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。

高效学习Python要怎么做:1、确定好学习方向:学Python的目的不仅是为了解这门语言，最重要的是学会运用这门语言来解决问题。所以可以在学习之前想好，是为了做些什么，是数据分析、网络爬虫、人工智能、还是网站搭建、因为Python的应用方向实在是太广了。想要一次性学会所有明显是不现实的，而且在Python基础知识学完之后，应用方向不同，要学习的东西也会大不同吗，这个要提前考虑。2、明确Python就业方向:因为Python相关的工作也很多，这里简要的帮大家概括一下不同行业的工作需要利用Python做些什么，也给大家就业作为参考：后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果。网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站。自动化运维：自动化处理大量的运维任务。游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中。学会了Python就业还是不用愁的，这些行业在薪资待遇上可能会有一些区别，但是整体来看还是很好的，不说往哪个方向发展是最好的，各取所长选择自己最感兴趣的去学习就好。3、规划Python学习路线:规划学习路线是要确定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，大家需要针对自己的实际情况来制定学习计划，保证每学习一个部分就能够有实际的成果输出，利用学习成果产出来形成正向刺激，激励后续的学习。反正只有一个宗旨：由浅入深的学习Python基础、函数、面向对象、模块、等Python知识，饭要一口一口吃，切记急于求成!

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%。