如何自学python编程，掌握这10个要点让你事半功倍！

Python是一种高级编程语言，它具有简单易学、可读性强、可移植性好、功能丰富等优点，因此在许多领域都被广泛使用，如科学计算、数据分析、人工智能、Web开发、游戏开发等等。

Python具有丰富的标准库和第三方库，可以帮助程序员快速开发功能强大的应用程序。同时，Python也具有广泛的社区支持和文档资源，可以帮助程序员快速解决问题。

总体来说，Python是一种非常优秀的编程语言，适合各种不同类型的应用程序开发。如果您想学习编程，Python是一个不错的选择。

学习 Python 编程可以帮助您自动化任务、开发 web 应用程序、进行数据分析、机器学习等。下面是一些学习 Python 编程的步骤：

1、了解编程基础：在学习 Python 编程之前，建议您先掌握编程基础知识，例如计算机的基本操作、编程概念、变量、循环、条件语句等等。

2、学习 Python 基础语法：学习 Python 语言的基础语法，包括数据类型、控制流、函数、模块等等。这些都是 Python 编程的基础知识。

3、学习 Python 库和框架：Python
有大量的库和框架，可以让您更加高效地编写代码。例如，NumPy、Pandas、Matplotlib
等用于数据分析和可视化的库，Django、Flask 等用于 web 开发的框架，Pygame、PyOpenGL
等用于游戏开发的库等等。您可以根据自己的兴趣和需求选择相应的库和框架。

4、练习编写代码：掌握了 Python 的基础语法和库之后，就可以开始练习编写代码了。可以从简单的程序开始，逐渐增加复杂度，例如编写一个计算器、爬取网站信息、制作游戏等等。

5、参与开源项目：通过参与开源项目，您可以学习到其他程序员的代码，了解 Python 编程的最佳实践，并获得更多实践经验。

6、加入 Python 社区：Python 有一个活跃的社区，您可以在社区中学习 Python 的最新动态、解决问题和结交其他 Python 程序员。可以加入 Python 论坛、Stack Overflow、GitHub 等社区。

7、学习文档和教程：Python
有很多优秀的文档和教程可以供您学习。官方文档提供了全面的 Python 语言参考和库参考，可以帮助您深入了解 Python
的语言特性和库的用法。同时，还有很多第三方的教程和博客可以供您学习，例如 Python 官网上的教程、W3School、RealPython
等等。

8、解决问题：在学习 Python 编程的过程中，您可能会遇到各种问题和挑战。建议您积极地解决这些问题，可以通过搜索相关文档和博客、阅读源代码、调试程序等方式解决问题。当然，如果您仍然无法解决问题，可以向 Python 社区寻求帮助。

9、实践项目：为了更好地掌握 Python 编程，可以尝试实践一些项目。例如制作一个简单的网站、爬取数据、制作游戏等等。实践项目可以帮助您将所学的知识应用到实际中，同时还可以展示您的技能和经验。

10、学习算法和数据结构：Python 不仅可以用于开发应用程序，还可以用于解决算法和数据结构问题。学习算法和数据结构可以帮助您更好地理解 Python 编程语言，并提高程序的效率。

Python是一门非常适合初学者的编程语言，因为它的语法简单易懂、易于上手，而且拥有丰富的库和工具支持，可以帮助你快速实现深度学习的代码。

附上一份Python学习路线，供您参考：

阶段一：Python语言基础

初始Python语言>>Pvthon语言概述和环境安>>变量、数据类型和进制>>运算符和分支结构>>循环结构入门>>循环结构的应用

常用数据结构和函数>>字符串>>列表的应用>>元组和集合>>字典类型的应用>>元祖和集合>>字典类型的应用>>函数使用入门

函数和面向对象编程>>包和模块>>函数的高级用法>>装饰器和生成器>>面向对象编程基础>>面向对象编程进阶

Python网络数据采集>>爬虫概述和页面抓取>>解析页面的方式>>爬取数据的持久化>>cookie和商业IP代理>>获取页面动态内容>>selenium应用详解>>提升爬虫工作效率>>破解验证码>>爬虫框架Scrapy-1>>爬虫框架Scrapy-2

阶段二：商业数据分析

数据分析概述和Excel的应用>>数据分析和数据分析师概述>>指标和指标体系建设>>Excel的安装和快速上手>>Excl中的函数和公式计算>>Excel透视表和、透视图和商业数据看板>>>>>>

关系型数据库和MySQL>>数据库概述和MySQL的安装使用>>表关系和SQL的应用>>SQL数据查询详解>>窗口函数和业务场景下的数据查>>MySQL其他相关知识

