'沒有編程基礎，看到這篇文章你就能學Python啦'
在人工智能日趨成熟的時代裡，有大量的數據需要被處理。同時，在 AI、
VR 以及無人汽車、無人機和智能家居的數據處理中我們都能看到 Python 的身影，這就促使企業未來對 Python 的需求將會不斷提升。
至於 Python 火爆的原因，在我看來，無非就是以下兩點：
1. Python 是人工智能（AI）和數據分析第一語言。
Google 開源機器學習框架：TenserFlow 開源社區主推學習框架：Scikit-learn 百度開源深度學習框架：Paddle
......
以上框架，均是由 Python 語言開發。不僅如此，Python 還含有優質的文檔以及豐富的 AI 庫、機器學習庫、自然語言和文本處理庫。
尤其是 Python 中的機器學習，實現了人工智能領域中大量的需求。
2. 薪資高，就業快
目前 Python 就業趨勢大幅上升，說明其就業缺口極大，人才需求量暴增。
編程語言有很多，但並非每一種的需求或工資都相同。人工智能和機器學習走熱，讓 Python 從眾多編程語言中脫穎而出。
其實 python 非常適合自學。相比較其他不少主流編程語言，有更好的可讀性，上手也相對容易。自帶的各種模塊加上豐富的第三方模塊，免去了很多“重複造輪子”的工作，可以更快地寫出東西。
它的配置開發環境也不是很複雜，mac 和 linux 都內置了 python。另外，不少學校也開始使用 python 來教授程序設計課程。
在人工智能日趨成熟的時代裡，有大量的數據需要被處理。同時，在 AI、
VR 以及無人汽車、無人機和智能家居的數據處理中我們都能看到 Python 的身影，這就促使企業未來對 Python 的需求將會不斷提升。
至於 Python 火爆的原因，在我看來，無非就是以下兩點：
1. Python 是人工智能（AI）和數據分析第一語言。
Google 開源機器學習框架：TenserFlow 開源社區主推學習框架：Scikit-learn 百度開源深度學習框架：Paddle
......
以上框架，均是由 Python 語言開發。不僅如此，Python 還含有優質的文檔以及豐富的 AI 庫、機器學習庫、自然語言和文本處理庫。
尤其是 Python 中的機器學習，實現了人工智能領域中大量的需求。
2. 薪資高，就業快
目前 Python 就業趨勢大幅上升，說明其就業缺口極大，人才需求量暴增。
編程語言有很多，但並非每一種的需求或工資都相同。人工智能和機器學習走熱，讓 Python 從眾多編程語言中脫穎而出。
其實 python 非常適合自學。相比較其他不少主流編程語言，有更好的可讀性，上手也相對容易。自帶的各種模塊加上豐富的第三方模塊，免去了很多“重複造輪子”的工作，可以更快地寫出東西。
它的配置開發環境也不是很複雜，mac 和 linux 都內置了 python。另外，不少學校也開始使用 python 來教授程序設計課程。
關於自學 python，給你提三大建議：
1. 找一本淺顯易懂，例程比較好的教程，從頭到尾看下去。不要看很多本，專注於一本。把裡面的例程都手打一遍，搞懂為什麼。小編末尾已為小夥伴們準備。
2. 去找一個實際項目練手。最好是要有真實的項目做。可以找幾個同學一起做個網站之類。注意，真實項目不一定非要是商業項目。小編末尾已為小夥伴們準備。
3. 最好能找到一個已經會 python 的人。問他一點學習規劃的建議（上知乎也是個途徑），然後在遇到卡殼的地方找他指點。這樣會事半功倍。
另外，除了學習編程語言，也兼顧補一點計算機基礎，和英語。
不但要學寫代碼，還要學會看代碼，更要會調試代碼。讀懂你自己程序的報錯信息。再去找些 github 上的程序，讀懂別人的代碼。
學會查官方文檔，用好搜索引擎和開發者社區。
有些朋友一開始就扎入了理論學習的汪洋大海，從苦讀類似《算法導論》開始，能夠堅持讀下來的寥寥無幾，學習積極性也被不斷的挫敗感消磨得所剩無幾。
在人工智能日趨成熟的時代裡，有大量的數據需要被處理。同時，在 AI、
VR 以及無人汽車、無人機和智能家居的數據處理中我們都能看到 Python 的身影，這就促使企業未來對 Python 的需求將會不斷提升。
至於 Python 火爆的原因，在我看來，無非就是以下兩點：
1. Python 是人工智能（AI）和數據分析第一語言。
Google 開源機器學習框架：TenserFlow 開源社區主推學習框架：Scikit-learn 百度開源深度學習框架：Paddle
......
