不然python出现了这么多年了，优点又那么多，口碑那么好，还是用的不多。要学python的学过python的不少，真正能把python玩的行云流水的不多。
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“会”这个概念太广了，如果学过其它语言再学python，学会判断、循环、函数、对象……这些概念可以说不费吹灰之力，只是写法上有些不一样而已，理论上也可以用python开发出任何需要的东西了。但这种“会”仅仅是会用python写程序而已，还没有把python的思想融会贯通，如果python仅仅是写法上跟其它语言不一样，python也失去存在的意义了。
笔者属于刚会用别的语言的写法写python
路径I
咱们先从自律能力最差的人说起。
这样的同学，往往是三分钟热度。偶然受到了刺激，发奋要学习Python，以便投入数据科学的事业中。
他会立即跑到图书馆或者书店抱回来一本《X天从入门到精通Python》的书开始啃。结果X天还没到，就顺利跑完了从入门到放弃的全过程。
你没能坚持下来，自己肯定是有责任的。但是最大的问题，在于过度高估自己的自律能力。
这样的同学，我推荐你到Coursera平台上，按部就班学习一门非常好的MOOC——“Programming for Everybody”。
推荐这门课，是因为课程质量真是太好了。
首先是教材好。这本教材的来源是有故事的。
先是 Allen B. Downey 写了一本开放书籍 “Think Python: How to Think like a Computer Scientist”。
这本书在Amazon上的评价是这样的：
Charles Severance觉得这本书写得太好了，想把它作为教材。于是征得作者同意，大篇幅借鉴了这本书的内容架构，编写了一本 “Python for Informatics”。
Charles写作这本书的时候，同时开放推出了iBook格式。里面就包含了自己的授课视频，供学生直接观看学习。
后来，Charles用这本书扩展，做成了一门MOOC。2015年上线不久，硅谷资深工程师就都争相学习。
Charles深谙课程迭代的技艺。他不断添加内容，完善课程体系，将一门课发展成一个专项课程(Signature Track)，并且将教材升级为 “Python for Everybody: Exploring Data In Python 3”
在目前全球MOOC口碑榜上，Charles的这门课一直名列前茅。
这个专项课程深入浅出讲解Python本来就很简单的语法，而且还用数据科学的一些基础工作任务，带动你去使用Python语言写简单项目。这种扎实的训练过程可以增强你的信心，激发兴趣。
对于自律程度低的同学来说，下面这个特性更重要——一切工作都有时限。
Coursera上的课程，每周的任务很明确。练习题正确率如果不能达到80%，就不能过关。到了截止日期，如果你不能完成全部练习和课程项目，就拿不到证书。
老师在前面引领你，助教在旁边督促你，平台用时间表提醒你，论坛上的同学们在用同侪压力推挤你……
想偷懒？想三天打鱼两天晒网？很难。
路径II
如果你的自律能力中等偏上，那么你可以选择的面就宽了。
这里我给你推荐另一个MOOC平台，叫做Datacamp。
我第一次接触Datacamp，是在2015年初。那时我在Coursera上选修杜克大学的统计学课程 “Statistical Inference”，配套的练习就在Datacamp上。
当时这个平台就给我留下了非常深刻的印象，因为代码的运行都采用了云环境。学习者不需要在本机安装任何环境，一个支持HTML5标准的浏览器就能带给你完整的学习体验。
对初学者来说，这种入门方式太好了。要知道，许多人的学习热情，就是被环境配置和依赖软件包安装的坑埋掉的。
两年之后，Datacamp已经迭代得更为强大。你可以打开首页的Data Scientist with Python这个学习路径，查看其中已经提供的20门课程。
这些课程涵盖了从Python基础，到数据处理，直至人工智能和深度神经网络的方方面面。
所有的课程设计，都是短小精悍的。一般不超过4个小时，就可以完成某一主题的学习。这样你学起来毫不费力，可以在相当短的时间内获得反馈（练习题自动评分）和成就感（证书）。
这个平台的课程，进度完全由学习者自己掌控。所以我把它归纳为适合有一定自律能力的学习者。
它既可以给你即时的回馈，让你时刻了解自己所处的位置进度，不会迷失方向，又能充分体验自主学习的乐趣。
Datacamp的课程，一般都是第一部分免费开放。后面部分购买后才能解锁学习。如果你对自己的学习能力和毅力有信心，可以购买一个完整时间段（例如一年）的课程。在此期间，所有平台上的课程，你都可以学习，并且可以在通过后获取证书。这样的购买方案本身已经有优惠，而且每年都会有特定时段的大幅打折促销，非常划算。建议放到购物车里面多关注。
相对说是比较容易上手的，具体要看个人的情况。
Python是一种适合初学者学习的语言。 至于Python好不好学，我觉得还是看个人情况吧。 每个人接受的时间都不一样。 自然，学习的效率也是不同的。 然而，Python 是相对于其他的。 在编程语言方面，语法简单易学，功能强大。
python的优势
1、兼容性：Python兼容很多平台，所以开发者不会遇到使用其他语言时经常遇到的麻烦。
2、面向对象：Python 支持面向过程和面向对象的编程。 在面向过程的编程中，程序员重用代码，而在面向对象的编程中，使用基于数据和函数的对象。
3、标准代码：Python使用强制缩进，使代码可读性极强。
如果你有Java或者C语言的基础，甚至是R语言的基础，入手Python基础只需要自学一个周末的时间。熟悉一下基本数据类型；复合数据类型：列表和元组，字典，字符串；条件、循环语句；函数；面向对象编程等就可以着手参照各种例子开始编程了。如果你是零基础，那你要从编程语言，计算思维学起，那怎么也得学上1个月~2个月的Python基础学习。
总体来说，python是一门简单的程序语言，是比较好学的。
Python相比于其他编程语言更容易学习，但是想学精通还是需要选择好的教程和好的师傅的，给你个课程大纲，你对比一下，很全面的！
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquerybootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
阶段九：自动化运维开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
