我开始学习 python 时的情况，是这样的： 我不是技术类在职人士，完全属于岗外人员。由于长期从事非技术类岗位的工作，无论对web 开发还是数据分析，相关知识都比较欠缺。
另外由于工作比较忙，不能保证每天都有机会使用互联网，我看到的是：很多学习python 的朋友都要比我有优势。
一
徘徊期
最开始了解python 这门语言大概是 2017年，当时想能换一个薪资更高的工作，动过学 python 的念头，但是由于各种工作上的原因，这件就被无限期搁置了。
知道半年多以前，辞职在家，这一闲下来，就想起了Python 。于是就重新捡了起来。最开始关注了很多公众号，比如：互联网学习圈。大概对 Python 各种应用有了一个了解。于是，开始了我的 python 学习之旅
二
入门
于是我开始搜寻各种Python 相关的资料，在网上找视频，加社群。还有去了解各种开发工具。
我逛遍了所有的Python 平台，知乎、廖雪峰，腾讯课堂，网易云课堂等等。网上的视频、书籍、博文等学习资料可谓铺天盖地，但毕竟我们的学习时间是有限的，不可能去一一尝试，几个月下来，资料收集了上千个 G ，视频也却看不了多少。
也有试过买书学习，《python从入门到精通》《Python学习手册》《Python从入门到放弃》等等。
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然后发现，这种方式真的不适合我，自学终究对于一个没有接触过，而且大学没有学过计算机编程的我来说，确实有点困难。
于是我一边自己混迹论坛，一边看书，一边结合自身的情况购买了Python 的课程。
买在线课程的最大作用不是它提供的视频和资料，而是后续的服务和那个背后的资源。这以后不仅对以后的Python 进阶有帮助，有时候还可以拿到大神的笔记。幸运的话，甚至可以混个比较好的工作推荐。
目前来看学习python主要有四个方向:web开发、爬虫、小程序开发、桌面程序开发。 个人更喜欢爬虫程序，但是听大家讨论说，Python 在 web 开发领域还是比较有优势，而小程序、桌面程序、以及现在比较火的机器学习，则需要大量的理论和技能基础、入门门槛较高。
所以我选择了比较好就业的爬虫和python Web 。
三
学习体会
最后分享一点，我自己的学习心得和体会。
这是自己在学习过程中的总结。
1.有计划的学习和心态
我们要为生活中的各种事情忙碌，并不是每天都能挤出时间来学习，但是我们决不能三天打鱼两天晒网。
如果遇到某些东西中断了学习，那就想办法恢复学习状态，不轻易放弃。后面一定会看的到自己的成长。
2.细化目标
在学习过程中，最好能够制定比较细小的目标，然后不断更新，像做一个web网站、开发一个小游戏之类的中 期目标，个人认为并不适合每一个初学者。
根据自身的学习程度和技能水平不断调整，例如在初期设定“搞清楚is和==之间的关系”、“学习模块调用”，到后期调整 为“写一个小型爬虫”、“清洗并分析一组数据”之类的目标。
3.多练多看
“练”是指在学习过程中要勤于动手写代码，在学习初期，哪怕是照抄书本上的代码也可以加深对程序的理解。
“看”是指要善于阅读和学习其他人优秀的代码，这样才有可能慢慢体会到python真正的精髓所在。
这些常用功能给程序员带来的方便，是其他框架所不能替代的。
四
开发工具
最后在分享一下我积累的开发工具：
IDLE: python安装自带工具，被很多人诟病，但我觉得它安装简单，反而很适合初学者。如果实在不喜欢，可以在学习一段时间后改选其他的工具。
pycharm:专业级神器，缺点是比较笨重，平时写小程序的话一般不用。
sublime text:轻量级神器，我的最爱，非常喜欢它的界面。
Anaconda:集成了大量数据分析相关库，安装方便，另外它的调试功能据说也比较强大。缺点是界面比较难 看，代码补全功能也不完善。
Ipython:又称jupyter，Anaconda自带，我最近才开始使用，能够实时查看代码输出(这一点也很适 合初学者 |
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