以上框架，均是由 Python 語言開發。不僅如此，Python 還含有優質的文檔以及豐富的 AI 庫、機器學習庫、自然語言和文本處理庫。
尤其是 Python 中的機器學習，實現了人工智能領域中大量的需求。
2. 薪資高，就業快
目前 Python 就業趨勢大幅上升，說明其就業缺口極大，人才需求量暴增。
編程語言有很多，但並非每一種的需求或工資都相同。人工智能和機器學習走熱，讓 Python 從眾多編程語言中脫穎而出。
其實 python 非常適合自學。相比較其他不少主流編程語言，有更好的可讀性，上手也相對容易。自帶的各種模塊加上豐富的第三方模塊，免去了很多“重複造輪子”的工作，可以更快地寫出東西。
它的配置開發環境也不是很複雜，mac 和 linux 都內置了 python。另外，不少學校也開始使用 python 來教授程序設計課程。
關於自學 python，給你提三大建議：
1. 找一本淺顯易懂，例程比較好的教程，從頭到尾看下去。不要看很多本，專注於一本。把裡面的例程都手打一遍，搞懂為什麼。小編末尾已為小夥伴們準備。
2. 去找一個實際項目練手。最好是要有真實的項目做。可以找幾個同學一起做個網站之類。注意，真實項目不一定非要是商業項目。小編末尾已為小夥伴們準備。
3. 最好能找到一個已經會 python 的人。問他一點學習規劃的建議（上知乎也是個途徑），然後在遇到卡殼的地方找他指點。這樣會事半功倍。
另外，除了學習編程語言，也兼顧補一點計算機基礎，和英語。
不但要學寫代碼，還要學會看代碼，更要會調試代碼。讀懂你自己程序的報錯信息。再去找些 github 上的程序，讀懂別人的代碼。
學會查官方文檔，用好搜索引擎和開發者社區。
有些朋友一開始就扎入了理論學習的汪洋大海，從苦讀類似《算法導論》開始，能夠堅持讀下來的寥寥無幾，學習積極性也被不斷的挫敗感消磨得所剩無幾。
當然，學習的過程中不免充滿著一些磕磕絆絆，但是你一定不要灰心喪氣。
可能你會問怎麼才可以學習好 Python?有什麼方法祕訣嗎?被問得多了，我就在想，為什麼有的人能學好 Python 而有的同學就學不好。
小米為大家準備的教程（七個階段）+項目
在人工智能日趨成熟的時代裡，有大量的數據需要被處理。同時，在 AI、
VR 以及無人汽車、無人機和智能家居的數據處理中我們都能看到 Python 的身影，這就促使企業未來對 Python 的需求將會不斷提升。
至於 Python 火爆的原因，在我看來，無非就是以下兩點：
1. Python 是人工智能（AI）和數據分析第一語言。
Google 開源機器學習框架：TenserFlow 開源社區主推學習框架：Scikit-learn 百度開源深度學習框架：Paddle
......
