python自学难度有多大，怎样算出师？

关于问题python 自学难度有多大，怎样算出师？一共有 5 位热心网友为你解答:

【1】、来自网友【civilpy】的最佳回答：

经历

I am not a designer nor a coder. I‘m just a guy with a point-of-view and a computer.翻译：俺不是码畜，俺只是一条对着电脑有点想法的土木狗。

笔者土木工程渣硕，以下为编程经历，仅供参考：

2001-2005 年，本科阶段 C 艹，60 几分飘过。

2005-2008 年，研究生阶段用 Flac3D（编程建模）做数值分析。

2008-2014 年，毕业后利用业余时间捣腾过一段时间网赚（卢松松博客，现在竟然还能访问），使用易语言（大漠插件等）做过一些辅助工具；也交过学费，套用商业建站模板，做过一个自己的博客网站（已报废）。

2014 年，在我乎知道 Python，这个时候还是 python 2.7 的时代；跟着廖雪峰、挖煤哥、虫师的博客开启爬虫取数之旅。

2016 年，通过注册岩土专业考试之后，便萌生了一个 new idea，越发觉得少个程序员，或越发觉得自己的编程能力欠缺。

2017 年，参照狗书用 Flask+mongoDB 完成网站 http://intumu.com，和你现在访问的不太一样，早期版本采用原始的 Bootstrap 框架，参照阮一峰的博客调整 UI 布局；现在采用 AdminLTE 框架，JS 单页 H5 应用已不在话下，正谋求向转型 Web 3.0。

2018 年，上线了微信小程序：注册土木；期间也开发了几个其他类目的小程序，因为需求及定位问题几近荒废。

2019 年，出版一本关于 Bokeh 数据可视化的书籍。

2020 年，继续提升数据分析到数据挖掘 Skearn。

2021 年，年底整理了一本 Skearn 在土木工程中应用的书籍，还在走出版流程；回头望，编程领域还是回到 Web 数据动态可视化，这块是我的强项。

2022 年，重构狗书，整了一本 Flask+MongoDB 的书，其中包含了 web3.0 的实例；后续可能会在 Flask+MongoDB+Bokeh 的基础上做一些可以落地的小项目（PS：大项目，整不动）。

以上写在 2023-1-19，且都是基于 Python 库，作为一条资深土木卷狗，40 多岁的我，会在 Python 这条路上一直探索，至于土木领域，反倒一切随缘，TMD！

【2】、来自网友【真有意思呀】的最佳回答：

怎么算出师取决于你学它的用途。

不从事 IT 行业，学习用来辅助工作。

例如只是像某些广告说的，学习 Python 写一些自动化脚本，帮自己解决一些重复性的工作，比如批量处理 Excel 表格之类。这样的话出师要求不高，只要掌握一些常用的操作，比如列表、字典、字符串常用的函数；掌握对文件的读取、写入；根据需要学一些比如绘制图表的方法等等。主要是根据你工作的需求来判断，你能用它解决你大部分工作上的问题就足够了。

个人认为最重要的是学会一种解决问题的思路。

比如你遇到一个统计文章单词出现率的需求，要知道使用什么方法，比如先对它用字符串的方法进行分割，然后保存到字典进行统计。有这么一个大概的思路，你就可以针对性的去学习字符串的方法、学习字典的使用，哪怕之前你没用过这些方法，你也可以解决这个问题，那就算出师了。

想学 Python 做编程开发。

做编程开发则要求要相对高很多。你要懂常见的数据结构以及对应的方法、了解 Python 常用的库、框架的用法，知道面向对象编程；如果做 web 开发还需要知道 MVC 架构等等；有一定的自学能力，善用搜索引擎和会看文档。

