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怎样学好python？
怎样学好python？
Python语言这几年大火，在世界编程语言排行中Python也位居第四名，相比2017上升了一位，上面只有Java/C/C ,可以说python凭借自身的简单便捷、面向对象的优势力压了php和js这些同样大热的语言。
而学习Python有很多好处，无论是大数据、人工智能、、爬虫、安全渗透工具都离不开Pyhton的使用，下面就推荐一下Pyhton的学习方式，帮助更多有兴趣的朋友更好的入门。
01 思想大于代码从思想层面要知道，编程最终最重要的是编程思维，不是代码命令。就是拿到一个项目要怎么做，逻辑怎么设计，这是需要人脑来想象的，其他代码层面忘了可以查文档，初期的练习中一定要结合大量的实践训练，理论初期会比较抽象，没有实操很难掌握，个人建议看下基础知识后直接寻找小项目进行编程练习，碰到难点在去查资料。
基础知识就是先大概了解下Pyhton的核心知识，比如：数据类型（数字，字符串，列表，元组，字典，集合），条件循环，文件对象，错误异常，函数，模块，面向对象编程，这些基本概念，不需要全记住，先过一遍即可，然后进行大量的项目实操。
02 实战大于理论千万不要一个点一个点的死扣，就算看懂了所有知识点，你也不知道如何结合起来，这是编程的大忌，就像学英语一样，你背了5000个单词，自我感觉良好，让你写个文章就不行了，根本不知道如何组合使用才是地道的。
建议从小项目入手，初期可以使用些简单练习题，比如：你有10000元人们币，存储多少年能达到2万元人们币，一个个小的练习题开始稳固自己的知识和代码能力，然后慢慢使用更大的项目，比如用Django搭建个小型的CMS和BLOG，你会慢慢知道整个web的框架，数据库的调用，前端html/css/img/js的简单调用，这对于以后有很大的帮助。
03 学习资料分享当然，说这么多要有足够的学习资料支撑，所以特意分享一些网站给读者参考，内容都算不错的。
知识体系架构的搭建可以看下这个网站，将Python的基础知识做成了14张思维导图，对学习者很有帮助。
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Python教程——廖雪峰，行业里有点口碑的老师，讲的确实不错，比较细致。
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runoob是一个常用的网站，里面会有详细代码解释和小练习，做实践稳固基础。
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数据分析需要用什么技术？java还python好一点？
Java大数据：
Java语言应用广泛，可以应用的领域也非常多，有完整的生态体系，另外Java语言的性能也非常不错。Java与大数据的关系非常密切，一方面目前做大数据开发的程序员很多都是从Java程序员转过去的，另一方面Hadoop平台本身就是基于Java开发的，所以目前Java在大数据开发中的使用还是非常普遍的。
但是Java语言自身的复杂性让很多程序员感觉它有点“重”，格式化的东西有点多，所以在Spark平台下，很多程序员更愿意使用Scala语言，而Scala就是基于Java语言构建的，所以有Java基础再学习Scala还是比较轻松的。
单学Java以后的就业方向单一，薪资就是Java程序员的基本水平；而Java大数据工程师，以后的就业可以从事Java方面的工作，也可以涉猎大数据方面的工作，因为对大数据技术知识有所涉猎，所以谈薪资的资本会高一些：
由于大数据产业的火爆，相关职位的待遇也是水涨船高。可以看到，大数据相关职位的平均薪资已经超过月薪20K。
Python大数据：
Python语言目前在大数据和人工智能领域有广泛的应用，原因就是Python语言简单、直接、方便。Python语言是脚本式语言，所以学习起来比较简单，脚本语言的天然属性就是直接，所以Python在语法结构上比Java要“轻”很多。
另外，由于Python有丰富的库支持，所以Python做软件开发也非常“直接”，程序员的作用有点像做“集成”的感觉。目前Python在Hadoop和Spark平台下的使用都非常普遍，而且越来越多的Java程序员转向使用Python，因为没人愿意复杂。
但是Python缺点也比较明显，那就是Python的性能远不及Java，另外与大数据平台的耦合度也不如Java好。但是如果你使用Python做算法实现、数据分析、数据呈现等应用是完全没有问题的，效率也比较高。
总之，如果做大数据开发，小编建议Java和Python最好都学习一下（主学Java），语言本身就是工具。