Python好学吗？

如果你有Java或者C语言的基础，甚至是R语言的基础，入手Python基础只需要自学一个周末的时间。熟悉一下基本数据类型；复合数据类型：列表和元组，字典，字符串；条件、循环语句；函数；面向对象编程等就可以着手参照各种例子开始编程了。如果你是零基础，那你要从编程语言，计算思维学起，那怎么也得学上1个月~2个月的Python基础学习。

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总体来说，python是一门简单的程序语言，是比较好学的。

python难学吗？

对比其他的编程语言来说，Python算是比较好学的语言，Python语言简单、优雅、容易上手，初学者的首选，对0基础人员也非常友好，学习Python可以从事多个领域的工作。

Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。Python支持多种编程范型，包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

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python好学吗

相对说是比较容易上手的，具体要看个人的情况。

Python是一种适合初学者学习的语言。 至于Python好不好学，我觉得还是看个人情况吧。 每个人接受的时间都不一样。 自然，学习的效率也是不同的。 然而，Python 是相对于其他的。 在编程语言方面，语法简单易学，功能强大。

python的优势

1、兼容性：Python兼容很多平台，所以开发者不会遇到使用其他语言时经常遇到的麻烦。

2、面向对象：Python 支持面向过程和面向对象的编程。 在面向过程的编程中，程序员重用代码，而在面向对象的编程中，使用基于数据和函数的对象。

3、标准代码：Python使用强制缩进，使代码可读性极强。

python好学吗？

Python语言目前广泛应用在web开发、大数据开发、人工智能开发、机器学习、后端开发等领域之中，由于近几年Python语言的趋势在不断上升之中，因此Python未来的发展还是非常值得期待的。

对于初学者来说，学习Python其实是非常不错的选择，原因很简单：

1、Python语言简单易学，Python语言既有函数式语言的简单性也有面向对象语言的灵活性，对于初学者来说学习Python是非常容易的，没有任何编程语言的基础通过一段时间也可以掌握好Python语言。

2、Python语言有大量的库可以使用，Python语言一个重要的特点就是可以通过各种库使用来降低开发难度，比如说机器学习领域的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库可以使用，可以更好的提升开发效率。

3、Python发展方向是非常多的，对于Python语言的初学者来说，未来的发展发展可能不是很确定，由于Python语言的应用领域比较广泛，生态环境比较健全，可以根据自己的兴趣爱好来选择合适的发展方向，目前Python语言在大数据和机器学习领域都是比较常见的

Python需要学习什么内容，好学吗？

Python相对来说挺好入门的，不过也不要掉以轻心，学习的时候还是应该认真努力，学习内容整理如下：

Python语言基础：主要学习Python基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。

Python语言高级：主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。

Python　web开发：主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、 Flask以及Tornado)。

Linux基础：主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等。

Linux运维自动化开发：主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战。

Python爬虫：主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。

Python数据分析和大数据：主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapReduce、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。

Python机器学习：主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。

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