都9102了，不要再问运维要不要学 Python 了，该问怎么学了！

因为清晰易读的风格，广泛的适用性，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。在TIOBE 排行榜中位居第四，是名副其实的人工智能第一语言。

你认为这些离你还很远？但编程在你的工作、生活中的很多场景都能被利用。

比如量级稍微大些的数据，Office的性能根本不能满足需求，而用 Python 可以轻松地处理、分析。而微软也正在考虑将 Python 作为 Excel 的一种官方脚本语言，由于 Python 的适用性，使其不仅可以实现VBA的功能，也可以代替场函数。

所以无论是实用性还是易用性，Python 都是学习编程最具性价比的选择。如果你学过其他的语言，再学 Python 将会让你的技能树大大地拓宽，有能力涉足更多的领域。

学习编程从入门到放弃的人不计其数，很大程度上是因为，产出和投入的精力完全不成正比。而学习 Python，几行代码就可以实现一个爬虫，几个函数就可以做简单的数据分析，写一个小工具、小游戏也是分分钟的事情……这种成就感，会激发你最原始的兴趣。

那运维该如何系统学习Python呢？一般我们会经历以下几个阶段。

1、了解 Python 编程基础

一是变量、编程规范、基础语法等，这也是能够上手编写 Python 代码的前提。

二是数据结构，字符串、列表、字典、元组这些需要非常熟练，数据类型将贯穿你整个编程的始终。

这个部分一些简单的练习就是，自己构造一个数据类型，然后去实现基本的用法。比如你自己构造一个列表，实现列表中数据的访问、更新、删除等基本操作，比如 len()、max()、min() 函数，以及 append()、count()、extend() 等方法。

函数和方法是实现数据增删改查的基本途径，如果你在实际操作中遇到数据操作的问题，可以在具体的数据类型下查找相关用法。

2、Python函数及流程控制

学习 Python 的函数和控制语句，是真正去解决问题的过程。如何实现判断和循坏，如何将固定的功能模块封装成函数，这些不仅是写出代码的必要条件，也是训练编程思维的必经之路。

函数这个部分无外乎函数的定义、函数调用以及参数传递，但是要能够娴熟地写出函数实现对应的功能，需要注意的细节很多，也需要不断地训练。

流程控制则相对要好掌握一些，条件语句和循坏语句在不同的场景下练习几遍，知道判断和循环实现的过程，基本上就没问题了。

其实到这个地方，基本的Python知识你已经掌握了，你可以自己去做一些小项目，比如猜数字、各种转换器、记账工具……

3、利用 Python 做些事情

通常在学习一段时间之后，你就会有自我怀疑的过程，貌似真的懂了，但是离做出实际的东西又很远，这些东西是否有用？

这个时候不妨了解一些第三方库，你可以做更多的事情。比如用pandas作数据处理，用matplotlib做数据可视化分析，用BeautifulSoup写爬虫，利用Flask搭建网站……这些别人搭好的轮子，你直接拿来用就可以了。当然像写爬虫和网站，你还需要了解其他方面的一些知识（比如HTTP、HTML、JS、数据库等）。

对于不同的库，内部的方法、函数你还需要去熟悉，开始的时候先掌握少部分最常用的方法，在遇到实际的问题的时候，再去查对应的更多的用法，这样会更高效。

4、深入 Python 编程

其实第三个阶段反复练习实践，你已经基本具备一些工作的技能了，比如 Python 数据分析、网络爬虫、写工具脚本……

首先你要了解Python的高级特性，如迭代器、生成器、装饰器等，了解类和面向对象的理念。深入下去，你可以去探索Python的实现原理，Python的性能优化，跳出Python语言本身，去了解计算机的交互原理，还有很长的路要走，但并不是每一个人都需要这个过程。

但这些高屋建瓴的东西，又是你在这个领域立足生根的重要条件，对于坚定走技术方向的人来说，这个过程是有必要的。这个时候你再去做应用层面的一些东西，又会有更加深刻的理解。

学习Python，最常见的坑有这些：

1.很难找到合适且优质的学习资源，难以下手，或者随便找一些材料开始学习，极其容易从入门到放弃；

2.遇到问题不知道如何寻找解决办法，甚至连问题都描述不清楚，经常被一些细小的问题卡住，学习效率不高；

3.在理论学习中无法自拔，学习很久之后，发现还是不知道如何在实际的项目中去应用，缺乏解决问题的能力；

4.看到别人的案例觉得好像是那么回事，但是自己去写代码的时候依然很困难，无法训练编程思维。