前言

史蒂夫·乔布斯说过,每个人都应该学习给电脑编写程序,因为它会教你如何思考。

事实上，史蒂夫·乔布斯确实没有说错。现如今，各行各业，学习编程的人都越来越多了。

上个月《十四五年规划》明确提出，发展战略性新兴产业，推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。

随之而来的，是关于人工智能、大数据的热度讨论又一次掀起了一波小高潮。

一提到AI、大数据，大多数人第一时间都会联想到编程，而对于编程，大家又会下意识的给它打上「程序员技能」的标签。

近几年我国科技、互联网发展迅速，从而近几年对程序员的需求非常之高，而且程序员分不同类别，如：Android工程师、ios工程师、Java工程师、C++工程师等，这些那都是职业的程序员，他们都被编程语言而划分开。

但我感觉程序员们不该被这些语言划分开来，如果你作为一个程序员只做这一种语言的话，也许当前的两年可以，但是互联网更新的那么快，技术也在不断的更新，你确定你能靠一种语言吃一辈子吗？

而在编程语言中，简单易用、容易上手的Python已经成为人工智能热潮中独一无二的宠儿了，它也因此被称为「最适合人工智能开发的编程语言」。

坦白地讲，学习一门新语言绝非易事。对于一个以前在编程或计算机方面没有经验的人来说，学习像python这样的一整门语言似乎是一项不可能完成的任务。但是，在同等情况下，只要你觉得自己可以，就没有什么是不可能的。现在，我想跟大家分享一些自己在学习2021年最受欢迎的编程语言（python）方面的tips。

用Python后仅兼职就月入过万，它到底存在什么样的优势

1. Python 易于学习

好吧，相较于其它许多你可以拿来用的编程语言而言，它"更容易一些”。Python 的语言没有多少仪式化的东西，所以就算不是一个 Python 专家，你也能读懂它的代码。我的经验是，通过实例来学习和教授 Python 要比采取同样的方式去接触比方说 Ruby 或者 Perl 更加容易，因为 Python 的语法里面条条框框以及特殊的处理场景要少得多。 它所专注的并非语言表现的丰富程度，而是你想要用你的代码完成什么。

2. Python 让你能用少量的代码构建出更多的功能

Python 能带给所有开发者一种快速的学习体验。通过实践，你可以在最多两天之内轻松实现一个具备基础功能的游戏 (而这还是在对编程完全不了解的情况下)。

另外一些让 Python 成为一门引人注目的编程语言的因素就是它的可读性和高效性。

3. Python 是一门多才多艺的语言，更是一个平台

Python 今年 28 岁了。尽管它比我的许多读者年纪还要大，但是仍然受到高度的关注，因为它可以被应用于如今你所能想得到的相当多的软件开发和操作场景。要管理本地或者云基础设施吗？Python可以。

开发网站？OK，它也能行的。需要处理一个 SQL 数据库？可以。需要为 Hive 或者 Pig 定制一个功能？能做到。只是想为自己构建一个小工具？Python 就是最好的选择。需要一门支持面向对象设计的语言？Python 的特性就能满足啦。简而言之，将 Python 了解得更加深入一点点，就能让你具备可以适应范围更宽泛的工作角色的技能。

4. Python 拥有最成熟的程序包资源库之一

一旦你了解了该语言，就可以利用上这个平台。Python 以 PyPI (读作 Pie-Pie，可以从这里在线进行了解)为其后盾, 这是一个拥有超过 85,000 个 Python 模块和脚本的资源库，你拿过来就立马可以使用。这些模块向你的本地 Python 环境分发已经预先打包好的功能，可以用来解决各种诸如数据库处理，计算机视觉实现，像维度分析这样的高级数据分析的执行，或者是构建 REST 风格的 web 服务这些问题。

5. Python 在数据科学领域被广泛使用

不管你从事的是什么工作，数据都会是其中的一部分。IT，软件开发，市场等等 —— 它们都深度地关乎数据且对于智慧求之若渴。很快数据分析技能就会像编码技能一样的重要，而 Python 在两个领域都占有重要的地位。Python 紧挨着 R 语言，都是现代数据科学中最常被使用的语言。事实上，在数据科学领域，Python 的职位职位需求超过了 R 语言。你在学习 Python 时发展出来的技能将会直接转换并被用来构建起自己的这些分析技能。

6. Python 是跨平台且开源的

Python 可以跨平台运行，并且已经开放源代码超过20年的时间了，如果你需要代码能同时在Linux，Windows 以及 macOS 上跑起来，Python 就能满足要求。此外，有数十年的修修补补以及不断完善做后盾，可以确保你能够随心所欲地运行自己的代码。

7. Python 是灵活的

有一些Python同其它编程语言集成在一起的稳定实现。

CPython, 同 C 集成的版本。

Jython, 同 Java 集成的Python版本。

IronPython, 被设计用来兼容 .Net 和 C#。

PyObjc, ObjectiveC 工具下的 Python 写法。

RubyPython, 同 Ruby 集成的 Python 版本。

1.心中有个目标

你可能会犯的最严重错误之一就是心里没有一个明确的目标。如果没有一个能催你前进的目标，你会很容易忘记自己学习这门语言的初衷。这是我的经验之谈，因为我之前尝试学习C和Java都没有成功。我学这两门语言都以失败告终，是因为我不知道将它们用到哪里，然后很快就放弃了学习的想法。没有任何使用案例的情况下，我也没能跨过语法学习那一关。

但是，在我学习Python的过程中，情况有所不同。我的目标是提升自己数据科学方面的技能并将自己的职业方向往分析领域倾斜，而学习python只是我计划的一部分。因此，我学python并不仅仅是为了学而学的。我需要python的实践知识才能做数据分析，需要理解一系列库才能开启我的项目。因此我学习python时内心是抱着一个更大的蓝图的。

万事开头难，制定好了第一份目标就等于完成了一半。为你正在学习的语言找到一款应用程序，那你离掌握这门语言就又近了一步。

2.学习资源

学习资源是学习质量和速度的保证，因此找到高质量的学习资源对我们来说也是非常重要的。网上资源浩如烟海。我只有一条建议，那就是不要只依靠一个来源。充分利用那些类型各异的采用了不同交付方式的资源，以此来深化你的学习。以下是我用来学习Python的一些资源；

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

三、全套PDF电子书

书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

四、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

五、实战案例

如果不把所学知识付诸应用，你是不会知道自己有几斤几两的。项目是评估你所掌握知识的一种好方法，并且绝对是简历的重要加分项。找到一个感兴趣的项目去钻研，你学到的很有可能会比看网络课程更多。实践始终是学习一门技术的最佳方法。所以光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

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