以上框架，均是由 Python 語言開發。不僅如此，Python 還含有優質的文檔以及豐富的 AI 庫、機器學習庫、自然語言和文本處理庫。
尤其是 Python 中的機器學習，實現了人工智能領域中大量的需求。
2. 薪資高，就業快
目前 Python 就業趨勢大幅上升，說明其就業缺口極大，人才需求量暴增。
編程語言有很多，但並非每一種的需求或工資都相同。人工智能和機器學習走熱，讓 Python 從眾多編程語言中脫穎而出。
其實 python 非常適合自學。相比較其他不少主流編程語言，有更好的可讀性，上手也相對容易。自帶的各種模塊加上豐富的第三方模塊，免去了很多“重複造輪子”的工作，可以更快地寫出東西。
它的配置開發環境也不是很複雜，mac 和 linux 都內置了 python。另外，不少學校也開始使用 python 來教授程序設計課程。
關於自學 python，給你提三大建議：
1. 找一本淺顯易懂，例程比較好的教程，從頭到尾看下去。不要看很多本，專注於一本。把裡面的例程都手打一遍，搞懂為什麼。小編末尾已為小夥伴們準備。
2. 去找一個實際項目練手。最好是要有真實的項目做。可以找幾個同學一起做個網站之類。注意，真實項目不一定非要是商業項目。小編末尾已為小夥伴們準備。
3. 最好能找到一個已經會 python 的人。問他一點學習規劃的建議（上知乎也是個途徑），然後在遇到卡殼的地方找他指點。這樣會事半功倍。
另外，除了學習編程語言，也兼顧補一點計算機基礎，和英語。
不但要學寫代碼，還要學會看代碼，更要會調試代碼。讀懂你自己程序的報錯信息。再去找些 github 上的程序，讀懂別人的代碼。
學會查官方文檔，用好搜索引擎和開發者社區。
有些朋友一開始就扎入了理論學習的汪洋大海，從苦讀類似《算法導論》開始，能夠堅持讀下來的寥寥無幾，學習積極性也被不斷的挫敗感消磨得所剩無幾。
當然，學習的過程中不免充滿著一些磕磕絆絆，但是你一定不要灰心喪氣。
可能你會問怎麼才可以學習好 Python?有什麼方法祕訣嗎?被問得多了，我就在想，為什麼有的人能學好 Python 而有的同學就學不好。
小米為大家準備的教程（七個階段）+項目
階段一：Python基礎知識和高級特性
1、Python語法基礎
2、Python字符串解析
3、Python時間和日曆
4、Python文件操作
5、Python面向對象
6、併發編程
7、函數式編程
8、正則表達式
9、設計模式
10、排序算法
11、異常
12、模塊
階段二：Linux基礎
1、shell操作
2、系統管理
3、常用Linux命令
4、常見Linux系統
5、HDFS搭建
階段三：數據庫原理和sql優化
1、Linux下MySQL數據庫
2、數據庫設計和SQL標準
3、Python數據庫操作的庫
4、Linux下MongoDB非關係型數據庫
5、SQL優化和數據庫優化
6、ORM對象關係映射基本思想
階段四：前端web開發
1、Html
2、CSS
3、PC端頁面開發實戰流程
4、Bootstrap
5、html5和css3
6、JQuery
階段五：Python Web後端開發
1、Django 框架開發
2、Nginx配置和uWSGI部署
3、RESTful接口開發
4、Flask框架開發
5、電商平臺項目
6、BBS論壇系統
階段六：爬蟲和數據分析
1、第一個Python網絡爬蟲
2、專業HTTP分析工具Fiddler的使用
3、實際爬蟲Python編碼問題
4、urllib2 的使用TesseractOCR語言模型爬取使用帶驗證碼登錄的網站
5、Beautiful Soup
6、XPath & CSS選擇器
7、PhantomJS
8、SeleniumWebdriver
9、Scrapy大型框架使用代理服務器爬取
10、Scrapy分佈式集群多代理爬蟲Redis
11、分佈式集群Redis MongoDB在爬蟲裡的應用
12、數據分析工具與模塊
階段七：Python人工智能
1、機器學習
3、深度學習
在人工智能日趨成熟的時代裡，有大量的數據需要被處理。同時，在 AI、
VR 以及無人汽車、無人機和智能家居的數據處理中我們都能看到 Python 的身影，這就促使企業未來對 Python 的需求將會不斷提升。
至於 Python 火爆的原因，在我看來，無非就是以下兩點：
1. Python 是人工智能（AI）和數據分析第一語言。
Google 開源機器學習框架：TenserFlow 開源社區主推學習框架：Scikit-learn 百度開源深度學習框架：Paddle
......
