在學習Python的過程中，我們總是有各種問題，怎麼才能快速高效地學會Python？今天給大家推薦一篇十分中肯的Python學習分享文章。
我在學習的過程中，深深的覺得對於成人或者進入職場的人來說，學習一門新的知識，目的不在於積累，而在於解決問題。所以這就要求我想明白3個問題：
學習python，要解決什麼問題？
要學哪些東西？
怎樣學？
1.選擇好方向
我要學習python的目的不是爲了解這門語言，而是爲了要學會運用這門語言來解決問題。但python的應用方向，實在太廣了。在python基礎知識學完之後，如果應用方向不同，要學習的東西也會大不同。
我不能說我要做web開發，學完python基礎知識，跑去學numpy，pandas等知識，也不能說我要用python做數據分析，學完python基礎知識，然後就跑去學django，flask框架。這個道理，就跟我們想要去泰國旅行，肯定不會買去日本的機票一樣，很簡單，但是我們不得不承認，還是會有人犯迷糊，上來就開幹。
我學習python，是因爲在工作中慢慢瞭解到python在數據分析方面，基本涵蓋了“數據獲取→數據處理→數據分析→數據可視化”這個流程中每個環節，是數據分析的利器，話說這風騷的操作，也是沒誰了。
2.規劃好路徑
當我確定好方向後，下一步驟就是順着這個方向，建立好我自己的學習路徑地圖。
這個路徑是1個系統性的邏輯主線，這個主線會讓我知道每個部分需要完成的目標是什麼，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不必要的。然後每學習一個部分，我就能夠有一些實際的成果輸出，利用成果產出來形成正向刺激，激勵後續的學習。
而且，如果我們身在職場，大多時候我們是沒有很大塊的時間來集中學習的。我們的學習時間被分割在了一些碎片化的時間裏。在碎片化的時間裏，系統性的學習一門知識，更需要有一個貫穿前後，系統的邏輯主線，來串聯所有相關碎片化的時間的學習。
當我確定好學習python的數據分析知識，就按照數據分析的流程“數據獲取→數據處理→數據分析→數據可視化”這個路徑，給自己建立了學習地圖：
3.對基本概念建立認知
python是我學習的第一門編程語言，我在開始學習python的時候，是一個連什麼是字符串都不知道小白。所以對我來說，最重要的開始是，首先對這一領域的基本概念建立認知！
事實上，對一門領域完全零基礎的人，想要開始學習它的話，真正重要的工作是先對這門領域的基本概念建立認知。
比如我在看到教程中有句話是“爲變量賦值”，那我至少得知道，什麼是變量？賦值是什麼意思？
不知道爲什麼這麼重要的一個開始，竟沒有答案提到，更不知道是大家都天賦異稟，覺得不屑於提起這基礎的步驟，還是很多人已經忘記了從小白一路走過來的痛苦和掙扎。人是會篡改記憶的，會認爲現在擁有的都是輕鬆獲得的，但真實的經歷永遠都是坎坷曲折的。
所以網上一些教程典型的通病就是，教學者用一個我們不懂的概念去解釋另一個我們不懂的概念，然後我們還是不懂。因爲教學者提前預設了作爲0基礎的我們的立場：已經有其他編程語言基礎，只是沒有接觸python。
但其實，對真正如我一樣的0基礎的小白來說，大多時候，python是我們學習的第一門編程語言。所以這個時候，對我們來說，學習python，不僅是學習這門語言本身，還是在藉着這門語言，幫我們建立對編程世界的一些基本概念的認知。
沒有什麼牛逼的事情是能夠速成的，越是底層的、收益週期越長的技能越是這樣。
“大道甚夷，而人好徑，終爲所誤”。我們總會在踩了無數的坑後，才恍然大悟：捷徑往往是最長的彎路。
學習一門領域的知識，對於普通人人在短時間內從0到1入個門，倒是不難，但是從1到10，到100，進階爲高手，需要長時間的投入和刻意練習。
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《精通Scrapy網絡爬蟲 （劉碩著）》
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閱讀這本書需要有一點爬蟲基本和Python編程基礎，不是入門書籍。
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