風靡的另一個原因是，Python有非常多的第三方庫。比如用於WEB開發的Django/Flask，用於科學計算的 Numpy/Scipy，用於機器學習的 Scikit-Learn，用於運維的 Supervisor/Fabric，用於網絡爬蟲的 BeautifulSoup/Scrapy……這些你都可以輕松調用實現，不用再造輪子。

利用Python進行數據分析

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利用 Python 爬取網頁數據

利用Python寫小遊戲

認真學習一周，你就可以寫一個貪吃蛇

利用Python寫工具腳本

用 Python 寫一個自動搶票的腳本

你認為這些離你還很遠？但編程在你的工作、生活中的很多場景都能被利用。

比如量級稍微大些的數據，Office的性能根本不能滿足需求，而用 Python 可以輕松地處理、分析。而微軟也正在考慮將 Python 作為 Excel 的一種官方腳本語言，由於 Python 的適用性，使其不僅可以實現VBA的功能，也可以代替場函數。

比如你想做一些市場調研，那麽用 Python 寫一個爬蟲，即可批量地獲取互聯網數據，這些則是很有價值的原材料。

你也可以去寫一些實用的工具腳本，比如跳一跳的自動化刷分工具，比如自動搶票的插件，文件批量處理工具……

如果你覺得這些很難，那可能是技術限制了你的想象力。

Python廣泛的應用場景

所以無論是實用性還是易用性，Python 都是學習編程最具性價比的選擇。如果你學過其他的語言，再學 Python 將會讓你的技能樹大大地拓寬，有能力涉足更多的領域。

學習編程從入門到放棄的人不計其數，很大程度上是因為，產出和投入的精力完全不成正比。而學習 Python，幾行代碼就可以實現一個爬蟲，幾個函數就可以做簡單的數據分析，寫一個小工具、小遊戲也是分分鐘的事情……這種成就感，會激發你最原始的興趣。

那如何系統學習Python呢？一般我們會經歷以下幾個階段。

01 了解 Python 編程基礎

一是變量、編程規範、基礎語法等，這也是能夠上手編寫 Python 代碼的前提。

二是數據結構，字符串、列表、字典、元組這些需要非常熟練，數據類型將貫穿你整個編程的始終。

這個部分一些簡單的練習就是，自己構造一個數據類型，然後去實現基本的用法。比如你自己構造一個列表，實現列表中數據的訪問、更新、刪除等基本操作，比如 len()、max()、min() 函數，以及 append()、count()、extend() 等方法。

函數和方法是實現數據增刪改查的基本途徑，如果你在實際操作中遇到數據操作的問題，可以在具體的數據類型下查找相關用法。

02 Python函數及流程控制

學習 Python 的函數和控制語句，是真正去解決問題的過程。如何實現判斷和循壞，如何將固定的功能模塊封裝成函數，這些不僅是寫出代碼的必要條件，也是訓練編程思維的必經之路。

函數這個部分無外乎函數的定義、函數調用以及參數傳遞，但是要能夠嫻熟地寫出函數實現對應的功能，需要註意的細節很多，也需要不斷地訓練。

流程控制則相對要好掌握一些，條件語句和循壞語句在不同的場景下練習幾遍，知道判斷和循環實現的過程，基本上就沒問題了。

其實到這個地方，基本的Python知識你已經掌握了，你可以自己去做一些小項目，比如猜數字、各種轉換器、記賬工具……

03 利用 Python 做些事情

通常在學習一段時間之後，你就會有自我懷疑的過程，貌似真的懂了，但是離做出實際的東西又很遠，這些東西是否有用？

這個時候不妨了解一些第三方庫，你可以做更多的事情。比如用pandas作數據處理，用matplotlib做數據可視化分析，用BeautifulSoup寫爬蟲，利用Flask搭建網站……這些別人搭好的輪子，你直接拿來用就可以了。當然像寫爬蟲和網站，你還需要了解其他方面的一些知識（比如HTTP、HTML、JS、數據庫等）。

對於不同的庫，內部的方法、函數你還需要去熟悉，開始的時候先掌握少部分最常用的方法，在遇到實際的問題的時候，再去查對應的更多的用法，這樣會更高效。

04 深入 Python 編程

其實第三個階段反復練習實踐，你已經基本具備一些工作的技能了，比如 Python 數據分析、網絡爬蟲、寫工具腳本……

首先你要了解Python的高級特性，如叠代器、生成器、裝飾器等，了解類和面向對象的理念。深入下去，你可以去探索Python的實現原理，Python的性能優化，跳出Python語言本身，去了解計算機的交互原理，還有很長的路要走，但並不是每一個人都需要這個過程。

但這些高屋建瓴的東西，又是你在這個領域立足生根的重要條件，對於堅定走技術方向的人來說，這個過程是有必要的。這個時候你再去做應用層面的一些東西，又會有更加深刻的理解。

總結下來，學習Python，最常見的坑有這些：

1.很難找到合適且優質的學習資源，難以下手，或者隨便找一些材料開始學習，極其容易從入門到放棄；

2.遇到問題不知道如何尋找解決辦法，甚至連問題都描述不清楚，經常被一些細小的問題卡住，學習效率不高；

3.在理論學習中無法自拔，學習很久之後，發現還是不知道如何在實際的項目中去應用，缺乏解決問題的能力；

4.看到別人的案例覺得好像是那麽回事，但是自己去寫代碼的時候依然很困難，無法訓練編程思維。

文末問題摘要①：Python怎麽設置環境變量？我需要細節，Notepad++該怎麽下載插件？我現在一團亂，該怎運行？

解決：

把Python的安裝路徑加入到Path中去

Notepad++很簡單的，簡單的使用就和記事本差不多，但是它比記事本有強大的多~~看你需要什麽樣的功能了。

問題摘要②：

先保存，再在命令行模式下運行這個，能得出結果55，但是為什麽在交互模式下會出錯？

縮進哪裏出現問題了麽？

解決：

在Python交互式環境中，如果存在語法錯誤，程序在運行之後會報錯，而且會得到錯誤信息，可以幫助我們很輕松的找到報錯的行數和報錯內容，只要我們對癥下藥就可以藥到病除啦，bug分分鐘解決掉~~

在交互式環境中，輸入的代碼不會被保存下來，當關閉Python得到運行窗口之後，之前輸入的代碼將不會被保存。但是在交互式環境中按下鍵盤中的上下鍵，可以尋找歷史命令，但是它是短暫性的記憶，當退出程序之後，這些命令將不復存在。

如果你需要編寫較長程序的時候，使用命令行就不太方便了。此時你可以利用文本編輯器進行編輯腳本。在IDLE中點擊左上方的file，然後選擇New window菜單，就可以新建一個窗口了，如下圖所示：

在這裏，你可以編寫你的代碼，但是務必要註意縮進，否則會經常出現indentation（縮進）錯誤，語句的縮進在Python中相當重要，因為不同的縮進反映了語句塊的不同層次之間的關系。編寫好的文件需要進行保存（Ctrl+s），之後以.py的拓展名進行保存。保存好之後，按下快捷鍵F5就可以運行程序了，之後在IDLE的窗口中便可以看到運行的結果。當然你也可以右鍵，然後點擊run，就可以運行程序了。

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入門到精通的路上有哪些快速掌握Python的途徑？