以上框架，均是由 Python 語言開發。不僅如此，Python 還含有優質的文檔以及豐富的 AI 庫、機器學習庫、自然語言和文本處理庫。
尤其是 Python 中的機器學習，實現了人工智能領域中大量的需求。
2. 薪資高，就業快
目前 Python 就業趨勢大幅上升，說明其就業缺口極大，人才需求量暴增。
編程語言有很多，但並非每一種的需求或工資都相同。人工智能和機器學習走熱，讓 Python 從眾多編程語言中脫穎而出。
其實 python 非常適合自學。相比較其他不少主流編程語言，有更好的可讀性，上手也相對容易。自帶的各種模塊加上豐富的第三方模塊，免去了很多“重複造輪子”的工作，可以更快地寫出東西。
它的配置開發環境也不是很複雜，mac 和 linux 都內置了 python。另外，不少學校也開始使用 python 來教授程序設計課程。
關於自學 python，給你提三大建議：
1. 找一本淺顯易懂，例程比較好的教程，從頭到尾看下去。不要看很多本，專注於一本。把裡面的例程都手打一遍，搞懂為什麼。小編末尾已為小夥伴們準備。
2. 去找一個實際項目練手。最好是要有真實的項目做。可以找幾個同學一起做個網站之類。注意，真實項目不一定非要是商業項目。小編末尾已為小夥伴們準備。
3. 最好能找到一個已經會 python 的人。問他一點學習規劃的建議（上知乎也是個途徑），然後在遇到卡殼的地方找他指點。這樣會事半功倍。
另外，除了學習編程語言，也兼顧補一點計算機基礎，和英語。
不但要學寫代碼，還要學會看代碼，更要會調試代碼。讀懂你自己程序的報錯信息。再去找些 github 上的程序，讀懂別人的代碼。
學會查官方文檔，用好搜索引擎和開發者社區。
有些朋友一開始就扎入了理論學習的汪洋大海，從苦讀類似《算法導論》開始，能夠堅持讀下來的寥寥無幾，學習積極性也被不斷的挫敗感消磨得所剩無幾。
當然，學習的過程中不免充滿著一些磕磕絆絆，但是你一定不要灰心喪氣。
可能你會問怎麼才可以學習好 Python?有什麼方法祕訣嗎?被問得多了，我就在想，為什麼有的人能學好 Python 而有的同學就學不好。
小米為大家準備的教程（七個階段）+項目
階段一：Python基礎知識和高級特性
1、Python語法基礎
2、Python字符串解析
3、Python時間和日曆
4、Python文件操作
5、Python面向對象
6、併發編程
7、函數式編程
8、正則表達式
9、設計模式
10、排序算法
11、異常
12、模塊
階段二：Linux基礎
1、shell操作
2、系統管理
3、常用Linux命令
4、常見Linux系統
5、HDFS搭建
階段三：數據庫原理和sql優化
1、Linux下MySQL數據庫
2、數據庫設計和SQL標準
3、Python數據庫操作的庫
4、Linux下MongoDB非關係型數據庫
5、SQL優化和數據庫優化
6、ORM對象關係映射基本思想
階段四：前端web開發
1、Html
2、CSS
3、PC端頁面開發實戰流程
4、Bootstrap
5、html5和css3
6、JQuery
階段五：Python Web後端開發
1、Django 框架開發
2、Nginx配置和uWSGI部署
3、RESTful接口開發
4、Flask框架開發
5、電商平臺項目
6、BBS論壇系統
階段六：爬蟲和數據分析
1、第一個Python網絡爬蟲
2、專業HTTP分析工具Fiddler的使用
3、實際爬蟲Python編碼問題
4、urllib2 的使用TesseractOCR語言模型爬取使用帶驗證碼登錄的網站
5、Beautiful Soup
6、XPath & CSS選擇器
7、PhantomJS
8、SeleniumWebdriver
9、Scrapy大型框架使用代理服務器爬取
10、Scrapy分佈式集群多代理爬蟲Redis
11、分佈式集群Redis MongoDB在爬蟲裡的應用
12、數據分析工具與模塊
階段七：Python人工智能
1、機器學習
3、深度學習
在人工智能日趨成熟的時代裡，有大量的數據需要被處理。同時，在 AI、
VR 以及無人汽車、無人機和智能家居的數據處理中我們都能看到 Python 的身影，這就促使企業未來對 Python 的需求將會不斷提升。
至於 Python 火爆的原因，在我看來，無非就是以下兩點：
1. Python 是人工智能（AI）和數據分析第一語言。
Google 開源機器學習框架：TenserFlow 開源社區主推學習框架：Scikit-learn 百度開源深度學習框架：Paddle
......
