這個問題比較寬泛。我根據我的理解給題主回答一下吧。

首先，python應用范圍是非常廣泛的，在開始python編程之前，你應該先確定好要搞哪一個方向，這樣認準一個方向深入學習，等到學的足夠深了再去擴展python別的方向是合適的。要不然的話每個方向都有涉獵會導致學藝不深，每個方向都了解一點達不到專業化的程度。

python的應用范圍包括但不限于以下部分：測試與自動化運維、數據科學、云計算、人工智能與數據挖掘、爬蟲、web網站開發、GUI圖形開發、網絡編程。這里邊比較熱的方向又有人工智能、數據科學、云計算、爬蟲、web開發等。

其中，數據科學與人工智能聯系密切。數據科學主要是對原始數據集進行清洗處理，再通過一定的手段從不同的維度上對數據進行分析，像如再金融領域、醫療領域等都需要數據分析。

在人工智能方面的應用，會將已經處理好的數據進行矩陣化處理，然后將數據放到一些機器學習或深度學習模型中進行訓練，像線性回歸、貝葉斯模型、SVM模型、神經網絡等等。這些都需要借助python來實現，特別是python里面的numpy、pandas、matplotlib這幾個數據科學庫具有天然的優勢。

同時，隨著大數據的快速發展，數據變的越來越重要，這也是爬蟲這兩年火的原因，而python被認為是爬蟲開發的最好的利器。原因同樣是其具有豐富的第三方庫。像如requests、urlib、lxml、xpath等這樣的基礎爬蟲庫，再者如果想爬大量的數據，又可以應用scrapy這個獨特的爬蟲框架來實現，甚至可以用scrapy-redis來實現分布式爬蟲的部署。當然在爬蟲領域要學習的東西很多，特別是不同的網站反爬技術不一樣，需要不同對待，這也是爬蟲領域復雜的地方。

在web開發領域，python也占有一席之地。像國內的豆瓣、知乎等網站后臺就是基于python實現的，當然這是服務器方面了。在web開發上，python有三大框架，Django、Flask、Tornado。其中Django框架比較大，插件豐富，適合于大型網站的開發。Flask比較輕量級，含有豐富的擴展庫，適合于中小型網站的開發。Tornado又是一種與Djangohe和Flask區別明顯的web框架，因為是非阻塞式服務器，所以訴苦非常快。

相信這些領域解釋的也算清楚了，題主可以根據自己的喜好選擇某一個方向深入研究和編程。同時，我最近正在頭條里持續分享有關python的一系列知識，題主如果感興趣可以關注小編相互交流！

Python使用非常廣泛，尤其是在AI開發領域，網上的學習資源和技術論壇非常多，如果有比較好的自律和學習能力，制定一個切實可行的學習計劃，堅持總結積累，很快就能形成自己的知識庫。

推薦一個在線編程網站，HackerRank，看名字就知道很牛，Hacker排行榜。網站提供了很多不能難度不同水平的編程練習題，可以查詢成績、排名、參加競賽，積累到一定分數后可以獲得Python勛章。并且可以邀請同學朋友一起組隊練習，增加學習動力。

1，注冊賬號，登錄，選擇要學習的Python編程語言

2，選擇題目

根據自己制定的學習計劃和進度，篩選不同的難度，選擇不同功能類別，有針對性的練習提高。

3，編寫代碼

閱讀題目要求，參考題目指南和討論區帖子，在代碼編輯器里開發代碼。完成代碼后點擊下方”Run Code“按鈕運行，查看結果，修復錯誤。

4，提交代碼，通過單元測試后獲得分數

提交代碼時，將自動運行多個單元測試，根據通過率得到評分。

5，積累到一定分數后，獲得Python勛章

Github上面有很多基于Python開發的開源項目，嘗試參加自己擅長或者喜歡的項目。

1. 選擇有興趣的項目，仔細閱讀文檔和代碼，查看歷史提交記錄，這個過程本身也能學到很多知識

2. 閱讀代碼，重點理解怎么寫？為什么這樣寫？有沒有更好的寫法？

3. 按照開源社區的代碼標準，開發提交代碼，完成單元測試

我是工作多年的Web應用架構師，陸續發布關于軟件開發方面的文章，歡迎關注我，了解更多IT專業知識。

Python 編程有很多方向，bai有網絡爬蟲、數du據分析、Web開發、測zhi試開發、運維開發、機器學習、dao人工智能、量化交易等等，各個方向都有特定的技能要求，比如學數據分析就要重點掌握統計學、SQL 等知識，搞運維就要非常熟悉 Linux 系統，所以你首先要清楚你選擇的是什么方向，這個方向有哪些知識是需要重要掌握的。

