怎样提高python效率
能不能自学python，会不会太难？
能不能自学python，会不会太难？
作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，对于已经具备一定编程基础的同学来说，学习Python的初期还是相对比较容易的，但是要想找到一份Python开发岗位，还需要做好三方面的准备。
其一是要选择一个主攻方向，这对于就业的影响是非常明显的。Python语言是一门典型的全场景编程语言，在Web开发、大数据开发、人工智能开发、嵌入式开发等领域都有所应用，所以要选择一个自己的主攻领域，然后按照该领域的岗位需求来制定学习计划。
其二是根据自身的知识基础和能力特点来选择一个岗位类型，目前采用Python的岗位类型可以分成三大类，分别是算法岗、研发岗和应用开发岗，不同岗位对于知识结构的要求有所不同。从近几年的人才需求情况来看，开发岗的人才需求量相对大一些，而且对于开发人员的整体要求也并不算高。
其三是为自己构建一个实践和交流场景，学习编程语言一定要有场景的支持，否则很难深入学习。虽然目前Python语言的应用场景非常多，但是人才招聘量却并不算大，而且很多岗位都集中在大数据、人工智能领域，这些领域对于从业者的要求往往也比较高，比如学历等，所以如果想在Python技术领域走得更远，可以重点考虑读一下研究生。
从学习的顺序上来说，初学者可以先按照Web开发路线来学习，一方面Web开发的入门难度相对比较低，另一方面Web开发的参考资料也非常丰富，即使采用自学的方式，也会有一个较好的学习体验。在完成了Web入门之后，可以结合自身的实际情况，选择一个主攻方向。
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、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
学python这条路怎么走？
学Python这条路怎么走？这是很多初学者都会问的一个问题，这个时候要问下自己，学Python想干嘛？为了兴趣？还是为了找份工作？亦或是其他目的。
Python的应用领域非常广泛，如数据分析/挖掘、机器学习、爬虫、Web开发及游戏开发等。
不论选择哪一条路，Python基础，常用的数据分析扩展包Numpy、pandas及matplotlib等都是必学的。具体的学习路线图如下。
Python基础Python作为一门编程语言，首先需要学习Python的语法基础。
Python数据分析三大件对于Python数据分析来说，常用到三个数据分析扩展包：Numpy、pandas、matplotlib。
在掌握了Python基础及一些常用的库后，就可以深入学习某个领域了，如机器学习、Python爬虫、Python Web开发等。
方向一：Python机器学习Python机器学习可以用于数据分析/挖掘、人工智能等领域，但对于数学有一定要求，Python只是一个工具而已。
方向二：Python爬虫Python爬虫主要用于数据采集、竞品监控等，属于相对灰色的一个行业。
方向三：Python Web开发实际的Web开发基本都是前后端分离的，前端人员负责前端开发，切图、页面制作等，后端开发人员负责后端一些功能的开发等。
以上是常见的三大Python应用领域，精通其中任何一个领域，都可以获得一份薪资不错的工作。
回答完毕！欢迎关注【数据科学杂谈】，分享数据科学相关的知识！