Python编程语言由于自身具有的“清晰”、“简略”等特点而受到众多使用Python编程语言的IT从业者喜爱。而且，对于初学者来说，比起其他编程语言，Python 更容易上手。加上很多企业都使用Python编程语言，促进了Python程序员的市场需求量增加。
转行零基础学Python编程开发难度大吗？从哪学起？
近期很多小伙伴问我，如果自己转行学习Python，完全0基础能否学会呢？Python的难度到底有多大？
今天，小编就来为大家详细解读一下这个问题。
学习Python难吗？
首先，我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，编写一个文档等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极大，最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。
比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。
所以Python是一种相当高级的语言。
是不是越低级的程序越难学，越高级的程序越简单？
表面上来说，是的。
但是，在非常高的抽象计算中，高级的Python程序设计也是非常难学的，所以，高级程序语言不等于简单。
但是，对于初学者和完成普通任务，Python语言是非常简单易用的。
我0基础学Python可以吗？
我赞成把Python作为入门语言：
1、语法简单明了。第一门语言，其实就是语法+Flow control（控制），而Python的语法简单，代码可读性高，容易入门。
2、Python的哲学是「做一件事情应该只有一种最好的方法」，对于初学者规范自己的学习有很大的帮助，同时也帮助初学者能够读懂其他人的代码。
3、养成良好的习惯。Python对于代码的要求严谨，特别是缩进（Indentation），对于初学者养成良好的代码习惯很有帮助。
4、Python的语法设计非常优秀，思想也比较现代，可以更快的理解现代编程语言的一些思想。
5、Python仍然是传统基于Class的OO，和Java、C#、Ruby一样，比较大众。从Python去学Design Pattern也是比较合适的。
6、Python的内置数据结构清晰好用，优秀的代码很多。
7、Python免费的书很多（英文），可以找到许多资料啃。同时（国外）社区比较集中，有问题可以向高手问。
8、Python在其他领域，比如科学计算等等有广泛的运用，对于学一门语言作为工具来说，Python很合适。
如何学Python？
1、选择好方向
我要学习Python的目的不是为了解这门语言，而是为了要学会运用这门语言来解决问题。
但Python的应用方向，实在太广了。在Python基础知识学完之后，如果应用方向不同，要学习的东西也会大不同。
我不能说我要做web开发，学完Python基础知识，跑去学numpy、pandas等知识；也不能说我要用Python做数据分析，学完Python基础知识，然后就跑去学django、flask框架。
这个道理，就跟我们想要去泰国旅行，肯定不会买去日本的机票一样，很简单。但是我们不得不承认，还是会有人犯迷糊，上来就开干。
我学习Python，是因为在工作中慢慢了解到Python在数据分析方面，基本涵盖了“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个流程中每个环节，是数据分析的利器，话说这风骚的操作，也是没谁了。
2、规划好路径
当我确定好方向后，下一步骤就是顺着这个方向，建立好我自己的学习路径地图。
这个路径是一个系统性的逻辑主线，这个主线会让我知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，我就能够有一些实际的成果输出，利用成果产出来形成正向刺激，激励后续的学习。
而且，如果我们身在职场，大多时候我们是没有很大块的时间来集中学习的。我们的学习时间被分割在了一些碎片化的时间里。在碎片化的时间里，系统性的学习一门知识，更需要有一个贯穿前后，系统的逻辑主线，来串联所有相关碎片化的时间的学习。
当我确定好学习Python的数据分析知识，就按照数据分析的流程“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个路径，给自己建立了学习地图：
