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!

0基础学习Python该如何入门：选择学习方向：学习Python主要目的就是用语言来解决问题，而不是了解这门语言。Python应用的方向有很多，Python基础知识学习完后，应用方向不同需求也不同;虽然Python需要系统化的学习，但是在学习Python的时候，一定要确定一下自己感兴趣的方向，有针对性的学习更重要。规划学习路线：确定好自己的发展方向之后，接下来就是顺着方向去学习，建立好自己的学习路线，有系统化的学习路线，比如说需要完成那些目标、需要学习哪些知识、需要懂哪些知识，学习时间是多久，有实际的结果输出，才可以有效的进行下一步学习。规划学习时间：学习Python的时候，也需要规划好自己的学习时间，每天的进度是什么，想要完成哪些任务，有计划、有规划的去学习，坚持下来会有不一样的收获。其实编程语言有很多种，比如说难学的C语言、普遍的Java语言、适合初学者的Bsaic语言等，而在众多语言之中，Python是适合初学者的一种计算机程序设计语言。

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%。