「非计算机专业」菜鸟，如何系统学习Python？
首先，给大家看一下，Python具体的应用，用一张图表示，是酱紫的：
是不是很强大？从数据分析、人工智能到传统的编程开发，Python都能胜任并且高人一筹。
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。在今年，Python早已超越Java成为第一大编程语言。
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。
1
了解编程基础
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。
PS:这些理论基础可以在网上找视频学习或者看书学习。
2
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……
3
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。
4
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。
PS：到了这个阶段，自己很可能遇到一个小坎就过不去，这样急需一个前辈或者老师的指导，也许一句话就能解决你一个月解不开的难题。
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。
………………
如果你遇到如上这些坑，说明自学的方式会比较困难，就需要找一位老师指导了。
最后，我们的核心思路就是建立良好的反馈机制，学习基础知识--->做项目验证。
学习任何一样东西都是一样。对于编程来说，特别是非计算机专业的小伙伴们，要进一步注意的是，我们学习编程是为了用，所有的编程学习都应该牢牢以需求和应用为导向。具体在实现上，主要是学习一点做一点项目，循环上升。
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