本文目录
- 最近一直在自学Python，但是没什么效果，该怎么办
- 如何自学Ppython
- Python自学有问题吗
- 自学Python，掌握到什么程度就可以找工作了
- 我是一个大学生，请问下我想学习python，有什么好书推荐么，有自己的电脑谢谢各位大神
- 自学python怎样选择书籍
- Python如何自学有什么推荐的书籍吗
- 想自学python，如何才能高效的学好python
- 自学Python难吗如何系统学习
最近一直在自学Python，但是没什么效果，该怎么办
Python作为上世纪90年代诞生的脚本语言，其具备易读、语法简单、内置大量计算函数、可扩展性强等特点。
Python早期主要用于服务器的自动化维护工作，后随着web开发流行，Python语言也涌现出了一些优秀的web开发框架，如：django,flask、web2py等，推动了Python在web开发方面的发展。Python强大的计算能力，在大数据人工智能等领域，都有其他语言不可比拟的优势，受到越来越多的科技公司和开发者的关注和重视。
市场需求旺盛，社会上出现了很多像题主一样自学Python的新人，他们来自各行各业。作为一名计算机专业毕业，在互联网行业摸爬滚打10余年的老程序猿，对这些自学Python的新人，给出自己几点建议。
搞清Python的技术框架并制定学习计划
任何一门语言的用途都是很广泛的，如果盲目地学习，东摸摸西搞搞就会陷入到语言的汪洋中，找不到方向和边际，学习效果甚微。
学习一门语言，先要从语言的技术体系、运行原理、开发体系、适用场景等方面，对语言做一个宏观框架性的学习。再根据自己的需要制定相应的学习计划。不要一上来，就找个器去敲代码、看语法。
勤加练习、夯实基础
计算机语言是一门抽象艺术，很多东西光看书是理解不了的，需要多加动手练习。例如：面向对象编程，设计模式等。很多程序员都工作5年了，还是一个类写了上千行代码，这样的程序可维护性很差。当出现需求变更或者bug的时候，他们头就大了。究其原因就是在头脑中没有建立起面向对象的思维。
计算机编程，是入门容易提高难，难在哪？难在编程思想。软件可以理解为是标准与思想的集合。如何理解呢？语法是标准、框架是标准，前后端通讯的接口是标准，编程的规范是标准……。语言是用来表达的，表达的本质是实现思想，同一个需求不同的人去实现，最终都会表现出实现差异。对新人而言，不但要学标准更要学思想，在动手实践的过程中，去体会编程思想的奥义。
多模拟真实项目练习
自学Python，如果不能把学习的东西，立刻应用到工作中，就要做给自己假定一个项目。例如：做个博客、做个爬虫、做个月度个人消费分析等。这样在完成一个完整项目的过程中，就能把所学的知识做一个串联。对全面掌握Python的知识点，有很大帮助。
结论:自学Python，要从Python的技术体系入手，根据需求制定学习计划。对编程的思想和标准多加学习、夯实基础。以真实的项目或者模拟项目进行练习和巩固。这样就能从Python菜鸟很快转变为Python老鸟。
如何自学Ppython
自学的话可以买书看，也可以去一些免费的平台看视频教程之类的，不过不建议自学，自学的话很多东西都学不到，学的不够全面，最好找个学校系统学习，系统学习学的更全面，更具体，学的东西更多，具体可以好好考虑了解一下。学技术的话一定要认真学多学多练。
Python自学有问题吗
可以肯定的说，python自学绝对没有问题。
Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。是当前主流编程语言中，入门比较简单的一款。python之所以强大是因为其支持的可扩展库非常的丰富。
但是自学python，也需要按照流程循环渐进地完成。可以按照下图的首先完成python的基础知识，在看其他进阶版内容。
如果这些内容满足不了你的话，建议考虑人工智能方向，python在这方面的优势也很明显
