新手入门学习Python注意事项，零基础学习Python技术开发我们还是需要制定学习路线的，不然很容易半途而废，下面小编就和大家分享一下关于Python入门学习路线，希望对于学习Python的小伙伴有所帮助。

首先，需要一个明确的学习目标

很多人会说我有目标啊，就是要学会编程，然后还要找份高薪的程序员工作。这是一种目标，但不是明确的、具体的、可执行的学习目标。这就好比说“我要幸福”、“我要做自己想做的事”但没有具体标准一样，对你的行动没有任何指导意义。

你要学编程，是为了去写一个自动脚本抢票抢优惠券，还是平常处理大量文件时候可以自动化？是为了验证你股票上的交易策略是否可靠，还是做一个网页推广自己的品牌？如果你的目标是为了找工作，那是想做开发游戏还是桌面软件，是数据处理还是网站，前端还是后端？编程是一个很广泛的概念，明确你的目的，学习时才能有方向，也更能坚持下去。

也许有不少人觉得，我也不清楚，只是想多学个技能，总归会有好处吧。而且我都还没学呢，怎么知道之后要做什么？这个出发点可以理解，但我仍然建议：必须给自己定一个小目标。哪怕你开脑洞随便想一个需求也是好的。不然这种先学了再说的状态很难让你坚持下去。

你不必担心定错了目标就走上了弯路，它总比没有目标要好多了。它只是你学习初期的一个里程碑，等你能顺利完成它，后面还有更多的目标供你选择。

其次，建立整体的认知

在软件开发领域有这样一句话：过早的优化是万恶之源。

在编程学习里同样有效。很多人会追求某种一步到位的终极路线，表现出来就是：希望别人推荐一套最佳教程，先理论后实践，钻入细节的牛角尖。

似乎看起来没什么不对，明确路线、打好基础、按部就班，很符合一贯的教育理念啊。就好像你执意要优化你的代码一样，如果我说你这么做是错的，倒显得我有问题。

但事情是分时机的，正确的事情在不合适的时间去做，就会导致错误的结果。过早地陷入局部细节，追求理论基础，很容易让初学者困惑，以至于在某个点上卡壳，无法继续学习下去。浅显易懂和专业性强本来就是很难调和的两个维度，很多教程之所以优秀，是因为它内容体系完善，但对于你来说真的合适吗？

对于早期学习者，尤其是非专业的自学者来说，囫囵吞枣、不求甚解才是更合理的打开方式。

借用网上的这张图，编程与之很类似。如果说图上的点是编程相关的各种概念和技术，学习的过程就好比绘制这张图：你通过学习，了解了这些技能点，并将其连接起来。

一种绘制方法就是先画好一个点的细节，再从这个点出发精确画出通往下一个点的线，依次一个个画下去。这是种看似稳妥，实际上却低效且很容易出错的方式。更合理的方法是：先确定纸上点的大体分布，画出他们的轮廓，然后画好关键位置上的点，连接关键点，之后再逐步完善分支和细节。

学习编程是一个反复尝试、不断迭代的过程，而不是一路到底的单行道。

在刚接触编程的时候，你根本无须在意太多细节，而是更应该对编程有个直观的印象，知道技术能够实现什么，体会编程的乐趣。这和上一点是相辅相成的：当你有了一个目标，就可以去了解达到目标需要哪些知识点、怎样的学习路径，以此来确立自己要学习的内容；而当你对编程的有一个整体的认知，又会更清楚自己学了编程可以做什么，让自己的目标更明确。

最后，选择合适自己的Python学习路线

在有了明确的目标，建立了整体的认知之后，接下来的事情就很自然了：选择一个合适你的起点，朝着通往目标的方向，开始你的学习，点亮技能图谱上的点，并将其连接起来。否则，盲目地从一个不恰当的地方开始，比如选了一本起点较高的书，或是上手就去折腾某个框架，就会事倍功半，效率很低，甚至导致放弃。所谓“欲速则不达”，就是这个道理。

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其实Python语言在学术上非常受欢迎，不只计算机专业的人，很多都在学Python。因为Python编程简单直接，更适合初学者，让其专注于编程逻辑，而不是困惑于晦涩的语法细节上，仅存的语法也非常的简单易懂，这就让很多一些提及编程就恐慌的人减去了担心。人工智能（AI）与机器学习。人工智能是现在大火的一个领域，这让Python语言的未来充满了无限的潜力。Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。机器学习，特别是当前热门的深度学习中的大部分工具框架都提供了Python接口，因为Python的简洁清晰的语法是深受开发者喜爱的。