学好python的要领：要想真正学习一门知识，就要先尽量保持将其保持为一种爱好，才能一步一步的学习，还要保持耐心，不能为了成果跳跃学习。这两句话很重要，请在任何时候都要记住，无论那一门课。首先，第一件事，要对自己家的电脑有一个充分的了解，包括他的位数(64位，32位)，内存，型号，和版本，如果要编程的话，一定要对电脑的各个功能有详细的了解，比如右键，键盘上的一些快捷键都要了解，要想看清自己的电脑，点击桌面上的“我的电脑(或者是"计算机")”右键点击“属性”即可查看第二步，也就是正式入门了，先确定自己要学的编程语言，将其语言环境和编程工具准备好。如果要学习c/c++(记住，这是两种几乎不同的语言，不要混为一谈)入门最好使用c-free，或Java(要准备语言环境)入门或是深入都可以使用eclipse，python(要准备语言环境)可以使用editplus(要自己配置)......还有许多种语言，目前前五名编程语言分别为：Java，c++，c，python，c#。他们各有利弊，请慎重选择。想好一门语言后，我想为大家带来一个推荐，至于是否采纳可自己选择。无论是什么语言，最好先学c(选择c的盆友可以跳过这一段)，c语言可谓是所有编程语言的父亲。学过的都知道，只有c是学不完的的，通俗来讲就是其他的语言都有一个知识限度，而C无论是在学习还是工作时，都能获取新的知识，仿佛一个无底洞，我认为这是利大于弊的，哪怕你选择的语言不是C，也最好先学习一下C，仅用了解基础即可，我认为这会对未来的学习很有帮助。可在学习的时候，一定不要养成过于固定的习惯，因为不同的语言会有不同的编程习惯，不过我不建议大家把C定义为基础语言，因为它本身就是一个高级语言，也是五大流行语言之一，效率快速而功能也不少。

python的就业方向和前景:常规软件开发:Python支持函数式编程和面向对象的OOP编程，并且可以进行任何类型的软件开发，所以常规的软件开发、脚本编制、网络编程等等都属于标配能力。现在，Python开发人员的平均月薪超过20000元，这绝对是一个值得选择的方向。科学计算:随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthoughtlibrarys等库的发展，Python越来越适合于进行科学计算和绘制高质量的2D和3D图像。与科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一种通用的编程语言，比Matlab所采用的脚本语言使用范围更广，并且有更多的库支持。虽然Matlab中的许多高级特性和工具箱目前是不可替代的，但在日常的科研开发中，Python仍有很多工作可以做。自动化运维:这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python已经深深扎根于自动化运维之中。例如，Saltstack和Ansible就是著名的自动化平台。由于自动化运维工程师是一个稀缺的岗位，所以一般的工资可以达到15000元以上，工程师有5年的工作经验，年薪达到30多万以上还是很容易的。Web开发:目前还没有太多基于Python的Web开发框架，比如Django、Tornado和Flask。其中，Python+Django的架构具有应用范围广、开发速度快、学习门槛低的特点，可以帮助你快速构建可用的WEB服务。网络爬虫程序:又称web spider，是大数据行业获取数据核心的工具。如果没有一个网络爬虫自动地、不分昼夜地、智能地在互联网上爬行检索免费数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。有很多编程语言可以编写web爬虫程序，但是Python绝对是主流语言之一，并且它的Scripy爬虫框架被广泛使用。爬虫类工程师的薪资也有2万多，是值得学习的方向。数据分析:在海量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性分析是大数据产业的基石。Python是数据分析的主要语言之一。随着大数据的兴起，对数据分析人才的需求也在不断增长。由于数据分析在几乎所有的行业和公司中都有应用，所以数据分析的工作岗位非常多，并且超过20K月薪的从业者超过16.7%。

优点是什么:Python世界最棒的地方之一，就是大量的第三方程序包。同样，管理这些包也非常容易。按照惯例，会在 requirements.txt 文件中列出项目所需要的包。每个包占一行，通常还包含版本号。这里有一个例子Python 程序包有一个缺陷是，它们默认会进行全局安装。我们将要使用一个工具，使我们每个项目都有一个独立的环境，这个工具叫virtualenv。我们同样要安装一个更高级的包管理工具，叫做pip，他可以和virtualenv配合工作。首先，我们需要安装pip。大多数python安装程序已经内置了easy_install(python默认的包管理工具)，所以我们就使用easy_install pip来安装pip。这应该是你最后一次使用easy_install 了。如果你并没有安装easy_install ，在linux系统中，貌似从python-setuptools 包中可以获得。如果你使用的Python版本高于等于3.3， 那么Virtualenv 已经是标准库的一部分了，所以没有必要再去安装它了。下一步，你希望安装virtualenv和virtualenvwrapper。Virtualenv使你能够为每个项目创造一个独立的环境。尤其是当你的不同项目使用不同版本的包时，这一点特别有用。Virtualenv wrapper 提供了一些不错的脚本，可以让一些事情变得容易。当virtualenvwrapper安装后，它会把virtualenv列为依赖包，所以会自动安装。打开一个新的shell，输入mkvirtualenv test 。如果你打开另外一个shell，则你就不在这个virtualenv中了，你可以通过workon test 来启动。如果你的工作完成了，可以使用deactivate 来停用。