人工智能的编程语言 Python 容易学吗
Python难不难学，其核心在于你选择什么样的学习方式，你的学习方向是什么？有无好的学习规划和路线，我一直都都是坚定的，无论我们做什么，一定要有一个好的学习规划和路线，只要这样，你才知道你目前需要掌握哪方面的知识，缺乏的是哪方面的知识，了解和学习企业岗位需要的是哪方面的人才，循序渐进，环环相扣。
那么零基础应该怎样学习，应该有怎样的学习规划和路线，下面我来说下：
Python怎么学
一般来说,Python几个月应该是可以入门了。如果你几个月还没有入门，一定是方法不对，要么就是偷懒了.
1).Python再简单再通俗，它也是一门语言，掌握一门语言绝非一朝一夕，我个人不建议初学者上来就学爬虫的，我举个非常简单的列子，爬虫会用到很多第三方库，很多模块，还有很多内置的库,正则表达式.
2).有的同学都没有搞清楚学 py2还是py3，字典列表还没有用熟练,就上来照着例子一顿敲，运气好的话，运行成功；运气不好的，可能要调试老半天，即使你学了一些爬虫基础知识，你学scrapy这样的爬虫框架的时候，你也很吃力，比如里面会有大量的yield,大量的正则表达式,你连基本的语法都没有完全摸透，试问你怎么可能学的通，看的明白，更不要说理解，自己能灵活运用了.
3).特别是那些没有基础的同学呢，或者是其他非计算机专业，跨界过来的,很多都会被爬虫或者机器学习吸引，网上这样的文章很多，非常吸引眼球，但是说实话，这样的文章对于初学者来，很容易被引诱。
4).遇到问题会很苦恼,可能会挫伤学习Python的积极性，如果身边没有人及时指导的话,有的干脆不学了
补充一句:
那么爬虫什么时候学，爬虫确实非常好玩,我建议是入门之后,有一定的基础才开始学.
爬虫其实只是获取数据的一个途径而已，如果要玩数据分析，爬虫只占1/3不到.
打好基础才是最关键的.
2.Python的方向
Python的方向非常多，可以web开发，Django/flask都是不错的框架;可以做数据分析,数据分析要学很多东西(重要的库Pandas/Numpy,数据库SQL/MongoDB,数据可视化Matplotlib,sns,ggplot,Tableau);机器学习(统计学，概率论，算法一堆)等等。
上面三个方面，都是不错的方向.初学者很容易分心，今天听别人说web开发很有前途，学了1个星期的Django，明天说数据分析不错，开始学Pandas.后台数据挖掘也不错开始学sklearn. 这样到最后很容易分散精力，你什么都学，等于什么都没有学。
我个人觉得比较好的方向是:Python入门之后，狂写程序把基础打牢了，然后开始选择一个好玩的方向:
1).比如给自己1个月的时间，拿下Django,搭建一个小的web网站玩玩。在没有完成目标之前，不要分散精力去学数据分析和数据挖掘。当你在搭建网站的过程中，你会遇到一些问题，会发现自己的基础薄弱环节，通过这样的方式，反过来不断的弥补自己的不足。从而进一步提高自己的功力.当你把网站搭建完了之后，自己会比较有成就感,你会发现自己的Python功力又提高到了一个档次.
2).当然你也可以选择从数据分析入手,过程和前面的类似,主要看自己的兴趣和喜好.
3.如何学好Python
其中最重要的还是要多练多思考再多练，然后要花时间投入。我个人觉得学代码没有什么好的捷径，因为编程是一个实战性要求强的过程，光看书上的代码，看着看着会前面忘了后面，知识很多，很零碎。API库一堆，语法很多，函数很多。如果你不敲几遍，很难领悟和理解.别人说千遍道万遍，不如你花时间敲2遍.
简单说：通过实战来提高自己的功力，但是不要贪多方面突破，要从一个点突破，以战养练，以练养战。
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python作为一门高级编程语言，它的诞生虽然很偶然，但是它得到程序员的喜爱却是必然之路，Python入门简单，相比于其他语言，初学者很容易入门。同时Python还具有很多的优势，上手容易、功能强大、语法简单、免费、具有丰富的库，开发效率是非常快的。
至于Python学习难不难，主要根据每个人的情况来决定，学习能力、接受能力不同，选择的学习方式不同，自然掌握程度也是有所差异的，在学习的时候制定之后的发展方向以及职业规划，只有这样才可以让我们更好的掌握知识。
学好Python需要具备以下几点：
有个好老师；
有一套好教程；
有决心和毅力；
多实践、多敲代码。
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