0基础开始学习python的话，可以先买一本书。我之前学习时候买的一本 python从入门到实践，看着书上的代码，一点点进行复现，学编程最重要的就是要动手，还有就是做笔记（这里强调一下最好用网络笔记，有道云或为知笔记都行），将自己不熟悉的地方多敲几遍。

基础语法熟练掌握以后最好开始直接在github上面找实战项目进行学习，在进行项目的过程中肯定会发现某些基础语法掌握的不熟练，这时候回去翻看笔记，会有不一样的收获。不懂的地方尽量去谷歌或者百度自行解决，培养独立解决问题的能力，技术性的问题前人一般都遇到过，很多大佬们都会将自己遇到的坑以及解决方法发布出来，前人栽树后人乘凉！

可以加一些学习python的群，关注一些公众号，将他们发布的文章，进行代码复现，这也是一个很好的学习过程。

另外也可以结合视频来学习，百度上直接搜有很多相关的免费视频，我不太推荐全靠视频来学习，很多培训机构做的视频战线拉的太长，虽然视频内容很全面，但当你看到内容那么多的时候可能就有抵触心理。

暂时就这些吧。有什么问题再联系。

作为一名IT行业的从业者，目前也在使用Python从事机器学习方面的开发，我来回答一下这个问题。

首先，在当前的大数据时代背景下，学习Python是个不错的选择，未来应用Python的场景也比较多。

在学习Python的过程中需要注意三个方面的问题，其一是制定一个学习方向，其二是注重实验，其三是注重交流。

目前Python主要应用在大数据分析（开发）、人工智能开发（机器学习、计算机视觉、自然语言处理等）、Web开发、嵌入式开发等领域，不同的领域需要不同的知识结构，所以在学习Python之前最好选择一个适合自己的领域方向。如果具有扎实的数学基础，那么可以考虑大数据和人工智能方向，如果对于硬件开发比较感兴趣可以选择嵌入式方向。

以数据分析方向为例，可以制定以下的学习路线：

第一：学习Python的基本语法。Python语言的语法结构还是比较简单的，即使学习者没有任何的计算机基础也能够学得会。Python语言是函数式语言和面向对象语言的结合体，所以既有函数式语言的直接性，又具备面向对象语言的灵活性。

第二：学习数据分析对应的库。在掌握Python的基本语法之后，就需要学习数据分析比较常见的库了，Python语言一个重要的特点就是具备丰富的库，这会为开发者节省大量的时间。在数据分析领域比较常见的库包括Numpy、Matplotlib、Scipy、Sympy、pandas等，这些库在数据分析领域有广泛的应用。

第三：学习机器学习。大数据分析有两个基本的方式，其一是机器学习的方式，其二是统计学方式。对于在读的学生来说，可以重点了解一下机器学习知识。在掌握机器学习之后，也可以通过机器学习进入到人工智能领域，从而有更广阔的发展空间。

第四：参加实践。不论学习何种编程语言，实践环节都是非常重要的，因为编程语言说到底就是个工具，只有多使用才能逐渐熟悉。如果学习编程语言有捷径的话，那就是通过实验来学习。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

谢邀！

Python是一门较为简单的编程语言，对于一些人来说，自学也是可以学会，但是想要自学Python就要问一下自己是否符合以下条件：

1、完全没有自制力，需要学习环境；

2、想通过视频自学，但无法坚持到最后；

3、你发誓要坚持，可惜遇到问题没人即时的帮你解答；

4、你可以坚持学习，也找到了人给你答疑，但你就业遇到了困难；

5、你刚找到了工作，但是领导下发的任务有好多问题，你不知道该怎样解决

如果符合，建议还是别自学了！

当然如果想要学习可以关注ITPUB技术栈

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python3面对对象编程，有同名书，注意区分作者。适合看完一本入门书后看。