如果已经下定决心入坑Python，我觉得绕不开如下两个问题，即：

为什么学习Python，而不是其他编程语言；

如何高效而系统地学习Python。

没有目标的学习，最终的结果就是后期会缺失自主学习意识，半途而废而导致一无所获。所以不管是单纯的出于兴趣还是短期工作技术需要，抑或是以Python编程语言为职业进行学习，我们首先要搞明白自己为什么热衷于学习Python。（也就是Python语言的魅力）

我们都知道近两年Python十分火爆，以大学生和年轻编程从业者为代表的学习者学习热度居高不下，加之机器学习的风靡，Python语言作为人工智能的专属语言，无疑备受青睐。Python语言是一个面向企业和第一流项目的、基于生产的语言，它几乎能做任何事情，依托“多功能”的属性，Python被企业广泛应用。我认为Python的语言优势主要体现在以下几个方面：

Python拥有一个健康、活跃、支持度高的社区：很明显，缺少文档和开发人员支持的编程语言发展都不太顺畅。Python没有这些问题。它已经存在了相当长的一段时间，有大量的文档、指南、教程等等。另外，开发者社区非常活跃。也就是说，任何人需要帮助或支持时，都能及时得到帮助。这个活跃的社区有助于确保所有水平的开发人员，从新手到专家都能获得帮助。

Python有一些很棒的公司赞助商：公司赞助对编程语言的发展很有帮助。谷歌在2006年期间大量使用Python，将它应用在多个平台和应用中。因为像谷歌这样的公司希望他们的团队和未来的开发人员使用他们的系统和应用程序，他们就需要提供资源。谷歌编写了大量的Python指南和教程，提供越来越多的文档和支持工具，同时也为Python免费打了广告。

Python有着令人惊异的库：当你在从事更庞大的项目时，库可以帮助你节省时间，以及缩短最初的开发周期。Python有着非常优秀的一系列库，从科学计算的NumPy和SciPy到网络开发的Django。换句话说，这些库能够提供跨平台的支持，这是绝佳的便利。

Python更加可靠高效：你可以在几乎所有的环境中使用和部署Python应用程序，并且不会随平台变化而产生多少性能损失。同样，因为它是通用的，这也意味着你可以跨多个领域工作，包括但不限于Web开发、桌面应用程序、移动应用程序、硬件等等。你不必被绑定到单一的平台或者领域，Python在任何地方都能够提供相同的体验。

当然Python的优势远不如此，大家迷恋Python的理由也有千千万万，在十分坚定的确认自己准备学习Python之后，我们就要解决第二个问题了：如何高效而系统地学习Python？

制定一个清晰的学习线路图，了解自己各个学习阶段都要掌握哪些知识点：

Python初级开发阶段：

python语言基础：Python3入门，数据类型，字符串，判断/循环语句，函数，命名空间，作用域，类与对象，继承，多态，tkinter界面编程，文件与异常，数据处理等。

Python语言高级：Python常见第三方库与网络编程，Python正则表达式，邮箱爬虫，文件遍历，金融数据爬虫，多线程爬虫，Python线程、进程，Python MySQL数据库，协程，jython等。

Python全栈工程师前端：CSS，CSS3，网页界面设计实战，javaScript，jquery，jquery EasyUI，Mobile简介，photoshop，Bootstrap等。

Python全栈工程师后端：Django入门，Django高级，Django实战等。

python全栈工程师后端高级：Flask开发原理，Flask开发项目实践，Tornado开发原理，Tornado开发项目实践等。

Linux基础：文件处理命令，权限管理命令，帮助命令，文件搜索命令，压缩解压命令，命令使用技巧，VIM使用，软件包管理，用户和用户组管理，Linux Shell开发等。

Linux运维自动化开发：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，Kali密码破解实战等。

Python数据分析阶段：

python数据分析：numpy数据处理，pandas数据分析，matplotlib数据可视化，scipy数据统计分析，python 金融数据分析等。

python大数据：Hadoop HDFS，python Hadoop MapReduce，python Spark core，python Spark SQL，python Spark MLlib等。

python机器学习：机器学习基础知识，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，聚类k-means算法等。

学习编程不只是学习语法，需要学习算法(计算思维、解决问题的方法、编程思路)。计算思维是运用计算机科学的基础概念去求解问题、设计系统和理解人类的行为；编程思路，其实就是计算思维的具体体现，用语法来表达解决问题的方法、算法。

python有多种编程范式，面向过程，面向对象，函数式编程等。函数抽象、需要掌握大的问题化解为小的问题，每一个小的问题用函数来解决，集成起来大的问题就解决了。面向对象的类抽象，类就是由属性加方法构成的对象的蓝图，会用面向对象的思想建模。学习Python，多看多敲多实战才是王道，碰到问题，想办法解决，才能提高。

与python相关就业岗位：

由于Python语言几乎无所不包，所以Python能做的事情非常多，几乎覆盖各类企业的开发工作，市场需求激增，主流岗位包括以下几个方向：

Python开发工程师 ：一般需要精通Python编程语言，有Django等框架的使用经验，实习无要求。

Python高级工程师 ：北上广深的话，薪金在1万以上，需要精通Linux/Unixg平台，有英语阅读功底。

Web网站开发方向：熟悉Web开发的常用 Python框架，熟悉掌握Mysql类数据库的操作即可。

Python自动化测试：熟悉自动化流程、方法和常用的模块的使用，有英文读写的能力。

Linux运维工程师：Linux服务器管理，数据分析、自动化处理任务、分析网站日志、定时计划管理，解放双手。

Python游戏开发工程师：网络游戏后端服务器逻辑的开发和处理，有大型数据库使用经验，喜欢从事游戏相关工作。

重要的事情说三遍！！！

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