近期，資料科學網站KDnuggets釋出了2018資料科學和機器學習工具調查結果：Python榮登第一，成為最受青睞的分析、資料科學、機器學習工具。2017年Python已經擁有超過50%的份額，如今已經提高至65。6%。人工智慧崛起的東風讓Python的地位也隨之水漲船高，各大廠紛紛入局人工智慧，Python相關人才也得到各大公司爭搶。
現在大家都在學Python，如何才能更快速的學好Python，學Python過程中有哪些坑？今天跟著千鋒武漢Python小編來看看一位過來人的經驗分享。
一、Python入門基礎
這些都是基礎，基本概念必須清楚！學習Python需要掌握如下基礎知識以及相關技能。
1。Python基礎知識（變數、語句、資料型別、數值型別、字串、布林型別、列表、字典、元組、條件語句、迴圈語句、函式、裝飾器、面向物件、網路socket、爬蟲）
2。Python基礎庫（模組、包、系統模組、三方模組）
3。Python檔案處理（讀、寫、執行、）
4。Python字元統計
5。Python資料排序
二、學習方法：萬虐終成神！
敲程式碼，解決BUG才是學習，無數次的看影片不是學習，至少不會學好。
只記Python基礎語法，卻沒什麼鳥用。就像幼兒園，老師在黑板上寫的‘肉’字，記住這個字咋寫，一筆一劃的記住，只需要半天，但是把這個詞和你平時吃的東西繫結，以至於後面你想到這個字，就流口水，需要日常的重複訓練。
同理：無方向的看書，看影片也沒什麼用，其實可以透過直接實戰來上手，比如：
檔案操作
字元排序
網路程式設計
錯誤的學習方法：
很多人在學習Python的時候常常會犯下面一種情況：買一本厚厚的程式設計指南，逼自己看完，記住每個語法，閉門看書三個月，吃透一本書，最後一行程式碼也寫不出來。
正確的學習方法：
程式設計就像騎腳踏車，買一本<<騎腳踏車大全>>是沒有什麼用的。
正確姿勢：掌握最基礎的姿勢，就可以騎上車出發了，實際聯絡幾天，摔幾跤，基本就學會了。
三、自我進行測評
自我測評：基礎門檻，不過需要找原因並解決。
很多朋友反饋：Python基礎語法都學會了，但不知如何寫專案進階？
1。List，Dict特性倒背如流，就是無法寫出實際的專案。
2。各種書籍也看，寫不出東西。
3。各種影片也看，寫不出東西。
4。各種大會也去，名詞高大上，但是沒學到具體的技能。
對自我進行檢測：
1。給你一個字串“come baby，Python rocks！” 如何統計裡面字母o出現的次數！
思路：遍歷字串，定義一個變數，每次o出現，都+1
2。給你一個字串“come baby，Python rocks！” 如何統計這裡面所有字母出現的次數！（普通變數肯定無法完成。）
思路：需要使用字典這類複雜的資料結構處理，字母當key，出現的次數當value，每個key出現，對應的value+1
3。給你一個字串“come baby，Python rocks！” 如何統計這裡面字母出現次數的前三名！
思路：排序，取出前三
後續擴充套件練習：
1。給你一個字串“come baby，Python rocks！” 怎麼統計出現次數前三的字母。
2。一個nginx日誌檔案，怎麼統計IP出現次數前三的url。
3。一個nginx日誌檔案，統計IP出現前三後，如何存入MySQL資料庫。
4。存入MySQL中的日誌檔案，如何輸出給瀏覽器端顯示。
5。如何美化前端表格等等。
四、重要學習部分：Python庫怎麼學
模組
將多個程式碼塊（按功能）定義到同一個檔案中。別的檔案中使用時則先匯入模組，在呼叫模組內變數或函式。
模組命名要符合Python變數的命名規範
1。建議全小寫英文字母和數字
2。避免與常用模組或第三方模組名稱衝突
控制模組內程式碼在使用Python mod。py時執行，在匯入時不執行
1。透過Global內變數__name__進行判斷
2。當以Python mod。py執行指令碼時__name__變數為__main__字串
3。當以模組匯入時__name__為模組名稱字串
包
將不同模組檔案放在不同資料夾內，包資料夾下面需要有__init__。py檔案用以宣告該檔案為Python包。
使用時需要從包內匯入模組後呼叫模組中變數和函式。
常用系統模組：
os，sys，time，datetime，urllib，xml，json，email，csv，collections，math，zipfile，trafile，hashlib
常用三方模組：
requests，pyquery，django，flask，mysqlclient，paramiko，redis，lxml，dateutils，ipaddr，netaddr
模組學習方法：
1。先知道有沒有
2。用的時候在查
內建工具：dir、help
搜尋引擎：google、百度
五、Python Web應用（Python全棧）
再說一個Python目前一個熱點：Python web應用（Python全棧）
1。Python基礎入門（入門、資料型別、條件表達、迴圈語句）
2。Python基礎進階（檔案操作、函式、裝飾器、模組、面向物件、網路程式設計）
3。Python前端知識（Html、Css、Js、Jquery、Bootstrap、）
4。Python高階用法（Django、Flask、資料庫操作、MVC、ORM、Admin、template）
5。Python專案實戰（電商專案、爬蟲專案、常用元件、運維專案、程式碼調優）
6。Python高階進階（資料演算法、程式碼規範、面試技巧）
重要：多抄、多寫、多想、多問、多看、多聽、多說
1。學習程式設計就是為了解決實際的問題，把自己在工作或學習中的重複工作程式化
2。谷歌和度娘
3。加入開源社群（多看、多分享、多交流）
4。參加培訓輔導（仔細聽課、跟上課堂學習，有問題做記錄，課後查閱資料或請求他人）
5。善於記錄筆記，不斷總結，查漏補缺。
六、Python前景之一：大資料分析
1。Python基礎入門（入門、資料型別、條件表達、迴圈語句）
2。Python基礎進階（檔案操作、函式、裝飾器、模組、面向物件、網路程式設計）
3。Python資料採集：（外部資料來源匯入分析&爬蟲自己採集資料來源分析）
4。資料分析：（各種庫，如Pandas庫，Numpy庫必備資料庫）
5。資料視覺化：（matplotlib庫）
重要：實用即可，最具價值，切莫花哨不適用
七、Python前景之二：機器學習
•直接看應用吧：看起來是個雲端的概念
1。計算機視覺
典型的應用包括：人臉識別、車牌識別、掃描文字識別、圖片內容識別、圖片搜尋等等。
2。自然語言處理
典型的應用包括：搜尋引擎智慧匹配、文字內容理解、文字情緒判斷，語音識別、輸入法、機器翻譯等等。
3。社會網路分析
典型的應用包括：使用者畫像、網路關聯分析、欺詐作弊發現、熱點發現等等。
4。推薦
典型的應用包括：蝦米音樂的“歌曲推薦”，某寶的“猜你喜歡”等等。
以上就是小編整理的學Python過程中要學習的知識點以及應避開的一些坑。
