python零基础好学吗

首先，我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，编写一个文档等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极大，最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。

比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。

我0基础学Python可以吗？

我赞成把Python作为入门语言：

1、语法简单明了。**门语言，其实就是语法+Flow control（控制），而Python的语法简单，代码可读性高，容易入门。

2、Python的哲学是「做一件事情应该只有一种**的方法」，对于初学者规范自己的学习有很大的帮助，同时也帮助初学者能够读懂其他人的代码。

3、养成良好的习惯。Python对于代码的要求严谨，特别是缩进（Indentation），对于初学者养成良好的代码习惯很有帮助。

4、Python的语法设计非常优秀，思想也比较现代，可以更快的理解现代编程语言的一些思想。

5、Python仍然是传统基于Class的OO，和Java、C#、Ruby一样，比较大众。从Python去学Design Pattern也是比较合适的。

6、Python的内置数据结构清晰好用，优秀的代码很多。

7、Python免费的书很多（英文），可以找到许多资料啃。同时（国外）社区比较集中，有问题可以向高手问。

8、Python在其他领域，比如科学计算等等有广泛的运用，对于学一门语言作为工具来说，Python很合适。

如何学Python？

1、选择好方向

我要学习Python的目的不是为了解这门语言，而是为了要学会运用这门语言来解决问题。

但Python的应用方向，实在太广了。在Python基础知识学完之后，如果应用方向不同，要学习的东西也会大不同。

我不能说我要做web开发，学完Python基础知识，跑去学numpy、pandas等知识；也不能说我要用Python做数据分析，学完Python基础知识，然后就跑去学django、flask框架。

这个道理，就跟我们想要去泰国旅行，肯定不会买去日本的机票一样，很简单。但是我们不得不承认，还是会有人犯迷糊，上来就开干。

我学习Python，是因为在工作中慢慢了解到Python在数据分析方面，基本涵盖了“数据获取数据处理数据分析数据可视化”这个流程中每个环节，是数据分析的利器，话说这风骚的操作，也是没谁了。

2、规划好路径

当我确定好方向后，下一步骤就是顺着这个方向，建立好我自己的学习路径地图。

这个路径是一个系统性的逻辑主线，这个主线会让我知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，我就能够有一些实际的成果输出，利用成果产出来形成正向刺激，激励后续的学习。

而且，如果我们身在职场，大多时候我们是没有很大块的时间来集中学习的。我们的学习时间被分割在了一些碎片化的时间里。在碎片化的时间里，系统性的学习一门知识，更需要有一个贯穿前后，系统的逻辑主线，来串联所有相关碎片化的时间的学习。