今年是我工作的第十年，从毕业至今一直在和代码打交道。
本科学的电子信息，研二下学期才开始自学 Python。非科班出身，一路从古法编程道路走过来。
研三之前，自学过 Java，短暂跟风折腾过 Android，现在看来都是没人指导的瞎折腾。工作中，写过后端、做过数据分析、机器学习、深度学习，这两年也在做一些大模型的工作。
我一直推崇把 Python 作为自学编程的第一语言，语法简单，三方生态成熟且稳定（目前火热的大模型基本都是基于Python）。配置快捷， 运行简单，所见即所得，新手很友好。
学科背景不是必须条件，无论是理工科还是法学、哲学、古典文学的学生，只要有兴趣和决心，都可以自学 Python。
如果一定说有什么门槛，可能就是基础英语和数理思维。只要初中水平就可以，毕竟 Python 是英语编程语言，能自己定义一些变量，能够认识常见的语法、函数，能够把具体问题拆解为抽象逻辑。
下面分别从术和道的层面，详细聊下怎么高效入门 Python，少走不必要的弯路。文末分享我用过的自学教材资料，大家有需要自取。先说术。
入门阶段。
学之前先把 anaconda + pycharm 装起来，环境变量对新手来说比较陌生，网上搜教程，几个步骤很清晰，一次配置长期受用。
先学基础数据类型和数据结构、io读写，流程控制函数，这些学完就是入门了，剩下的内容学起来就会快很多。
学的过程中要手敲代码，勤加练习。找一些题目，自己多写写。当同一个题目你可以使用2种不同方法解决，编程的感觉就来了。
接着是初级进阶阶段。
这个阶段，根据使用 Python 的场景、目的，学习方向有所区别。
如果要做爬虫或 web 开发，那就学 flask 或者 fastapi。
这两个类库封装了大量的 web 开发过程中用到的方法，不用逐一掌握。只实践一下最常用的几个就行，其他方法知道个大概，用的时候再现学。
如果要做聊天类的应用，类似于 chatgpt 这种对话框，那需要再学习一下websocket 长链接。
学完之后，可以先练手爬虫项目，原因很简单：反馈快，成就感强。先用 requests + BeautifulSoup 爬个豆瓣电影 Top250，再试试 Selenium 处理需要登录的页面，最后学一下 Scrapy 框架。
如果要做数据处理或数据分析，那就学 pandas 和 numpy。
这两个类库含有丰富的数据统计方法，也是一样，只学最常用的几个，多了也记不住。另外，推荐再学一下 matlibplot，对结果进行绘图可视化，会让分析结果呈现出来的效果锦上添花。 （本文图片均使用 matlibplot 库绘制）
如果要做算法模型，想对数据进行预测，那就学 sklearn，掌握基本的分类、聚类、回归，就能应对 80% 的常规业务场景。另外再加上 gensim，分析文本数据的时候用得到。
再往后，就是高阶的阶段了。
这个更是因场景而异，很难穷举到底要学哪些。只能说工作中，面对具体问题场景上，需要用到什么就学什么。既然到这个阶段了，学习能力已然具备，再加上现在有大模型加持，学起来就更容易了。
再说道。
学任何东西都会有一个完整的方法论。
方法论是个人经验积累、总结、沉淀出来的，可能来自于不相干的领域，经过个人加工化用，大脑的触类旁通，就会有一套基本固定的流程了。
不要去找太多别人的方法论，那只会让你眼花缭乱。
与其纠结先迈左脚还是右脚，不如闭上眼睛先下脚，摔倒了才能学会走路。
这个时代，资料、视频获取渠道很多，选一个两个就可以开始了。
找一本《Python编程：从入门到实践》（各种电子版都可以，现在信息渠道很丰富）或者看官方 Tutorial 就够了，变量、循环、函数、列表字典这些，一周多就能上手。
学编程要不要付费报班？
如果单纯从知识获取途径来说，AI 时代确实不太需要了。如果从坚持学习的角度来说，决心才是最大的自律，而不是花费。
但也不是一棍子打死所有付费内容。
有些确实能帮你省时间，关键看两点：
1. 有没有体系化的项目实战（不是那种跟着敲代码的照抄式教学）
2. 有没有答疑和反馈机制，如果只是录播视频+ PPT 念稿，那跟看免费的没区别，B站一搜一大把。
学到什么程度才可以？
学完初级进阶后，就可以行走江湖了，接下来就是在工作中随机应变来继续提升技能。
工作中需要做聊天软件，那就继续学 websocket；需要自然语言处理，那就继续学 gensim。
总之，兵来将挡水来土掩，不需要一开始练就绝世武功才能下山。
要记住所有语法吗？
记住基本的就行了，稍微复杂的，用到的时候要知道怎么查。
数据结构，数据类型，io 读写，函数流程控制，这些常用且基本，多练习一些对应习题。剩下的东西，只要用的多，自然就会记住大概，所以不必现在纠结记住所有语法。
我当年也是非科班自学的，最后再给几个切实可行的建议：
1. 不要只看书，最重要的是多动手敲代码。当你看到运行没报错的时候，这份满足感会驱动你持续学习。
2. 跟着一本教材或教程学习就行，基础语法知识快速过一遍。忘记没关系，大量写练手程序，在实践中记住或者用到的时候现查。
3. 干中学。多写一些小工具、小项目，给自己设定编码任务，从简单的功能代码开始，逐渐过渡到开发一个简单系统。遇到卡壳可以使用 AI 工具，但是自己要搞懂为什么 AI 这样写。
4. 多看开源项目代码。学习优秀的代码架构、编码规范，多跟自己写的进行对比，多想多沉淀，耳濡目染才能记得牢。
本系列文章，对过去十年工作进行阶段性总结，聊一些短平快的技术入门指南、职场个人感悟，持续更新，欢迎关注。
如果你是学生，正在迷茫 Python 该怎么学习，我可以把我当年入门的学习路线分享给你，应该能帮你少走点弯路。
做其他行业的朋友，想用 Python 从重复劳动里解放出来的，我一直在整理输出上手就能用的自动化脚本，都是从真实工作场景里拆出来的，应该比网上那些纯语法教程实用。
已经入行的程序员就不用我多说了，这些年摸出来的经验和踩过的坑我都在陆续整理，看看有没有踩到一块去的。
自学 Python 过程中整理的一些资料教材，如有需要，关注本公众号，回复「Python入门资料」即可获取。
关于作者
写了 10 年 Python，赶上了机器学习的热潮，又撞上了大模型的浪头，每次以为学明白了，行业又变了一次。把自己踩过的坑、走过的弯路、看过的热闹，说给还在路上的人听。
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