码字不易，对大家有帮助的话就点个赞吧~

【3】、来自网友【纪老修】的最佳回答：

你好，我来分享一下我自学的经历

python 自学难度有多大？怎么样算出师？

python 自学难度，这个要看你是否有基础，如果有，那就很简单；零基础自学相对要花更多的时间，难度说高不高，重在坚持；

这里，我先分享一下我零基础自学的过程，以下是整理过的，如果是零基础，就可以按着以下三个点去做：

1、先确认方向，基本上这门语言是全方位的，这里一共有：WEB 开发，人工智能，大数据，爬虫，自动化测试，自动化运维；

2、选择好自学的方式，视频结合课本，还是纯视频

3、选择好方向和方式去找资料，定好每天自学多少时间

做好以上三步后，就是坚持学下去，我中间有放弃过一两个月，基础是最难打的，实际就是自己的方向没有确定好，最开始是选择自动化运维的方向，后来又转向去学人工智能，这个人工智能的课程就包含了 WEB 开发的前后端，爬虫，数据库，算法，网络编程，数据可視化等；因为要学的太多，所以~~~还好，后来还是坚持下来。

按我现在的情况来说，我现在需要转向网络爬虫方向，所以这里，你要选择方向，最好是根据你工作的实际情况去选择，不要麻木的，如果没有，就选择一个你最感兴趣的方向，没有兴趣我们很难坚持下去，坚持是很重要很重要的。

计算机语言它只是一种处理问题的工具，这里边最难的是逻辑的培养，除了坚持，就是要多练，多码，教程里边的练习一定要搞懂，像语法，语句，不必刻意去记，你练习多了，自然就记住的，在自学完基础，重点就是这个”面向对象“，这个是编程思想，不管什么事，到达一定程序，都是谈思想的；怎么样算出师？就是掌握这”面向对象“的思想，就算出师了

编程要学的东西太多，这里就不讲太具体的，那讲下来，也讲不完，只能是在思想层面和方法上跟你分享一下，希望能帮到你。

【4】、来自网友【IT 人刘俊明】的最佳回答：

作为一名 IT 从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，Python 语言本身还是比较简单的，即使没有任何编程语言的基础，也可以通过自学来掌握 Python 语言的基本用法。目前 Python 语言在大数据、人工智能领域有广泛的应用，随着大数据等技术逐渐落地到传统行业，传统行业的职场人学习 Python 语言也有一定的必要。

学习 Python 语言通常需要经过两个阶段，第一个阶段是学习基本的 Python 语法，这个阶段的学习难度并不算大，主要是了解 Python 语言的基本编程规则，同时建立初步的 Python 编程思想，由于 Python 语言的实验过程相对比较简单，所以初学者会很容易就能够建立起学习的成就感。

第二个阶段是通过 Python 来开发一些具体场景下的应用，比如通过 Python 语言来完成 Web 开发、大数据开发、人工智能开发或者嵌入式开发等，这部分知识的学习要根据自身的知识基础来选择具体的方向，对于计算机基础知识比较薄弱的初学者来说，可以按照 Web 开发路线来制定学习计划。当然，对于数学基础扎实的初学者来说，按照大数据或者人工智能方向来学习 Python 也是不错的选择。

从当前产业互联网的发展趋势来看，产业互联网时代将是平台化时代，在平台化时代，开发人员将借助于云计算、大数据、物联网和人工智能等平台来完成各种开发任务，而这些平台大多也都支持 Python 语言。通过技术平台来完成各种开发任务也会降低开发门槛，这对于大数据和人工智能等技术的落地应用也有非常积极的意义。

最后，对于初学者来说，在掌握了基本的 Python 语法知识之后，可以通过实习岗位来深入学习，在学习编程语言的过程中，并不建议在脱离开发场景的情况下学习，边用边学往往会有更好的学习效果。

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，都可以在评论区留言，或者私信我！

【5】、来自网友【急速马力快 de 源码控】的最佳回答：

一个非常好的问题。我是工作多年的 Web 应用架构师，来回答一下这个问题。欢迎关注我，了解更多 IT 专业知识。

Python 自学入门不难，也可以尝试加入开源项目的开发，真实项目（不同于培训班），又有人指点，进步会很快。

出师标准和定位有关，初级工程师能在指导帮助下完成任务，中级工程师能独立开发功能，高级工程师和架构师就能独挡一面负责系统了。

如果关注 AI 技术，Python 在 AI 领域是主流开发语言，Django 是应用广泛的开源框架，在开发的一个开源项目 AI 人脸处理应用，基于 Python + Django + Redis + ActiveMQ + Celery，和 Java API 服务组成一个跨平台异步任务调度系统，用到的技术栈仅供参考，有问题可以在评论区留言，或者私信联系。