没错，就是Python！我力挺的原因就是……

Python的火根本停不下来！

在过去的两年间，Python一路高歌猛进，成功窜上“最火编程语言”的宝座。

而近期，数据科学网站KDnuggets，发布的2018数据科学和机器学习工具调查结果也显示：Python荣登第一，成为最受青睐的分析、数据科学、机器学习工具。2017年Python已经拥有超过50%的份额，如今2018年已经提高至65.6%。

表：KDnuggets2018年顶级分析/数据科学/ ML软件调查

俗话说外行看热闹，内行看门道，我们已经知道了python的火热情况，但是学一门编程语言是需要花大量精力的，所以我们最关心的还是

“我有必要去学吗，

这门编程语言适合我吗？

我应该怎么学？”

对于看到这篇文章的读者，有两个问题想必是你们所关心的：要不要学习 Python？如何快速学习 Python？学习Python有哪些坑？

▌第1个问题：要不要学习 Python？

未来是人工智能的时代，有理由相信 Python 将发挥更大的作用。

2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。

2017年10月11日，教育部决定自2018年3月起，在计算机二级考试加入了「Python 语言程序设计」科目。

2018年1月16日上午，教育部召开新闻发布会，在此次「新课标」改革中，正式将人工智能、物联网、大数据处理划入新课标，这也就意味着今年秋季入学的高中生，将要开始学习 Python 了。

看到这里，你还会怀疑学习 Python 的意义吗？凡事预则立，不预则废，生在这个时代，没有理由对 Python 一无所知。

对此，我想说，完了我爱上了Python！因为Python的方向太多了！

▌第2个问题：如何快速学习 Python ？

Python好不好，事实足以说明，重点是Python该怎么学。在我看来，有3个要素。

第一，明确学习目标。

第二，系统性学习。

明确了目标，还需要掌握学习方法，任何一门编程语言都应该先系统性学习，而不是碎片化地学习，毕竟一门语言包含太多细节，碎片化的学习，顾此失彼，浅尝辄止，无法从全局把握。

当然，系统学习也要讲究方法，一头扎进书本里，动辄数百页的教材难免让人望而却步，很多时候效果并不好。

因此，系统学习需要选择精炼的资料，篇幅短，知识点全面，并辅以生动的实例，事半而功倍。

第三，阶段性成果。既然是学习，必须有阶段性成果，比如，动手写一个抢票软件、爬虫、或小工具......

不仅可以明确学习目标，还兼具趣味性，更可带来成就感，作为正向激励，形成良性循环。

▌第3个问题：学习 Python 的几个坑要注意！

那么，如果想要追赶 Python 的热潮，应该如何学习呢？

现在许多人在自学之外，都会选择在线课程作为辅助。选择课程的衡量标准是什么呢？我认为有以下几条坑不能踩：

是否有循序渐进的练手项目，课程作业

如果课程里面，只是对着屏幕把项目代码敲一遍，那其实看了也不能自己真正掌握，重要的是自己在课程作业里动手实践，所以课程中有没有循序渐进的练手项目，帮你提升能力，这是很重要的。

是否涵盖 Python 全栈 所需的重点职业技能

比如是否有学习到：Python基础；Python网络爬虫；数据挖掘与机器学习；Python Web开发，Python自动化运维。

是否针对零基础的同学讲解得生动易懂

不少课程会标注课程所需的知识储备，需要先掌握哪些知识，才能看懂这门课，只有少数课才真正是零基础可以学习的，这个是需要注意的。

我觉得更多学习在线课程的，还是零基础的同学，毕竟有基础的话，自己撸文档就好了。

是否配备了高质量的答疑服务

实际编程会遇到问题被卡住，真是太常见的一个事情了，很多程序员没了stackoverflow也是无法正常工作的。

但初学者很可能是，连问题都描述不清楚的，所以有个老师帮初学者，即时解决问题的话，能节省很多时间。

▌第4个问题：我该如何抉择？

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