A、Python基础知识
B、爬虫基本知识+sql
C、。。。（按自己需求选择）
3、对基本概念建立认知
Python是我学习的第一门编程语言，我在开始学习Python的时候，是一个连什么是字符串都不知道小白。所以对我来说，最重要的开始是，首先对这一领域的基本概念建立认知！
事实上，对一门领域完全零基础的人，想要开始学习它的话，真正重要的工作是先对这门领域的基本概念建立认知。
比如我在看到教程中有句话是“为变量赋值”，那我至少得知道，什么是变量？赋值是什么意思？
不知道为什么这么重要的一个开始，很多人都不在意，不知道是大家都天赋异禀，觉得不屑于提起这基础的步骤，还是很多人已经忘记了从小白一路走过来的痛苦和挣扎。人是会篡改记忆的，会认为现在拥有的都是轻松获得的，但真实的经历永远都是坎坷曲折的。
所以网上一些教程典型的通病就是，教学者用一个我们不懂的概念去解释另一个我们不懂的概念，然后我们还是不懂。因为教学者提前预设了作为0基础的我们的立场：已经有其他编程语言基础，只是没有接触Python。
但其实，对真正如我一样的0基础的小白来说，大多时候，Python是我们学习的第一门编程语言。所以这个时候，对我们来说，学习Python，不仅是学习这门语言本身，还是在借着这门语言，帮我们建立对编程世界的一些基本概念的认知。
当我入了门之后，就是顺着在第二步建立的学习路径，一路升级打怪，毕竟，我的征途是星辰大海！
4、最后学习中需要注意的问题
⑴、一开始绝不陷入底层原理和细枝末节的纠缠
这个坑，是把我坑的最深的坑。
举个例子，我学到函数的时候，我在开始的时候只需要学会怎么定义函数，怎么调用函数这些基础知识，完全不需要一开始就深入到研究函数参数的传递规则，到底是值传递，还是引用传递。
不是说这底层知识不重要，至少在入门的时候，我们不用一上来就深入这个层面。因为知识的学习，是一个线性的，从潜入深的顺序。如果一开始，就眉毛胡子一把抓，不分主次，可能我们很快就会体会到“从入门到放弃”是一种什么样的感觉。
而且我们在后续的学习过程中，其本身就是在“运用中深入理解，在深入理解中优化应用”。相互印证理解，是一种自然而然的深入学习过程。
⑵、最好是按照系统性的课程或书本来学习
既然在这个领域是新手，先接受一个已经存在的系统，再在上面修修改改，是最适合的方案。作为新手，根据我的经验，我认为最好的老师，是一套成体系的课程或书本。
网上的文章或帖子，其实非常不适合充当我们系统性的学习一门知识的教材，因为它是非常碎片化的知识，东一榔头西一棒子，不成体系。不要指望自己能把散落的信息整合成系统的，那是高手要做的事情。不过这些东西，可以作为我们对某些细节的查漏补缺的参考。
⑶、以能用起来，解决问题为指导原则
在工作中，需要的更多的是一种解决问题的工程性思维，所以很多时候，我们能掉包解决问题，就没必要自己造轮子。
举个例子，boss要去机场，那我只要会开车，驱车把boss送到目的地就行，而不需要我去研究怎么怎么造车轮，怎么造发动机，怎么造电瓶。。。。。。
当然，如果我们学有余力，能深入，肯定是只好不坏。但还是那句话，开始的时候，不眉毛胡子一把抓。
⑷、没有什么牛逼的事情是能够速成的，越是底层的、收益周期越长的技能越是这样。
“大道甚夷，而人好径，终为所误”。我们总会在踩了无数的坑后，才恍然大悟：捷径往往是最长的弯路。学习一门领域的知识，对于普通人人在短时间内从0到1入个门，倒是不难，但是从1到10，到100，进阶为高手，没有长时间的投入和刻意练习，无异于痴人说梦。
Python在机器学习领域被广泛运用，现在的研究热点大都用Python实现；其次，自动化测验、运维，关于测验来说，要把握 Script 的特性，会在规划脚本中，有更好的作用。Python 是现在比较流行的 Script。
最重要的是Python能快速开发的特性能够让你敏捷验证你的想法，而不是把时间浪费在程序本身上，并且有丰厚的第三方库的支撑，也能帮你节省时间！
Python就业方向主要有web开发、爬虫、人工智能。Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格！Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
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