自学Python，掌握到什么程度就可以找工作了
荣幸回答。
我将知无不尽，尽无不言。
Python自学的效果可以通过这些方面来衡量，比如可以自主开发Python的web项目，熟练使用类库超过30个以上，当然不包括基础类库，了解Python网络爬虫的原理和实际简单的数据资源爬取的操作，熟练掌握Python数据分析等等，掌握这些找一份Python相关工作轻而易举。
这个时候很多同学就会问具体哪些类库？和web框架？接下来我给大家依次分享我个人自学Python的经历。
Python数据分析
学习Python不会数据分析，那等于没有不会。
话不多学Python数据分析处理通过我个人学习整理和刷选，掌握以下几点，数据分析处理轻松搞定。
1:数据分析的目的。
从简单层面来讲，数据分析就是结合当前大数据的需求，为公司或者企业提供一份详细明了的数据报表，多角度和多维度的数据统计和处理，既方便又快捷，让外行人看来一目了然。简化工作，别人一天的工作量，使用Python一个小时即可完成。
从复杂层面来讲，数据分析往往从社会背景中提供大量数据依据，细化每一份数据从而得出结论。比如某一个购物中心的商城人流量特别少，转化率特别低，如果使用Python进行全面数据分析，通过技术团队进行数据采集立刻分析一份关于购物中心的人流购买情况分析表，细化每一个消费者的购物细节，什么年龄段的人在什么时间段或者什么季节对于某商品的需求量，对购物中心的设计是否满意和收集对于商场存在的意见，分析消费者的消费习惯是先吃饭再购物？还是先购物再吃饭等等多项分析后对购物中心做出改变来适应消费者的复杂消费心理需求。
商场的人流和转化率瞬间提高。
数据分析一定程度是可以转化为流量和产生经济价值，为了企业或者经营店铺获得更好的经营管理，这就是数据分析的目的。
当然高阶数据分析则需要细化深入类库的使用和数据的不断优化，人作为社会产生价值的主体，数据分析永远离不开人群。
需求很多，具体需要什么样的类库工具进行数据分析？Python数据分析五花八门，初学者可以从下面几点来入手。
数据分析的工具类
一份详细数据报表则需求功能强大的Python类库来作为支撑，接下来给大家分享一下Python数据分析的工具类。
1:xlwt和xlrd
日常工作的最佳excel表格处理类库。xlrd实现excel表的读取，xlwt则实现excel表的写入。熟练使用该Python类库对于数据报表的制作非常方便，细化精准到操作表格的每一个单元格的属性，包括字体，背景色，列宽行高，单元格合并。无需手动操作excel便可以自动化实现excel的写入和导出。
2:基于Numpy的pandas
pandas的优势在于数组数据的处理，不仅可以表格操作，同样在复杂数据结构方面有着简单方便的处理方式。
Pandas有两种重要数据结构：
Series和DadaFrame两种。
Series是具有索引的字典数据结构，在数据处理的时候使用索引来操作字典轻轻松松获取想要的数据，读写性能极高。
DadaFrame则更加全面，不仅有行索引还有列索引可以看作是升级版的Series字典组合，使用方法也是一样的，同时操作表格的行和列读写，处理得到想要的数据报表格式。
3:Numpy高阶
numpy可能相对上面两个模块有一定的难度初学着可以先了解后逐渐掌握。
其实numpy就是提供多维数组对象的处理，后期数据分析中以及可视化中使用非常广泛。
Python在web项目开发中也有一席之地。
Python快捷web开发
个人非常推荐自学者和初学着使用Python-flask框架，一款微型快速开发的服务型框架，从环境搭建到项目开发特别容易上手。
我们可以来看看flask的目录基本构造。
从目录就可以看出flask的优势就是在于快，简单，项目逻辑一目了然。一般掌握flask的路由和蓝图配置再加上js页面的开发以及客户端和后台的交互机制和处理方法，一天的时间就可以让一个Python小白立马入行。
