程。
精通任何一门编程语言，都需要通过大量的实践来积累经验，解决遇到的各种疑难问题，看别人的源码，分享自己的分码的这个过程，才能够精通Python的方方面面。从编程的一开始，就应该不断的动手去编写代码，不停的去实践，不停的去修改，不停的总结经验，最终才能熟能生巧，达到精通。
一个对Python程序能算的上精通的程序员，对同样一个问题，他知道很多种解决问题的方法，并能从中选择最有效率的方法！
以下就是Python学习路线，分为10大阶段。
第一阶段为Python语言基础，主要学习Python最基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。阶段课程结束后，学员需要完成Pygame实战飞机大战、2048等项目;
第二阶段为Python语言高级，主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库;
第三阶段为Python全栈工程师前端，主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，学员需要完成网页界面设计实战;
第四至第五阶段为Python全栈工程师后端，主要学习Django、 Flask以及Tornado，学员需要完成对应的实战项目;
第六阶段为Linux基础，主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等;
第七阶段为Linux运维自动化开发，主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战;
第八阶段为Python数据分析，主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;
第九阶段为Python大数据，主要学习Hadoop HDFS、python Hadoop MapReduce、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib;
第十阶段为Python机器学习，主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。
因为清晰易读的风格，广泛的适用性，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。在TIOBE 排行榜中位居第四，是名副其实的人工智能第一语言。
风靡的另一个原因是，Python有非常多的第三方库。比如用于WEB开发的Django/Flask，用于科学计算的 Numpy/Scipy，用于机器学习的 Scikit-Learn，用于运维的 Supervisor/Fabric，用于网络爬虫的 BeautifulSoup/Scrapy……这些你都可以轻松调用实现，不用再造轮子。
利用Python进行数据分析
利用 Python 爬取网页数据
利用Python写小游戏
利用Python写工具脚本
用 Python 写一个自动抢票的脚本
你认为这些离你还很远?但编程在你的工作、生活中的很多场景都能被利用。
比如量级稍微大些的数据，Office的性能根本不能满足需求，而用 Python 可以轻松地处理、分析。而微软也正在考虑将 Python 作为 Excel 的一种官方脚本语言，由于 Python 的适用性，使其不仅可以实现VBA的功能，也可以代替场函数。
比如你想做一些市场调研，那么用 Python 写一个爬虫，即可批量地获取互联网数据，这些则是很有价值的原材料。
你也可以去写一些实用的工具脚本，比如跳一跳的自动化刷分工具，比如自动抢票的插件，文件批量处理工具……
如果你觉得这些很难，那可能是技术限制了你的想象力。
Python广泛的应用场景
所以无论是实用性还是易用性，Python 都是学习编程最具性价比的选择。如果你学过其他的语言，再学 Python 将会让你的技能树大大地拓宽，有能力涉足更多的领域。
学习编程从入门到放弃的人不计其数，很大程度上是因为，产出和投入的精力完全不成正比。而学习 Python，几行代码就可以实现一个爬虫，几个函数就可以做简单的数据分析，写一个小工具、小游戏也是分分钟的事情……这种成就感，会激发你最原始的兴趣。
那如何系统学习Python呢?一般我们会经历以下几个阶段。
01
了解 Python 编程基础
一是变量、编程规范、基础语法等，这也是能够上手编写 Python 代码的前提。
二是数据结构，字符串、列表、字典、元组这些需要非常熟练，数据类型将贯穿你整个编程的始终。
这个部分一些简单的练习就是，自己构造一个数据类型，然后去实现基本的用法。比如你自己构造一个列表，实现列表中数据的访问、更新、删除等基本操作，比如 len()、max()、min() 函数，以及 append()、count()、extend() 等方法。
函数和方法是实现数据增删改查的基本途径，如果你在实际操作中遇到数据操作的问题，可以在具体的数据类型下查找相关用法。
02
Python函数及流程控制
学习 Python 的函数和控制语句，是真正去解决问题的过程。如何实现判断和循坏，如何将固定的功能模块封装成函数，这些不仅是写出代码的必要条件，也是训练编程思维的必经之路。
函数这个部分无外乎函数的定义、函数调用以及参数传递，但是要能够娴熟地写出函数实现对应的功能，需要注意的细节很多，也需要不断地训练。
流程控制则相对要好掌握一些，条件语句和循坏语句在不同的场景下练习几遍，知道判断和循环实现的过程，基本上就没问题了。
其实到这个地方，基本的Python知识你已经掌握了，你可以自己去做一些小项目，比如猜数字、各种转换器、记账工具……
03
利用 Python 做些事情
通常在学习一段时间之后，你就会有自我怀疑的过程，貌似真的懂了，但是离做出实际的东西又很远，这些东西是否有用?
这个时候不妨了解一些第三方库，你可以做更多的事情。比如用pandas作数据处理，用matplotlib做数据可视化分析，用BeautifulSoup写爬虫，利用Flask搭建网站……这些别人搭好的轮子，你直接拿来用就可以了。当然像写爬虫和网站，你还需要了解其他方面的一些知识(比如HTTP、HTML、JS、数据库等)。
对于不同的库，内部的方法、函数你还需要去熟悉，开始的时候先掌握少部分最常用的方法，在遇到实际的问题的时候，再去查对应的更多的用法，这样会更高效。
04
深入 Python 编程
其实第三个阶段反复练习实践，你已经基本具备一些工作的技能了，比如 Python 数据分析、网络爬虫、写工具脚本……
首先你要了解Python的高级特性，如迭代器、生成器、装饰器等，了解类和面向对象的理念。深入下去，你可以去探索Python的实现原理，Python的性能优化，跳出Python语言本身，去了解计算机的交互原理，还有很长的路要走，但并不是每一个人都需要这个过程。
但这些高屋建瓴的东西，又是你在这个领域立足生根的重要条件，对于坚定走技术方向的人来说，这个过程是有必要的。这个时候你再去做应用层面的一些东西，又会有更加深刻的理解。
总结下来，学习Python，最常见的坑有这些：
1.很难找到合适且优质的学习资源，难以下手，或者随便找一些材料开始学习，极其容易从入门到放弃;
2.遇到问题不知道如何寻找解决办法，甚至连问题都描述不清楚，经常被一些细小的问题卡住，学习效率不高;
3.在理论学习中无法自拔，学习很久之后，发现还是不知道如何在实际的项目中去应用，缺乏解决问题的能力;
4.看到别人的案例觉得好像是那么回事，但是自己去写代码的时候依然很困难，无法训练编程思维。
………………
如果成功的跨过了这些坑，那么恭喜你，你已经成为了一名合格的Pythoner!
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