以上框架，均是由 Python 語言開發。不僅如此，Python 還含有優質的文檔以及豐富的 AI 庫、機器學習庫、自然語言和文本處理庫。
尤其是 Python 中的機器學習，實現了人工智能領域中大量的需求。
2. 薪資高，就業快
目前 Python 就業趨勢大幅上升，說明其就業缺口極大，人才需求量暴增。
編程語言有很多，但並非每一種的需求或工資都相同。人工智能和機器學習走熱，讓 Python 從眾多編程語言中脫穎而出。
其實 python 非常適合自學。相比較其他不少主流編程語言，有更好的可讀性，上手也相對容易。自帶的各種模塊加上豐富的第三方模塊，免去了很多“重複造輪子”的工作，可以更快地寫出東西。
它的配置開發環境也不是很複雜，mac 和 linux 都內置了 python。另外，不少學校也開始使用 python 來教授程序設計課程。
關於自學 python，給你提三大建議：
1. 找一本淺顯易懂，例程比較好的教程，從頭到尾看下去。不要看很多本，專注於一本。把裡面的例程都手打一遍，搞懂為什麼。小編末尾已為小夥伴們準備。
2. 去找一個實際項目練手。最好是要有真實的項目做。可以找幾個同學一起做個網站之類。注意，真實項目不一定非要是商業項目。小編末尾已為小夥伴們準備。
3. 最好能找到一個已經會 python 的人。問他一點學習規劃的建議（上知乎也是個途徑），然後在遇到卡殼的地方找他指點。這樣會事半功倍。
另外，除了學習編程語言，也兼顧補一點計算機基礎，和英語。
不但要學寫代碼，還要學會看代碼，更要會調試代碼。讀懂你自己程序的報錯信息。再去找些 github 上的程序，讀懂別人的代碼。
學會查官方文檔，用好搜索引擎和開發者社區。
有些朋友一開始就扎入了理論學習的汪洋大海，從苦讀類似《算法導論》開始，能夠堅持讀下來的寥寥無幾，學習積極性也被不斷的挫敗感消磨得所剩無幾。
當然，學習的過程中不免充滿著一些磕磕絆絆，但是你一定不要灰心喪氣。
可能你會問怎麼才可以學習好 Python?有什麼方法祕訣嗎?被問得多了，我就在想，為什麼有的人能學好 Python 而有的同學就學不好。
小米為大家準備的教程（七個階段）+項目
階段一：Python基礎知識和高級特性
1、Python語法基礎
2、Python字符串解析
3、Python時間和日曆
4、Python文件操作
5、Python面向對象
6、併發編程
7、函數式編程
8、正則表達式
9、設計模式
10、排序算法
11、異常
12、模塊
階段二：Linux基礎
1、shell操作
2、系統管理
3、常用Linux命令
4、常見Linux系統
5、HDFS搭建
階段三：數據庫原理和sql優化
1、Linux下MySQL數據庫
2、數據庫設計和SQL標準
3、Python數據庫操作的庫
4、Linux下MongoDB非關係型數據庫
5、SQL優化和數據庫優化
6、ORM對象關係映射基本思想
階段四：前端web開發
1、Html
2、CSS
3、PC端頁面開發實戰流程
4、Bootstrap
5、html5和css3
6、JQuery
階段五：Python Web後端開發
1、Django 框架開發
2、Nginx配置和uWSGI部署
3、RESTful接口開發
4、Flask框架開發
5、電商平臺項目
6、BBS論壇系統
階段六：爬蟲和數據分析
1、第一個Python網絡爬蟲
2、專業HTTP分析工具Fiddler的使用
3、實際爬蟲Python編碼問題
4、urllib2 的使用TesseractOCR語言模型爬取使用帶驗證碼登錄的網站
5、Beautiful Soup
6、XPath & CSS選擇器
7、PhantomJS
8、SeleniumWebdriver
9、Scrapy大型框架使用代理服務器爬取
10、Scrapy分佈式集群多代理爬蟲Redis
11、分佈式集群Redis MongoDB在爬蟲裡的應用
12、數據分析工具與模塊
階段七：Python人工智能
1、機器學習
3、深度學習
寫在後面
希望小編的這些能夠幫助大家從一個項目小白成長為項目大牛，最後提醒大家，不要在拼搏的年紀選擇安逸，希望小編的文章能夠幫助到小夥伴們！