在掌握了Excel和SQL之后，就掌握了基本的数据分析工具了，但是Excel在数据量非常大的数据面前就显得无能为力了，并且在需要将重复进行的操作流程化，让计算机帮我们自动完成工作的时候，Excel就很难做到了，此时就需要一个更高级的工具来进行复杂的数据分析工作。貌似现在学习数据分析、机器学习等的人都在讨论Python，看看公司的招聘要求很多也要求会Python，那么Python到底有多流行，在这么多的数据编程语言中我们为什么要学习Python呢？
Python有多流行？
TIOBE每个月发布的编程语言排行榜是编程语言流行趋势的一个指标，每个月更新。这份排行榜排名基于互联网上有经验的工程师、课程和第三方厂商的数量，使用搜索引擎进行计算而得，一定程度上反应了编程语言的热度。
这是2019年1月的TIOBE编程语言排行榜，可以看到Python排在第三名，占据8.29%的份额，且与2018年同期相比上升了3.62%，可以看出Python在编程界不仅非常流行，而且其影响力还在呈现不断扩大的趋势。
再联系现在从事编程工作的人员，特别是数据分析、人工智能、机器学习相关工作的人的高收入现状，学好了Python以后前景肯定会很不错滴！虽然说为了高收入而去学习未免有些俗气，但我相信这对很多人来说是一个很好的激励，这样在以后的学习过程中遇到困难了就有动力去披荆斩棘、勇往直前。
如何学好Python？
现在就来到了问题最关键的地方，如何才能学好Python呢？先说说我学习的经验吧，我以前在学习知识的时候，总是习惯于按照书本老老实实地从头往后学，学完一章再学下一章，看完一页再看下一页，这样学的结果就是经常看了后面就忘了前面，只知道当前这几页讲的是什么，看完书之后不能建立起整本书的内容框架，说清楚这本书到底说了那些内容并能够一一列举出来，并清晰地知道内容之间的关联和逻辑关系，经常会产生没学到太多东西的感受，不知道你有没有这样的经历？
后来我发现，学习一门知识，首先应该建立起这个知识的框架，即所谓从宏观上进行把握，知道这门知识由那些子知识构成，且这些子知识之间的关系是什么，对于特别具体的知识，倒不用一开始就特别深究下去，只要知道有这个知识且在什么地方就可以了，以后遇到问题需要用这个知识来解决的时候，再去慢慢研究。并且我发现了一个很好用的工具——思维导图，用它来记笔记的话我们就可以对要学习的知识建立起了一个清晰的框架，知道这个知识的内容组成以及逻辑关系。
所以这次在听猴子老师的Python入门课的时候，我就是用思维导图来记笔记的，发现效果非常好，下面是这个笔记的图片，因为内容比较多，且可能会被压缩，所以如果出现模糊不清的情况，可以私信我索取原图。
