今天給大家推薦一篇前輩自學Python的總結文章。希望你從中有所收穫。
我不是技術類在職人士，完全屬於崗外人員。由於長期從事非技術類崗位的工作，無論對web開發還是數據分析，相關知識都比較欠缺。
另外由於工作比較忙，不能保證每天都有機會使用網際網路，我看到的是：很多學習python的朋友都要比我有優勢。
這便是我開始學習python時的情況。
一、徘徊期
最開始了解python這門語言大概是2016年，當時想能換一個薪資更高的工作，動過學python的念頭，但是由於各種工作上的原因，這件就被無限期擱置了。
知道半年多以前，辭職在家，這一閒下來，就想起了Python。於是就重新撿了起來。最開始關注了很多公眾號，大概對Python各種應用有了一個了解。於是，開始了我的python學習之旅。
二、入門
於是我開始搜尋各種Python相關的資料，在網上找視頻，加社群。還有去了解各種開發工具。
我逛遍了所有的Python平臺，知乎、廖雪峰，騰訊課堂，網易雲課堂等等。網上的視頻、書籍、博文等學習資料可謂鋪天蓋地，但畢竟我們的學習時間是有限的，不可能去一一嘗試，幾個月下來，資料收集了上千個G，視頻也卻看不了多少。
也有試過買書學習，《python從入門到精通》《Python學習手冊》《Python從入門到放棄》等等。
然後發現，這種方式真的不適合我，自學終究對於一個沒有接觸過，而且大學沒有學過計算機編程的我來說，確實有點困難。
於是我一邊自己混跡論壇，一邊看書，一邊結合自身的情況購買了Python的課程。
買在線課程的最大作用不是它提供的視頻和資料，而是後續的服務和那個背後的資源。這以後不僅對以後的Python進階有幫助，有時候還可以拿到大神的筆記。幸運的話，甚至可以混個比較好的工作推薦。
目前來看學習python主要有四個方向：web開發、爬蟲、小程序開發、桌面程序開發。個人更喜歡爬蟲程序，但是聽大家討論說，Python在web開發領域還是比較有優勢，而小程序、桌面程序、以及現在比較火的機器學習，則需要大量的理論和技能基礎、入門門檻較高。
所以我選擇了比較好就業的爬蟲和python Web。
達妹補充：
其實Python的應用範圍十分廣泛，包括人工智慧、運維、測試、後臺開發、大數據分析等。這位前輩因是自學，沒有人帶，所以只能選擇比較淺顯的Python web。
三、學習體會
最後分享一點，我自己的學習心得和體會。
這是自己在學習過程中的總結。
1.有計劃的學習和心態
我們要為生活中的各種事情忙碌，並不是每天都能擠出時間來學習，但是我們決不能三天打魚兩天曬網。
如果遇到某些東西中斷了學習，那就想辦法恢復學習狀態，不輕易放棄。後面一定會看的到自己的成長。
2.細化目標
在學習過程中，最好能夠制定比較細小的目標，然後不斷更新，像做一個web網站、開發一個小遊戲之類的中 期目標，個人認為並不適合每一個初學者。
根據自身的學習程度和技能水平不斷調整，例如在初期設定「搞清楚is和==之間的關係」、「學習模塊調用」，到後期調整 為「寫一個小型爬蟲」、「清洗並分析一組數據」之類的目標。
3.多練多看
「練」是指在學習過程中要勤於動手寫代碼，在學習初期，哪怕是照抄書本上的代碼也可以加深對程序的理解。
「看」是指要善於閱讀和學習其他人優秀的代碼，這樣才有可能慢慢體會到python真正的精髓所在。
這些常用功能給程式設計師帶來的方便，是其他框架所不能替代的。
四、開發工具
最後在分享一下我積累的開發工具：
IDLE: python安裝自帶工具，被很多人詬病，但我覺得它安裝簡單，反而很適合初學者。如果實在不喜歡，可以在學習一段時間後改選其他的工具。
pycharm:專業級神器，缺點是比較笨重，平時寫小程序的話一般不用。
sublime text:輕量級神器，我的最愛，非常喜歡它的界面。
Anaconda:集成了大量數據分析相關庫，安裝方便，另外它的調試功能據說也比較強大。缺點是界面比較難 看，代碼補全功能也不完善。
Ipython:又稱jupyter，Anaconda自帶，我最近才開始使用，能夠實時查看代碼輸出(這一點也很適 合初學者)
學Python的方式很多，自學，網絡或者參加培訓。如果你想要在短時間內快速入門，順利掌握一門技術，建議你到達內學習，10年項目經驗資深講師，5個月的課程，從Python 基礎、Web 開發、爬蟲技術、自動化運維、再到人工智慧技術，資深名師幫你掌握最新前沿技術，乘著人工智慧的東風拿高薪。