学习Python，属于偶然，之前一直想学习计算机语言，尝试过，但是没有坚持超过几天，便放弃了。
量化分析的最大好处是节约了时间，之前是用来解决股票问题的，一只股票10秒钟，需要30000秒才能看完，等你看完已经休市了，使用软件量化分析，可以十几分钟选出符合大概要求的股票，这样便可以轻松很多了，这是当时学习Python的最强有力的动力。
python的学习，其实选择它的时候，因为这是一门面向对象的胶水语言，意思就是什么事情都能做，不过某些方便表现的不是很优秀，但是在人工智能，深度学习以及量化分析上却是足够的优秀。Python是开源软件，所有它有很多非官方的库（你也可以叫它轮子或者插件），重点是这些轮子都是免费的，当时最重要的选择Python的原因，是因为Python有tushare这款软件，可以通过一条语句获得历史股票数据和实时股票数据，之前了解很多的人都是自己写爬虫来抓取数据，当时小白，根本就不懂语法，更别谈爬虫了。
Python学习有个重要的点是版本的选择，你选择的是Python2.X还是Python3.X(这两个版本是不兼容的），语法有很多的差别。
有几个前提：
1，最好是因为要解决某些问题，而学习编程，有需要解决的问题。没问题也要想出问题来解决，这样会加快你的速度。你的解决问题的思路，比编程更加的重要。
2，同时，书籍的前面的基础知识很重要，需要跟随者书籍，一边自己在编辑器上打文章中的内容，这样是方便留下印象，同时对于看不懂的东西，留下个印象，因为等你使用了一段时间以后，就可以理解了，而且很多抽象的东西，平时你基本上用不着，看不懂没有关系，不要害怕，浏览一遍，记住它在书上的哪个位置就好了。
3，学习字符串，列表以及字典，这些是最简单，也是后期可以变化多样的，也是最长使用的，然后开始了解，时间模块在这里面的应用，很多的东西，你都可以用时间模块来解决。
下载的是Python3.5，用的编辑器是pycharm(你可以把它看成是程序能够理解的Word文档，类似的东西）。
当时学习主要是为了实现自己的策略，但是随着越深入，发现了需要重新的学习概率论以及逻辑学两门课程，清晰的思路，将会让你解决问题更加的迅速。
几个重点：
1，开始的1月，不要想解决什么问题，不要想能做什么，不要想自己是不是很差劲，多跟随书上的内容在编辑器上打，每天新建一个文件，保存下来，然后有问题可以在程序内容的后面，先打一个#，写上备注。
2，多问，不要觉得不好意思，一定要多问，这个时候，可以学习使用pip,这是专门用来装模块的语句，语法很简单，一个是更新pip，一个是如何的更新或者下载其他的模块。
3，如果要问人问题，一定要简单精炼，逻辑清晰，会给你和对方都带来好处。
每一天2个小时，一个月以后，什么是程序，什么是模块你就基本上熟悉，碰到问题，解决的办法是先百度，你会发现很多的人会有很多的创意，实在找不到，问人，先是熟悉基本的语法，但是一定要保持旺盛的好奇心，其他没有什么了，相信熟能生巧，先把打字的速度提上去，同样要减少出错的概率。
一开始能犯的错误就是一些简单的语法错误，忘了括号，忘了引号，各种忘记，将这些错误记录下来，写在Word文档上，错误如果重复犯，你就能知道自己又犯了什么错误了！开始记住多使用print，内容多打印出来看，你就知道你在处理的什么了，以及它的框架是什么了！ |
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