数据分析师应该从哪里开始学习Python？

Python的学习计划，高赞已经写了很多了，我不想去复述这些东西了，我想讲讲作为数据分析师应该从哪里开始学习Python？，其实很多时候，语言学习重要的不是方法，而是心态。心态摆正了，才有坚持学习下去的动力。

数据分析师应该从哪里开始学习Python？

是什么促使我开始学习Python？

刚开始接触Python只懂得它适合做很多自动化脚本。然后在技术论坛去下载别人的Python小程序，令我印象最深刻的是篮球比分板的小插件。我在公司上班的时候没法看NBA，这个小插件会在电脑屏幕右上方实时显示双方队伍的比分情况，就这样，我靠着这个小插件看完了整个NBA季后赛。

虽然只有数字，但球粉们都懂，在没法看球赛的环境下，比分足矣牵动我们的心了。这个小插件在我心中种下了学习Python的种子。

开始学习Python阶段的抉择

学习Python，我用的是流畅的Python这本书+官方3.7.2学习文档，但如果是小白，我推荐你学习网课或者线下报班。

开发语言和正常语言的逻辑都不同，刚开始上手即使是Hello world的编写都会让你头疼好一阵，实时学习的好处就是，你不懂的地方可以随时问老师，他们会以最简单的例子帮你解决这些疑问。

学习Python需要多少时间？

以下我会把各个学习阶段学习的时间罗列出来，并附上一段学习经验。

模块1：Python基础知识，控件结构，函数

时间：1周

学习经验：学习Python基础算是Python学习过程中一个很简单的步骤，但是这个步骤是最重要的，一般在这个阶段会将80%的小白劝退，所以一定要坚持下去。

模块2：面向对象

时间：1周

学习经验：面向对象的思想也是非常具有挑战性的一件事，一般我们的思维都是面向过程的，在学习Python基础语法解决问题也大都是面向过程的思维，想要学好面向对象要接触大量的项目，只需要了解这些项目的开发人员是如何利用面向对象的思维划分各个模块的。

模块3：GUI编程（Tkinter）

时间：1周

学习经验：有很多人在学习Python的过程中会忽略这个模块，但其实学一点GUI对整个Python学习还是有正面的意义的，因为大多数小白最开始对开发的认知停留在各种APP和桌面应用程序，他们都有华丽的界面，但大多数的业务代码都与GUI无关，这也会打击一些小白的学习积极性，这时候学习Tkinter库，去创建几个简单的GUI应用程序，会给自己很大的信心。

模块4：数据分析

时间：1周

学习经验：了解Numpy和Pandas库， Python执行数据分析大多时候都需要用到这两个库。如果你想在目前火热的大数据领域就业，这两个库的熟练使用会给你提分不少。除此之外，这也是一些数据从业者比较喜欢的工具之一，比如会计，银行审计等等，它会教你如何从excel / CSV文件处理数据，并用最短的时间将数据可视化。在此过程中，我还了解了 Jupyter notebooks， 它是Python进行数据分析编程最好的IDE工具之一。

模块5：Django

时间：2周

学习经验：这是Python学习中最困难的一个模块了。我以前没有学习任何关于Web开发的内容，所以花了很多时间恶补了网络通信的知识，比如身份验证，URL路由，API和模型之类的术语。

在所有知识具备的情况下，用Django自行开发出一个项目，基本可以找第一份工作了。

模块6：Flask和网络爬虫

时间：1周

学习经验：在学习Django之后，Flask可谓小菜一碟，因为Flask只是一个微框架。对于这两个框架的抉择，我建议只学习其中一门即可，另外一门看看文档即可。

网络爬虫也是一个非常有意思的工具，你可以在网络上利用爬虫找任何你想要的东西，并让它自动整合。

模块7：selenium自动化框架

时间：1周

学习经验：学习完有关Python的几乎所有内容后，Selenium就非常简单了。

Selenium最初用于软件测试，后来被越来越多的人用作自动化任务。比如我用Selenium做了微信的自动发送功能。

学习这些东西我前前后后花了9-10周的时间，每天大约学习2-3个小时，最终的学习成果我还是很满意的。

写在最后

学习完Python之后整个人会很有成就感，两个月的时间你发觉自己成为了另一个人，虽然这种结果很美好，但是中途要付出太多太多，最重要的还是坚持。还是那句话，如果自制力不好，建议报班。

如果你想开始学习Python，这里有一些提示：

一定要有耐心，尤其是开发0基础的小白。Python语法学完之后只是一道开胃小菜，真正的大餐是后面的框架。挫折和痛苦是学习过程的一部分，应该拥抱而不是避免。出现问题尽力去解决，不要放弃。祝大家学习愉快！