Python为什么那么火？没有错我们网上听到的都是关于Python网络爬虫。具体什么是网络爬虫请看下面。
网络爬虫
网络爬虫是一种用来自动浏览和获取万维网资源的网络机器人
简单明了的说就是获取我们从网页浏览上想要的信息和资源。
给大家分享一个简单的视频资源下载的爬虫程序。
基本的操作步骤如下：
1:获取视频源网页的源码连接
2:发送requests请求网页问信息
3:正则表达式匹配视频并下载保存
该爬虫方法使用的模块是requests，代码简单逻辑也比较清晰，逻辑模式就是搭建本地和网页的HTTP请求连接池并保持连接，同时操作下载，同样也可以上传等。随着Python的版本不断更新，模块的完善和高度封装后使得Python爬虫在网络请求时更加快和人性化，很容易模仿浏览器的任何操作，自学和初学者很容易上手。
由于Python网络爬虫的需求越来越大，简单的一个类库已经不能满足需求。Scrapy的出现便解决了这个难题。
Scrapy一款为了爬取网站数据，提取结构性数据，适应多种爬虫需求的应用型框架。
Scrapy性能非常强大，数据的深挖细分，信息存储和网络通讯等都是它的一大特点之一。
Python的世界远远不止当前
Python的版本资源库在源源不断的更新，类库和函数衍生不断，强大的用户量创新和优化一直在持续，一门为需求而生的开发语言，让它作为改变的永远是庞大的用户。
总结
自学Python掌握好这三方面的知识量，工作和薪资都没有任何问题，但是想要深造和提升Python的开发能力则需要学习更多的框架和类库，日积月累从项目开发中吸取经验和积累方法，才能熟练玩转Python。
最后给大家一句总结的话：给正在学习Python的同学们一个忠告，编程没有捷径可走，唯有逐一掌握才能汇集成江河。
我是一个大学生，请问下我想学习python，有什么好书推荐么，有自己的电脑谢谢各位大神
首先，建议先梳理清楚自学Python编程的目的是什么，也就是将使用Python应用于哪个方向的开发，有个相对明确的目标，这能够使得学习的持续性更强。
Python作为一门全场景编程语言，自2016年Python取代Java成为了高校中最受欢迎的语言。被广泛应用于人工智能、数据挖掘与分析、大数据开发、Web开发、嵌入式、游戏、自动化运维与测试等多种方向，其不同方向的Python的学习曲线是不一样的。
在确定了学习Python编程语言的方向之后，我们接下来需要了解一下学习Python 的方式有哪些。首先，对于 Python的基础编程部分，比如基础语法、数据类型、结构、函数等，如下图。
这些基础编程内容的学习难度很低，完全可以通过网站、书籍以自学的方式完成。倘若你具备其他语言的编程基础，那么学起来将更加的轻松。我们可以通过以下途径学习Python 的基础内容：
Python书籍
文档类教程 ：Python 菜鸟教程
自学python怎样选择书籍
题主是计算机相关的专业，推荐多上上CSDN，有很多的项目实操。如果可以科学上网的话，推荐去kaggle，虽然这个网站主要是数据分析大赛，但是里面有很多都是使用Python进行分析的，对实践很有帮助。喜欢我就与我一起学习吧。
Python如何自学有什么推荐的书籍吗
零基础自学Python，其实说难也不难，说不难也难，难的是需要足够坚持，足够聪明，如果你有很强的意志力和学习力，也zd是可以自学Python的，首先你需要先给自己制定一个具体的学习路线，根据学习路线制定具体的学习方案，将Python知识一步步分解开来学习，这样既不会学的混乱，也能做到心中有数，当然最主要的是这个学习路线要循序渐进的来，切不可急功近利，因为基础打牢，能力才能一步步的提升。其次就是根据学习路线找一些相关的网课来学习，或者是看直播课，一般的视频网课都是成套的，学起来也是循序渐进的，可以跟着一起学习，平时学习的时候也可以多留意Python相关的学内习网站，一般的学习网站上都会有比较多的学习资料，小伙伴们可以跟着学习资料多多练习，总之，自学不易，贵在坚持，选择自学的小伙伴们要做好心理准备。零基础的小伙伴自学起来其实还是很有难度的，在学习过程中，可能会遇到各种各样的问题，最主要的是遇到疑难问容题无人解答，只能靠自己摸索解决，这个时候也不要着急，可以在Python相关的群里问一下也在学Python的人。
