怎样学习python

python作为当下最热门的计算机编程语言之一，是许多互联网大厂（如阿里腾讯等）在招聘时会作出要求的能力之一。学好python对于将来大数据方向、云计算方向等物联网时代新兴岗位的学习很有帮助。

想要学习Python，需要掌握的内容还是比较多的，对于自学的同学来说会有一些难度，不推荐自学能力差的人。我们将学习的过程划分为4个阶段，每个阶段学习对应的内容，具体的学习顺序如下：

Python学习顺序：

①Python软件开发基础

掌握计算机的构成和工作原理

会使用Linux常用工具

熟练使用Docker的基本命令

建立Python开发环境，并使用print输出

使用Python完成字符串的各种 *** 作

使用Python re模块进行程序设计

使用Python创建文件、访问、删除文件

掌握import 语句、From…import 语句、From…import 语句、方法的引用、Python中的包

②Python软件开发进阶

能够使用Python面向对象方法开发软件

能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库 *** 作

掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发

能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、>

能开发多进程、多线程软件

③Python全栈式WEB工程师

能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓

能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧

④Python多领域开发

能够使用Python熟练编写爬虫软件

能够熟练使用Python库进行数据分析

招聘网站Python招聘职位数据爬取分析

掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别

掌握基本设计模式、常用算法

掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

为何人工智能(AI)首选Python？

读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python，其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的部分，用C++，如果讲开发效率，用Python，谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢？

Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。

Python有非常多优秀的深度学习库可用，现在大部分深度学习框架都支持Python，不用Python用谁？人生苦短，就用Python。

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二、Python现状与发展趋势

python现在的确已经很火了，这已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java
和 还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python
作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。

Python 已经是数据分析和 AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，正在成为编程入门教学的第一语言，云计算系统管理第一语言。

Python 也早就成为Web 开发、游戏脚本、计算机视觉、物联网管理和机器人开发的主流语言之一，随着 Python 用户可以预期的增长，它还有机会在多个领域里登顶。

三、Python与人工智能

如果要从科技领域找出最大的变化和革新，那么我们很难不说到“人工智能”这个关键词。人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态，为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点，上到谷歌、苹果、百度等巨头，下到各类创业公司，人工智能已成为一个现象级的风口。短短几年时间，自动归类、人脸识别已经成为非常通用的功能，自然语言作为一种交互方式正在被各种语音助理广泛运用，无人车驾驶突飞猛进，AlphaGo战胜围棋冠军，仿生机器人的技术迭代，未来几十年的城市交通和人类的生活方式都将会被人工智能所改变。

Python作为人工智能首选编程语言，随着人工智能时代的到来，Python开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库，基本上你想通过计算机实现任何功能，Python官方库里都有相应的模块进行支持，直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子，还有python的是可移植性、可扩展性、可嵌入性、少量代码可以做很多事，这就是为何人工智能(AI)首选Python。

物联网开发需要的技术
一：单片机/嵌入式开发
智能硬件，哎，不就是单片机吗说到底就是一个微控制器，现在出现的智能手表，调光LED灯，蓝牙开锁，WiFi插座等等，说到底不就是单片机开发嘛单片机，电子和通信专业一般都会教51或AVR、计算机系接触不到。现在流行的Arduino也是单片机开发的一种。
但是要做一款智能硬件，技术上只会单片机编程还是不行的。哎呀嘛什么智能硬件，本质上就是一个电子产品!。所以你要开发一款能拿得出手的智能硬件，电子系统设计必须要会的!
二：网络通信协议
智能硬件与传统的电子产品最大的差别，就是智能硬件连上了网络。要连上网络，就需要用到网络通信模块及学习网络通信协议——TCP/IP。
TCP/IP是一个技术的总称，里面包含两种协议TCP、UDP，位于网络通信分层模型的传输层，同时也是由 *** 作系统管理。而>

初学者学习Python需循序渐进，可以从以下内容入手学习：

1Python基础知识

学习任何一门编程语言都需要学习相关语法知识，Python基础知识的学习主要包括Python解释器执行原理、字符编码、注释、变量、缩进、流程控制、文件 *** 作、数据类型、数据类型内置方法、字符串格式化、运算符、输入输出、三元运算、collections、列表、字典、元组、集合、IO *** 作、文件增删改查、函数等。

2函数和常用模块

函数和常用模块的学习内容主要包括装饰器原理和使用、高阶函数、迭代器与生成器、函数式编程、函数递归、二分查找、模块介绍、re正则模块、os\sys模块、subprocess模块、shuti\shelve\itertools模块、hashlib模块、logging日志模块、time\datetime\traceback模块、json\pickle\yam\configparser处理模块、urllib\paramiko模块等。

3面向对象

Python面向对象知识的学习主要包括面向对象和类介绍、创建类、经典类与新式类、面向对象的三大特性、类的普通成员、字段方法属性、类的高级成员、静态字段、静态方法、静态属性、类方法、MetaClass\AbstractClass、类成员修饰符等。

4网络编程基础

Python网络编程基础学习内容包括Python模块SocketServer使用和源码剖析、GIL内部机制、线程锁、事件、生产者消费模型、进程的使用、进程间数据共享等。

5数据库、缓存、队列

Python数据库、缓存、队列学习内容为Python *** 作redis、Python *** 作memcache、rabbitMQ消息队列、数据库介绍、mysql数据库安装使用、mysql管理、mysql数据类型、常用mysql命令、创建数据库、外键、增删改查表、权限、事务、索引、Python *** 作mysql等。

6Web开发基础

Python之Web开发基础学习内容为HTML基础、CSS基础、JavaScript基础、局部变量和全局变量、集合、数组、字典、函数参数、原型、面向对象、作用域、dom编程、jquery介绍、jquery选择器、jquery属性和CSS *** 作、jquery文档处理、jquery筛选、jquery事件托管、jquery事件、jquery
ajax、jquery扩展方法、bootstrap使用、EasyUI介绍和使用等。

7Web框架学习

Python之Web框架学习内容为Web框架本质、socket服务器、基于反射的路由系统、WSGI介绍及原理实现、开发自己的Web框架、MVC和MTV、路由系统、模板、django基础学习与使用、普通路由和动态路由、模板引擎、ORM介绍、Django
ORM增删改查学习、自定义tag、django进阶学习与使用、模型绑定、Form表单验证、Django
ORM进阶学习、ModelForm、自定义Validator等。

这属于一种误解，人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。
Python是这些库的API binding，使用Python是因为CPython的胶水语言特性，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的ffi门槛要低不少，尤其是使用Cython的时候。其他语言的ffi许多都只能导入C的函数入口点，复杂的数据结构大多只能手工用byte数组拼起来，如果还需要回调函数输入那就无计可施了。而CPython的C API是双向融合的，可以直接对外暴露封装过的Python对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，甚至可以从C代码当中再调用Python的函数（当然，也有一定的条件限制）。不过这也是PyPy这样的JIT解释器的一个障碍。
而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具，有numpy这样的底子，因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python，同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量，也方便从业人员上手。

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