从最初的爬虫，到数据分析，再到GUI的实现，以及后来的机器学习和深度学习文章，我与大家已经走过了几个月的时间，在这几个月的时间里，我通过文章与大家一同学习，一同进步，向大家展示了如何通过Python来实现各种好玩的有趣的编程实践。

写了这么多的文章，今天想和大家一起来聊聊我的Python学习路线，聊聊我学习Python的升级打怪之路，希望对大家的Python学习有所帮助。

学习的第一阶段

Python作为一种解释型，动态数据类型的编程语言，对于使用者来说非常的简单，它相对于其他编程语言来说，更贴近我们对于“语言”的理解，因此也非常的容易理解和上手。

当时我因为有一些编程基础，就用了差不多1-2周的时间，便理解和掌握了Python最为基础的知识点，然后就进行了一系列的简单的练手小练习，以提高自己对于Python编程的理解。掌握编程语言，最重要的还是利用它来实现我们的需求。

Python作为一种“胶水”语言，可以广泛的应用在各种领域当中。像是爬虫、图形GUI、系统运维、大数据、金融乃至现在火热的人工智能，Python都能够大展身手。

学习Python并不困难，困难的是学习基于Python的各种各样的库，小安最开始利用Python语言，是从爬虫开始的，要学好爬虫，就需要掌握例如urllib、requests、selenium、scrapy、Beautifulsoup、lxml、re等库，还有像是HTML语言也得了解吧。

所以单单一个爬虫，就学了好长的时间，学习过程中，伴随着不断的出错纠错，也取得了很多小成绩。

学习的第二阶段

学习Python的第二个阶段，小编学习的是基于Python的图形GUI的编程，这部分主要用到的是tkinter、turtle库，并结合前面所学到的爬虫知识，实现了像是签名设计，对联设计等小项目（可以参见以前的文章推送）。

因为Python的库非常多，可以实现的功能很多，基本上大部分你想要的功能都有现成的库可以拿来用，所以这个阶段一定要多玩一些趣味的小例子或者小项目，让你不断的通过练习把前面的知识融汇起来。

这个阶段因为知识比较多而且杂，提供一个小窍门，每次练习完一个库的并熟悉之后，建议记笔记或者脑图来总结，这样过了一段时间之后，再来回顾总结会提高的很快。学而不思则罔，思而不学则殆，勤记比较勤思考！

学习的第三个阶段

学习的第三个阶段，是利用Python进行简单的数据预处理，以及简单的数据分析，这里就要向大家安利两个Python学习者几乎必学的库，一个是numpy，另一个便是pandas库，有了这两个函数库，可以极大的提高Python对于数据的处理速度，同时也简化了我们对于数据处理的复杂程度，通过简单的语句便可以解决我们对于数据处理的要求。

学习Python到了这里，其实已经应对很多的问题了，即使面对一个新的库，一个新的问题，只要耐心的查找资料，都可以解决。接下来，小安便将自己的学习方向转向了机器学习和深度学习的方向。

学习机器学习，需要大家有不错的数学功底，包括线性代数和概率论等。机器学习技术不光考验大家的编程技术，更考验大家对于数据的理解能力和利用数学分析数据，发觉数据潜在价值的能力。比如通过机器学习来预测收入（用Python预测收入，我用Python机器学习了5万人的数据）。这里用到的函数库有很多，比如像是sklearn、matplotlib、numpy、pandas等等。掌握机器学习技术，尤其是分析解决实际问题的能力，对于大家找工作是大有裨益。

学海无涯苦作舟

读研开始后，小编便进入到了更加紧张的生活当中，996是对自己最为宽松的要求，周日也会在实验室待上一段时间，学习不是一蹴而就，只有坐得住，才能出好的结果，读研的时间就只有三年，转瞬即逝，如果不好好的把握时间，怎么能够对得起自己的付出。

伴随着我不断学习Python的过程中，我也会经常浏览一些Python的练手题，不断的查漏补缺，偶尔去LeetCode上刷题，来不断的提高充实自己Python的编程能力。如果是非编程相关专业，自学的过程会遇到各种问题，建议找一个比你厉害的人带着你学，会快很多，而且少走一些弯路，以上就是我的Python学习之路。

写到这里，也该到了休息的时间了，抬头看一下钟表，已经是接近晚上十一点的时间了，我也该回去休息了，毕竟明天还有英语课的演讲呢，最后祝大家能够在学习Python的道路上找到自己的兴趣点，提升自己的价值。

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