商业智能（BI）工具>>认识和使用Tableau-1>>认识和使用Tableau-2>>认识和使用fineB>>数据思维和分析模型-1>>数据思维和分析模型-2

Python数据分析>>Python数据分析工具介绍>>使用NumPy实现批量数据处理>>线性代数和NumPy的linalg模块>>使用Pandas进行数据分析-1>>使用Pandas进行数据分析-2>>使用Pandas进行数据分析-3>>使用Pandas进行数据分析-4>>使用Matplotlib绘制统计图表>>Seaborn和Pyecharts的使用>>Python数据分析项目实操

阶段三：机器学习算法

机器学习的数学基础>>线性代>>微积分>>概率论>>统计学>>信息论

机器学习的算法>>机器学习概述KNN算法>>回归算法>>逻辑回归>>朴素贝叶斯>>决策树>>支持向量机>>聚类算法和轮廓系数>>集成算法>>特征工程和评价指标>>机器学习项目实战

深度学习和神经网络>>推荐系统>>深度学习和tensorflow入门>>tensorflow的应用-1>>tensorflow的应用-2>>卷积神经网络

数据仓库和大数据挖掘>>Hadoop生态圈>>ETL工具>>数据仓库>>Hive>>Spark概述

阶段四：项目实战和就业指导

零售/电商行业数据分析项目实战>>电商产品的生命周期>>电商用户的生命周期>>电商产品的“人货场”模型>>电商产品业务痛点和机会点分析>>电商产品核心指标和指标体系解析>>电商产品运营活动概述>>FAST模型和KISS复盘>>用户画像和用户标签>>电商产品用户行为分析>>电商产品用户购买预测>>电商产品用户评论情感预测

金融风险信用评估项目实战>>信用风险评估体系>>申请者模型、评级模型、催收模型、欺诈模型关系及意义>>信用风险评级模型开发流程>>业务场景定义(观察窗口、表现窗口)>>异常值、空值处理、探索性数据分析>>数据集拆分>>数据分箱(等距分箱、等频分箱、最优分箱)>>WOE、IV值意义及特征转换>>特征重要性评估>>Logistic Regression建模>>超参调整、GridSearchCV、KFold>>变量选择、特征重要性评估 RFE、Pearson系数、IV值检验>>模型评估ROC、AUC、混淆矩阵、F1>>信用评分转换、评分卡制作>>模型监控及拒绝推断

就业指导和模拟面试>>数据分析师的硬实力和软技能>>数据挖掘工程师的技能栈>>如何成为一个优秀的职业人>>就业期的心理准备和心态调整>>数据分析师简历要点>>简历排版注意事项>>简历制作常见问题剖析>>STAR法则的应用>>如何给简历做标注稿>>网投简历的注意事项和投递方法>>校招面试流程解析>>社招面试流程解析>>高频面试题回答技巧>>如何回答开放式问题>>如何避开面试中的坑>>面试后的总结和复盘>>职业规划的相关问题>>入职第一周注意事项>>自我介绍话术指导>>简历文字问题剖析>>简历技术问题剖析

关于学习Python和深度学习的建议：

学习Python的基础语法和基本数据结构：Python的基础语法和数据结构是学习深度学习的基础，你需要掌握Python的变量、函数、条件语句、循环语句等基本知识，以及Python中常用的数据结构，如列表、元组、字典等。

学习Python的科学计算库：Python有很多科学计算库，例如NumPy、Pandas、Matplotlib等，这些库可以帮助你处理数据和进行可视化。学习这些库可以让你更加熟练地使用Python进行数据分析和可视化。

学习深度学习基础知识：深度学习需要涉及一些数学和计算机科学的基础知识，例如线性代数、概率论、优化算法等。建议你在学习深度学习之前，先学习这些基础知识。

学习深度学习框架：目前比较流行的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch等。你可以选择其中一个框架进行学习，学习框架的基本使用方法和常用的深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。

练习实战项目：练习实战项目可以帮助你巩固所学知识，更加深入地理解深度学习的应用。你可以选择一些深度学习项目进行练习，例如图像分类、自然语言处理等。

关于学习时间规划，建议你合理安排时间，充分利用课余时间进行学习。你可以每天花1-2小时的时间进行学习，重点是要坚持学习，不断积累知识和实践经验。同时，可以参考一些优秀的在线课程和书籍进行学习，例如，

Python
语言是目前应用范围最广和最受欢迎的编程语言。本套视频旨在帮助大家快速上手 Python 语言，覆盖到的内容包括：Python
语言核心、常用数据类型、函数、面向对象编程、网络接口调用、办公自动化等内容，非常适合初学者和想深入了解 Python 语言的小伙伴。

总之，学习 Python 编程需要不断地练习和实践，同时也需要保持持续的学习态度和好奇心，探索 Python 编程的各个方面。