在學習Python的過程中，我們總是有各種問題，怎么才能快速高效地學會Python?

　　我在學習的過程中，深深的覺得對于成人或者進入職場的人來說，學習一門新的知識，目的不在于積累，而在于解決問題。

　　所以這就要求我想明白3個問題：

　　1、學習python，要解決什么問題?

　　2、要學哪些東西?

　　3、怎樣學?

　　一、選擇好python學習方向

　　我要學習python的目的不是為了解這門語言，而是為了要學會運用這門語言來解決問題。

　　但python的應用方向，實在太廣了。在python基礎知識學完之后，如果應用方向不同，要學習的東西也會大不同。

　　我不能說我要做web開發，學完python基礎知識，跑去學numpy，pandas等知識，也不能說我要用python做數據分析，學完python基礎教程，然后就跑去學django，flask框架。這個道理，就跟我們想要去泰國旅行，肯定不會買去日本的機票一樣，很簡單，但是我們不得不承認，還是會有人犯迷糊，上來就開干。

　　我學習python，是因為在工作中慢慢了解到python在數據分析方面，基本涵蓋了“數據獲取→數據處理→數據分析→數據可視化”這個流程中每個環節，是數據分析的利器，話說這風騷的操作，也是沒誰了。

　　二、規劃好python學習路徑

　　當我確定好方向后，下一步驟就是順著這個方向，建立好我自己的學習路徑地圖。

　　這個路徑是1個系統性的邏輯主線，這個主線會讓我知道每個部分需要完成的目標是什么，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不必要的。然后每學習一個部分，我就能夠有一些實際的成果輸出，利用成果產出來形成正向刺激，激勵后續的學習。

　　而且，如果我們身在職場，大多時候我們是沒有很大塊的時間來集中學習的。我們的學習時間被分割在了一些碎片化的時間里。在碎片化的時間里，系統性的學習一門知識，更需要有一個貫穿前后，系統的邏輯主線，來串聯所有相關碎片化的時間的學習。

　　當我確定好學習python的數據分析知識，就按照數據分析的流程“數據獲取→數據處理→數據分析→數據可視化”這個路徑，給自己建立了學習地圖：

　　1、python基礎知識

　　2、爬蟲基本知識+sql

　　3、numpy

　　4、pandas

　　5、matplotlib

　　6、sklearn

　　7、統計學與概率論

　　三、對python基本概念建立認知

　　python是我學習的第一門編程語言，我在開始學習python的時候，是一個連什么是字符串都不知道小白。所以對我來說，最重要的開始是，首先對這一領域的基本概念建立認知!

　　事實上，對一門領域完全零基礎的人，想要開始學習它的話，真正重要的工作是先對這門領域的基本概念建立認知。

　　比如我在看到教程中有句話是“為變量賦值”，那我至少得知道，什么是變量?賦值是什么意思?

　　不知道為什么這么重要的一個開始，竟沒有答案提到，更不知道是大家都天賦異稟，覺得不屑于提起這基礎的步驟，還是很多人已經忘記了從小白一路走過來的痛苦和掙扎。人是會篡改記憶的，會認為現在擁有的都是輕松獲得的，但真實的經歷永遠都是坎坷曲折的。

　　所以網上一些教程典型的通病就是，教學者用一個我們不懂的概念去解釋另一個我們不懂的概念，然后我們還是不懂。因為教學者提前預設了作為0基礎的我們的立場：已經有其他編程語言基礎，只是沒有接觸python。

　　但其實，對真正如我一樣的0基礎的小白來說，大多時候，python是我們學習的第一門編程語言。所以這個時候，對我們來說，學習python，不僅是學習這門語言本身，還是在借著這門語言，幫我們建立對編程世界的一些基本概念的認知。

　　當我入了門之后，就是順著在第二步建立的學習路徑，一路升級打怪，畢竟，我的征途是星辰大海!

　　四、最后，python學習中需要注意的問題

　　1、一開始絕不陷入底層原理和細枝末節的糾纏

　　這個坑，是把我坑的最深的坑。

　　舉個例子，我學到函數的時候，我在開始的時候只需要，學會怎么定義函數，怎么調用函數這些基礎知識，完全不需要一開始就深入到，研究函數參數的傳遞規則，到底是值傳遞，還是引用傳遞。

　　不是說這底層知識不重要，至少在入門的時候，我們不用一上來就深入這個層面。因為知識的學習，是一個線性的，從潛入深的順序。如果一開始，就眉毛胡子一把抓，不分主次，可能我們很快就會體會到“從入門到放棄”是一種什么樣的感覺。

　　而且我們在后續的學習過程中，其本身就是在“運用中深入理解，在深入理解中優化應用”。相互印證理解，是一種自然而然的深入學習過程。

　　2、最好是按照系統性的課程或書本來學習

　　既然在這個領域是新手，先接受一個已經存在的系統，再在上面修修改改，是最適合的方案。作為新手，如果依靠自學來學習一門領域的知識，根據我的經驗，我依然認為最好的老師，仍舊是成體系的課程或書本。

　　網上的文章或帖子，其實非常不適合充當我們系統性的學習一門知識的教材，因為它是非常碎片化的知識，東一榔頭西一棒子，不成體系。不要指望自己能把散落的信息整合成系統的，那是高手要做的事情。不過這些東西，可以作為我們對某些細節的查漏補缺的參考。

　　3、以能用起來，解決問題為指導原則

　　在工作中，需要的更多的是一種解決問題的工程性思維，所以很多時候，我們能掉包解決問題，就沒必要自己造輪子。

　　舉個例子，boss要去機場，那我只要會開車，驅車把boss送到目的地就行，而不需要我去研究怎么怎么造車輪，怎么造發動機，怎么造電瓶......

　　當然，如果我們學有余力，能深入，肯定是只好不壞。但還是那句話，開始的時候，不眉毛胡子一把抓。

　　4、沒有什么牛逼的事情是能夠速成的，越是底層的、收益周期越長的技能越是這樣。

　　“大道甚夷，而人好徑，終為所誤”。我們總會在踩了無數的坑后，才恍然大悟：捷徑往往是最長的彎路。學習一門領域的知識，對于普通人人在短時間內從0到1入個門，倒是不難，但是從1到10，到100，進階為高手，沒有長時間的投入和刻意練習，無異于癡人說夢。

　　以上就是qiku為大家分享的“Python培訓怎么學才能有好的錢景，有訣竅嗎？”謝謝大家觀看，如果對Python感興趣的話，想學Python培訓的，也可以在線咨詢，我們將竭誠為你解答。