Python人才緊缺早已不是新鮮話題 如今不會Python，必然會被時代淘汰，就連人事、財務都要求會使用Python技能，
Python雖然相比C/C++/Java以及C#等編程語言來說，并非是不可代替的語言，但是Python的影響力隨著時代的發展，已經超越了這些前輩語言，目前Python已經涉及到文本處理、web編程、數學處理、資料庫編程、系統運維、圖形處理、網路編程、多媒體應用、pymo引擎、黑客編程、爬蟲撰寫、機器學習、人工智能等等，應用可謂是非常廣，
為什么學習Python？
我當初選擇學習Python，其實自己也是盲目的，畢竟是轉行過來，之前對編程領域根本不了解，這還得多虧我的那位親戚指點，才少走了很多彎路，他當時告訴我要我學習Python主要有以下幾點原因：
1、Python的優勢
相比較其他語言，Python有簡單易學、免費開源、可移植性強、豐富的庫、可擴展性、可嵌入型、規范的代碼等優勢，而且由于Python是解釋語言，程式寫起來非常方便，
學習Python，能夠實作多種「自動化程式」，可以輕松完成這些任務：
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重新定義了很多的檔案夾、檔案，甚至是新增、網頁洗掉檔案，
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爬取圖上的資訊和下載網上路上的文內容，
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處理大大小小的的Excel試算表內容更新，以及格式美化等等…
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處理PDF檔的分割與合并，加入浮水印和加上密碼等作業，
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自動傳送電子郵件和簡訊（這超好用！）
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填寫了線上表單，甚至可以為自己的身份注冊等等做搶高鐵票程式……
2、Python的薪資待遇
不說其他的領域，就單單人工智能目前已經上升到了國家戰略級別，而Python在人工智能方面的卓越表現，讓這個領域產生了大量的Python技術崗位需求，就連普通二、三線城市的Python工程師都達到了10-20萬的年薪，更別提北、上、廣、深這樣的一線大城市，
不說其他的領域，就單單人工智能目前已經上升到了國家戰略級別，而Python在人工智能方面的卓越表現，讓這個領域產生了大量的Python技術崗位需求，就連普通二、三線城市的Python工程師都達到了10-20萬的年薪，更別提北、上、廣、深這樣的一線大城市，
Python該如何學習？
其實學習的方法是因人而異的，可以根據自己選擇的方向來調整，下面分享一些我個人的一些學習建議：
1、選擇好學習目標
只有知道了自己的學習方向，才明白自己學習Python是要達到什么目的，這樣才能讓自己學習思路更清晰，像網路爬蟲、web開發、資料分析、人工智能、自動化運維、人工智能AI、游戲開發等這些領域，你對哪個感興趣，就往哪方面去深耕，只有用心鉆研，才能獲得與這個領域相匹配的能力！
2、制定學習計劃
我個人是把Python學習分成了基礎、高級、大師3個學習階段：
- 基礎階段主要學習：Linux基礎、資料型別，字串，判斷/回圈陳述句，函式，命名空間，作用域，類與物件，繼承，多型，tkinter界面編程，檔案與例外，資料處理等，
- 高級階段主要學習： Python常見第三方庫與網路編程，Python正則運算式，郵箱爬蟲，檔案遍歷，金融資料爬蟲，多執行緒爬蟲，Python執行緒、行程，Python MySQL資料庫，協程，jython等，
- 大師階段主要學習： Linux運維自動化開發、資料分析、大資料、機器學習基礎知識，KNN演算法，線性回歸，邏輯斯蒂回歸演算法，決策樹演算法，樸素貝葉斯演算法，支持向量機，聚類k-means演算法等，看到這么多要學的，是不是開始頭暈眼花了？其實作階段的你，只需要了解這些是未來要學習的就好了，后面跟著計劃一步一步的學，也并沒有多困難，
3、基礎一定要扎實
有道是萬丈高樓平地起，只有地基牢固了，才能建起萬丈高樓（作為轉行人員，深受基礎不夠扎實的苦），所以學習編程也是一樣，只有把基礎知識學扎實了，才能讓你更好的理解后面的知識，才能在這個領域深耕下去，所以下面這些基礎一定要熟練掌握：
資料的儲存、運算子運算式、回圈、基礎資料結構、函式、模塊、面向物件編程、繼承、封裝、多型、面向物件高階、檔案操作與例外處理、高階函式與測驗、排列組合與正則表達、網路編程等等.
4、多動手實操
實踐是檢驗理論的唯一方式，根據你在學習期間掌握的理論知識，進行實踐操作，這樣才能了解你的真實能力，才能知道自己在學習中，有哪些知識掌握不夠，
5、多結交些Python大佬
在學習期間，你肯定會遇到自己無法解決的疑難問題，如果你能有個遇到幾個喜歡樂于助人的前輩大佬，讓你頭疼大半天的問題，也許他們只用兩三句話，就能輕松幫你解決，這一點我自己就深受其益，不論是學習，還是后面找作業，都對我有相當大的幫助，
最后：給大家分享一份測驗資料
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