想自学python，如何才能高效的学好python
python是学不完的，因为第三方模块特别多，官方的模块少可以完全学会，但是可能并不够你使用，第三方模块只能靠看他们提供的技术手册。我目前是一边写程序一边查手册，慢慢的熟练了，手册查得就没有那么频繁了
自学Python难吗如何系统学习
首先回答自学Python难不难的问题:
作为自学Python转行数据行业的过来人
可以很明确的回答你，Python很容易学习
举个例子吧
我有位同事之前完全没用过Python
因为项目需要，仅用一周
从零到写个业务评估模型出来
他说过句话，如果你用研究VBA的10%时间，足够掌握py基础了
其实你看看现在网上有这么多Python培训
朋友圈，自媒体到处都是广告
你就能感觉出Python入门门槛有多低了
我曾经开玩笑说过:
Python最大的贡献是直线拉低了编程门槛
不过，相比于Python难不难
有几个问题你可能更应该先搞清楚了
否则后面难的是你怎么练习和使用
首先是你为什么要学Python
一般原因无非有几种:
工作干活需要，想跳槽转行，中年危机感驱使，被媒体广告忽悠高薪
如果你是为了提高干活效率，建议学习一下，确实能起到一些作用，但绝不是像朋友圈广告里吹的那么夸张。你要知道你干活快了也意味着领导给的活儿会变多，不加班不可能的，Python代替不了工作量
如果是想转行数据相关行业，建议先了解一下这个行业的真实情况，看看实际工作内容是否真的感兴趣，看看招聘网上的职位描述是不是你期待的方向。见过很多人头脑一热🥵报个Python培训班就转行进来，结果发现自己并不是真的喜欢code，看见数据就头疼😩。Python只是工具，它不是职业。
如果是因为中年危机感总是想学点东西，减少被公司优化的风险，那你可能真的想多了。公司不会因为你会Python就大发慈悲，毕竟市场上现成的人才多的是。建议多看看管理学思维模型，把Python当做兴趣爱好就可以了。拓宽视野什么时候都比工具更有用
如果你是被朋友圈广告忽悠的高薪行业，就想学Python，建议想想自己现在的工资是否达到了行业高位。高薪的前提是业务经验和专业积累，任何行业都有高薪的精英，这和Python无关。
OK,假设你已有了学习Python的理由
那么来回答如何系统学习Python呢？
首先记住你要学Python3
Python2已经在2020.1.1退休了
要学技术就学新的，别犹豫
目前市场很多书和课程还是基于2.0的
要学会识别，不然学的都是旧技术干嘛用
其次学习，无非就两种途径:自学和培训
自学，推荐看纸质书，然后自己敲代码
看什么书📖，建议看结合数据分析方向学习和练习，比起单纯的code大块头书有意思的多。
这里推荐2本:
都是爱不释手的神书，目前已经出到第二版了，而且有中文版的
边看边练边总结，效率才高
而培训，或者看视频教程
一般推荐适合廖雪峰老师的网站
免费且全面，零起点
简洁易懂，学起来很轻松
而我个人觉得迄今为止最好Python入门课
雨晨老师《Python 3 完全零基础入门精讲》
这门课很早了，目前应该出更新的了
老师讲课易懂，精彩程度令人无法自拔
总之，学习Python，得自己去系统化整理
Python是面对对象编程的语言，它面向你这个对象时，重点是你得自己学习并系统化积累成自己的知识和技能体系。
建议可以使用思维导图，边学习边完善自己的Python技能树
老师和书籍只是给出一个参考
自己的知识体系还得自己搭，自己练
希望这些回答文字能帮助到你😁
