5W+1H：why（為什麼）目標 What（是什麼）Where（在哪兒） Who（誰）When（什麼時候）How（如何）
1.為什麼學Python?（Why）
2.Python是什麼？（What）
3.Python的應用領域有哪些?（Where）
4.從事什麼行業的人要學Python?（學完Python可以從事什麼行業？）（誰適合學Python？）（Who）
5.Python什麼時候火起來的？（When）
6.如何系統的學習Python？（How）
為什麼學Python?（Why）
為什麼學習Python?=為什麼學習Python而不學其他語言？（Python相比其他語言的優勢）（一~四）+Python的未來前景怎樣？（五）
一，入門容易
Python擁有簡單、形象、直觀的語法，有著眾多的第三方庫，數據結構相較容易理解，入門比較容易。
二，跨平臺
由於它是開源的，所以也支持可移植性，可以跨平臺。
三，代碼易讀性強
Python代碼規範，採用強制縮進的方式，從而具有極佳的可讀性。
四，免費、開源
python是免費的，是自由、開放源碼的軟體之一，在python官網可以免費下載。
五，發展前景廣闊
後端開發、前端開發、爬蟲開發、人工智慧、金融量化分析、大數據、物聯網等，發展前景廣闊，Python應用無處不在。
Python是什麼？（What）
Python是一種跨平臺的電腦程式設計語言。 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。
Python的應用領域有哪些?（Where）
Python的十大應用領域
1. WEB開發
Python擁有很多免費數據函數庫、免費web網頁模板系統、以及與web伺服器進行交互的庫，可以實現web開發，搭建web框架。
2. 網絡編程
網絡編程在生活和開發中無處不在，哪裡有通訊就有網絡，它可以稱為是一切開發的「基石」。
3. 爬蟲開發
在爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，將網絡一切數據作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數據採集以及處理。
4. 雲計算開發
Python是從事雲計算工作需要掌握的一門程式語言，目前很火的雲計算框架OpenStack就是由Python開發的。
5. 人工智慧
當AI時代來臨後，Python從眾多程式語言中脫穎而出，各種人工智慧算法都基於Python編寫。Python是AI時代頭牌語言。
6. 自動化運維
Python是一門綜合性的語言，能滿足絕大部分自動化運維需求，前端和後端都可以做，從事該領域，應從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等層面進行學習。
7. 金融分析
金融分析包含金融知識和Python相關模塊的學習，學習內容囊括Numpy\Pandas\Scipy數據分析模塊等，以及常見金融分析策略如「雙均線」、「周規則交易」、「羊駝策略」、「Dual Thrust 交易策略」等。
8. 科學運算
Python是一門很適合做科學計算的程式語言，適合做科學計算、繪製高質量的2D和3D圖像。
9. 遊戲開發
在網路遊戲開發中，Python也有很多應用，相比於Lua or C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述遊戲業務邏輯，Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網遊項目的規模控制在10萬行代碼以內。
10. 桌面軟體
Python在圖形界面開發上很強大，可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體！
從事什麼行業的人要學Python?（學完Python可以從事什麼行業？）（誰適合學Python？）（Who）
我們首先來看一看誰在學Python：
第一類：入行編程新手：大學剛畢業或者其他行業轉崗，想從事編程開發的工作，目前認為Python比較火，想入行；
第二類：Linux系統運維人員：Linux運維以繁雜著稱，對人員系統掌握知識的能力要求非常高，那麼也就需要一個程式語言能解決自動化的問題，Python開發運維工作是首選，Python運維工資的薪資普遍比Linux運維人員的工資高。
第三類：做數據分析或者人工智慧：不管是常見的大數據分析或者一般的金融分析、科學分析都比較大程度的應用了數據分析，人工智慧的一些常見應用也使用了Python的一些技術。
第四類：在職程式設計師轉Python開發：平常只關注div+css這些頁面技術，很多時候其實需要與後端開發人員進行交互的，現在有很多Java程序在轉到Python語言，他們都被Python代碼的優美和開發效率所折服
第五類：其他：一些工程師以前在做很多SEO優化的時候，苦於不會編程，一些程序上面的問題，得不到解決，只能做做簡單的頁面優化。現在學會Python之後，可以編寫一些查詢收錄，排名，自動生成網絡地圖的程序，解決棘手的SEO問題。
Python崗位
Python崗位有哪些呢？主要的崗位有這些：
Python全棧開發工程師（10k-20K）
Python運維開發工程師（15k-20K）
Python高級開發工程師（15k-30K）
Python大數據工程師（15K-30K）
Python機器學習工程師（15k-30K）
Python架構師（20k-40k）
Python什麼時候火起來的？（When）
14~15年是「大眾創新，萬眾創業」口號喊得最響兩年，北京大街小巷似乎人人都是創業者，O2O、P2P 產品如雨後春筍般冒出，什麼語言最適合快速搭建原型？當然是 Python，Python 的開發速度一個頂三。
16~17年人工智慧火遍大江南北，AlphaGO 的出現讓業界為之興奮，人工智慧不再是概念，而人工智慧、機器學習的首選語言就是 Python。
這兩年特別是網絡爬蟲火得一塌糊塗，10 個寫爬蟲的 9 個在用 Python，曾經有一段時間知乎的 Python 話題全部被爬蟲相關的帖子刷屏，為什麼爬蟲這麼火，這個還是跟大數據有關，因為數據挖掘、分析、機器學習、人工智慧都需要大數據的支撐，而真正有大數據的廠商沒幾個，所以小廠不得不通過爬蟲去獲取數據。
如何系統的學習Python？（How）
一，網站推薦
1.Python
2.菜鳥教程
3.codecademy
4.Coursera
5.CSDN
二，書籍推薦
1.《笨方法學Python》
2.《Python Cookbook》
3.《流暢的Python》
三，學習內容
1.基礎知識
2.爬蟲
3.數據分析
4.機器學習