其實 Python 非常適合初學者上手，相比較于其他主流編程語言，它有更好的可讀性。以及非常豐富的第三方組件庫，我們幾乎不用再做“重復造輪子”的工作。其次，開發環境也是極其易配。

學習Python的幾個步驟：

1、選擇Python版本

對于Python工程師來說，Python的版本則是你們的工作環境。所以在學習之前一定要考慮選擇一個合適自己的版本，Python3對零基礎的小白很友好，易上手。選好版本后就可以開始學習了。

2、學習Python基礎知識

Python 是一個有條理的、強大的面向對象的程序設計語言。

首先需要學習Python的基礎知識，下載、安裝、導入庫、字符串處理、函數使用等等。

如果你的英語不是很好，這里可以給你推薦一個超贊的網站一譯中文文檔，這里會提供Python、pandas、numpy、NLTk、Django等文檔的中文翻譯，趕緊添加到收藏夾里。如果你更喜歡看視頻，可以上網找一些入門教程觀看，有很多IT學習網站可以找到，這里就不推薦了。

此外，在基礎知識都學會之后，你要開始練習寫一個程序，需要文本編輯器——PythonEditors

3、確定學習方向

Python職業學習方向很多，職業方向大體上分為以下六個：

Web全棧工程師、爬蟲開發工程師、人工智能工程師、Python開發工程師、游戲開發工程師、搜索引擎工程師。

以下選了幾個標準庫是學習Python用得上且必須了解的：

Django**、Flask**、Tornado**、NumPy**、Pandas**、Matplotlib**、Requests**、Scrapy**、threading**、scikit-learn**、TensorFlow**

4、尋找項目練手

只會埋頭敲代碼的Python開發肯定不是各大公司HR搶著要的，謹記：多找項目多找項目！多練手多練手！只有自己多動手寫具體項目，才能更多的犯錯，解決問題，位置后工作踩坑，現在練習踩的坑越多，以后和HR談薪資的時候才會更有底氣。

Github內的項目豐富，想找哪個項目可以先去Github上面搜索，例如：你想寫一個知乎爬蟲，在搜索框搜索“知乎”，然后在語言那一欄里選擇Python就可以找到你想要的項目了。

4、找工作

基礎知識學會，多個項目練手完成，你就可以嘗試找一份Python相關工作了。

Python入門，這個取決于你目前的綜合素質，整體而言，學習任何編程語言，都與你的整體文化素質，思維邏輯有關。比如，你是一位大學生，學習Python的基礎沒有任何問題。這是其一。 而真正入門，不僅僅是理論學習，或者觀看學習有關視頻書籍等，需要不斷地練習寫代碼，練習自己能夠找到的寫代碼的機會，如果能用于解決實際問題，自然是最好的。其實即使沒有實際問題，也可以在學習英語單詞，促進數學學習，統計判斷等領域自己找些實際問題來做。我看過的太多的學習Python的初學者，往往在學習了半年或幾個月后放棄，因為他們或許受到零基礎3日速成等的誘導，以為，很快能夠掌握Python，這是不現實的。所謂的3日速成，是指你可以用現成的代碼來做些限定性的任務，比如爬蟲，比如處理數據等等。而你要用Python編程解決實際問題，沒有一年以上的學習和實踐是不可能的。

建議初學者，先制定一個1年的Python學習計劃，找到一位或幾位老師師傅來指導更正你的計劃，然后再實際編寫代碼時，肯定需要高手指點。然后針對自己的具體情況，開始有系統的，實踐性的學習。而不只是能夠談論Python，知道一些名詞而已。其實，只滿足“嘴上編程”的人很多，滿足于知道一些知識，這個是學習過程中的大忌。

請關注頭條號：Mark學Python，我們會持續的分享一些Python學習經驗的。