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怎样才能坚持学习python？有什么好的方法？
数组,函数,数据怎样才能坚持学习python？有什么好的方法？
发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：
Python的应用方向
1.常规软件开发
Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。
2.科学计算
随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。
3.自动化运维
这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。
4.云计算
开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，搞云计算的同学都懂的。
5.WEB开发
基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。
6.网络爬虫
也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。
7.数据分析
在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。
8.人工智能
Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用
python学习路线图，帮助零基础学员在学习的时候少走弯路。
1、python语言基础
(1)Python3入门，数据类型，字符串
(2)判断/循环语句，函数，命名空间，作用域
(3)类与对象，继承，多态
(4)tkinter界面编程
(5)文件与异常，数据处理简介
(6)Pygame实战飞机大战，2048
2、python语言高级
(1)Python常见第三方库与网络编程
(2)Python正则表达式
(3)邮箱爬虫，文件遍历，金融数据爬虫，多线程爬虫
(4)Python线程、进程
(5)Python MySQL数据库，协程，jython
3、python全栈工程师前端
(1) HTML
(2) HTML5
(3) CSS
(4) CSS3
(5) 网页界面设计实战
(6) javaScript
(7) jquerry
(8) jquerry EasyUI, Mobile简介，photoshop
(9) Bootstrap
4、python全栈工程师后端
(1) Django入门
(2) Django高级
(3) Django实战
5、python全栈工程师后端高级
(1) Flask开发原理
(2) Flask开发项目实践
(3) Tornado开发原理
(4) Tornado开发项目实践
6、Linux基础
(1) 文件处理命令
(2) 权限管理命令
(3) 帮助命令
(4) 文件搜索命令
(5) 压缩解压命令
(6) 命令使用技巧
(7) VIM使用
(8) 软件包管理
(9) 用户和用户组管理
(10) Linux Shell开发
7、Linux运维自动化开发
(1) Python开发Linux运维
(2) Linux运维报警工具开发
(3) Linux运维报警安全审计开发
(4) Linux业务质量报表工具开发
(5) Kali安全检测工具检测
(6) Kali 密码破解实战
8、python数据分析
(1) numpy数据处理
(2) pandas数据分析
(3) matplotlib数据可视化
(4) scipy数据统计分析
(5) python 金融数据分析
9、python大数据
(1) Hadoop HDFS
(2) python Hadoop MapReduce
(3) python Spark core
(4) python Spark SQL
(5) python Spark MLlib
10、python机器学习
(1) 机器学习基础知识简介
(2) KNN算法
(3) 线性回归
(4) 逻辑斯蒂回归算法
(5) 决策树算法
(6) 朴素贝叶斯算法
(7) 支持向量机
(8) 聚类k-means算法
按照上面的Python学习路线图学习完后，基本上就可以成为一名合格的python开发工程师，但是任何语言的学习都离不开大量的练习和积累，平时的练习以及长时间的积累是非常有必要的，因此，不要想着一簇而就，而是做好长时间学习
回答于 2019-09-11 08:43:50
学习一门编程语言的方式当然是理论+实践才能更容易把它学好啊。
理论
学习一门语言首先就应该从理论层面开始学习，例如，
变量
运算符
控制语句
面向对象
...
如果这些概念都无法理解，那么在编程过程中肯定会步履维艰。
而，有一定的理论基础，将会轻松很多，而且，Python这门语言是一种对语法结构和规范要求较少的一门编程语言，所以，对于理论层面的学习会简单很多。
有关Python的学习资源网上现在有很多，包括在线教程、视频课程、书籍，这里我就推荐几分理论层面的学习资源。
免费学习资源
Python-100-Days
这是一份Github学习资源，目前已经高达79kstar，它的受欢迎程度可见一斑。 语言元素、分支结构...由浅入深，概括全面而详尽。
菜鸟教程：www.runoob.com
或者，
廖雪峰的官方网站：www.liaoxuefeng.com
这两份学习资源都是经过很多同学验证过，最后保留下来的，非常经典，讲解思路清晰。
当然，如果更喜欢看出学习，可以看一下《Python编程：从入门到实践》这本书，它是一本经得起考验的Python入门书籍，从简单语法到面向对象，面面俱到，非常适合初学者。
实践
掌握了Python的基础语法，例如运算符、条件语句、循环语句、数据结构、函数、类等，要想加深印象，需要一些练手的小项目来进一步增强对Python的认知。
这样会认识到更多Python高级用法，会学习到更多在基础理论学习过程中无法看到的知识点，例如，装饰器、生成器，例如，namedtuple和collections。这些再基础语法中是很少会涉及到的，但是对于开发过程中确是非常重要的。
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