人生苦短，我选Python！
可以说这是一个人人都应该懂 Python 的时代，财务、行政人员可通过 Python 操作 Excel；新媒体运营用爬虫去进行文章搜集，做数据分析报告；编写收款提示系统，此外还可以编写游戏（开发拼图游戏、飞机大战）；用 Python 抢火车票和低价机票等。
对于零基础的小伙伴来说，如果想学编程，肯定有很多人都建议你从python开始。道理很简单，因为它足够简单，而且容易上手。就连现在的小学生都开始学python课程了，Python用途广泛，几乎可称为全能，逐步广泛应用于后端开发、前端开发、爬虫、金融量化分析、自动化运维、自动化运维、大数据，Python 等领域，相信它的火热程度也还会持续升温。
当然，学习Python的方法有很多，有免费的，也有付费的，网上的的Python学习资源也有很多，书籍、文档、视频、音频等等一大堆，如果有一定的学习能力和时间管理能力，可以通过网上的免费视频资源自学入门，你如果不那么自律能合理安排自己的话，那可能。。。emm....老老实实跟老师学吧就！
我也会经常总结些教程，有需要的伙伴，可以关注！
网上的教程也比较多，鱼龙混杂的，大家最好能找随堂的教程，这样是比较有章程的，有逻辑，对小白比较友好，算是比较好的自学方法了，当然如果再加上有技术大牛的指导，那就再完美不过了。
以下内容适合对Python有深厚的兴趣，想在数据分析方向、人工智能领域深入研究的小伙伴。
Python学习路线可以作以下参考：2020Python人工智能+数据分析课程大纲：
第一阶段 - Python 数据科学Python 基础语法
入门及环境安装 、基本语法与数据类型、控制语句、错误及异常、错误处理方法、异常处理方法 、常用内置函数 、函数创建与使用、Python 高级特性、高级函数、Python 模块、PythonIO 操作 、日期与时间 、类与面向对象 、Python 连接数据库
Python 数据清洗
数字化 Python 模块Numpy、数据分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高级操作
Python 数据可视化
数据可视化基础、MLlib（RDD-Base API）机器学习、MatPlotlib 绘图进阶、高级绘图工具
第二阶段 - 商业数据可视化Excel 业务分析
Excel 基础技能、Excel 公式函数、图表可视化、人力 &财务分析案例、商业数据分析方法、商业数据分析报告
Mysql 数据库
Mysql 基础操作（一）、Mysql 基础操作（二）、Mysql 中级操作、Mysql 高级操作、电商数据处理案例
PowerBI
初级商业智能应用 （PowerQuery）、初级商业智能应用 （PowerPivot）、初级商业智能应用案例、存储过程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例
统计学基础
微积分、线性代数基础、统计基础
Tableau
Tableau 基本操作、Tableau 绘图、Tableau 数据分析、Tableau 流量分析
SPSS
客户画像、客户价值模型、神经网络、决策树、时间序列
第三阶段 - Python 机器学习Python 统计分析
数据准备、一元线性回归、多元线性回归、一般 logistic 回归、ogistic 回归与修正
Python 机器学习基础
机器学习入门、KNN 讲义、模型评估方法、模型优化方法、Kmeans、DBSCAN、决策树算法实战
Python 机器学习中级
线性回归、模型优化方法、逻辑回归、朴素贝叶斯、关联规则、协同过滤、推荐系统案例
Python 机器学习高级
集成算法 - 随机森林、集成算法 -AdaBoost、数据处理和特征工程、SVM、神经网络、XGBoost
第四阶段 - 项目实战电商市场数据挖掘项目实战
项目背景 &业务逻辑 、指定分析策略 、方法实现与结果 、营销活动设计及结果评价 、撰写数据分析报告
金融风险信用评估项目实战
项目背景 &业务逻辑 、建模准备 、数据清洗 、模型训练 、模型评估 、模型部署与更新
第五阶段 - 数据采集爬虫类库解析 、数据解析 、动态网页提取 、验证码、IP 池 、多线程爬虫 、反爬应对措施 、scrapy 框架
第六阶段 - 企业课团队户外拓展训练 、企业合作项目课程 、管理课程 、沟通表达训练 、职业素养课程
以上就是零基础Python学习路线的所有内容，希望对大家的学习有所帮助。
最后，一点学习建议：在学习之前先给自己定一个目标规划，培养自己对编程的兴趣，在学习过程中一定要碰敲代码，学会做笔记，但不用刻意去记住这些代码，理解代码比记住代码更重要。学会使用搜索引擎的能力，学会自己解决问题，除了这些要多看大牛的技术专栏，通过对比大牛认清自己的现状并及时做出调整和改变。
学编程是一个长期的过程。所有各位小伙伴一定要有自己的一个长期计划，并把长期的计划分解成段目标，目标完成后给自己一定的激励，一句话，加油就完事儿了。
首先先了解Python语言的四大发展方向。目前Python的主要方向有web后端开发、大数据分析网络爬虫和人工智能，当然如果再细分的话还有自动化测试、运维等方向。
在学习Python的基础语法时，并不需要太多的基础，基本只要熟练使用电脑日常功能并对Python感兴趣就可以了，但如果想要在人工智能领域方向发展的话，线性代数、概率、统计等高等数学知识基本是必需的，原因在于这些知识能够让你的逻辑更加清晰，在编程过程中有更强的思路。
分享一个千锋Python的学习大纲给你
第一阶段 - Python 数据科学
Python 基础语法
入门及环境安装 、基本语法与数据类型、控制语句、错误及异常、错误处理方法、异常处理方法 、常用内置函数 、函数创建与使用、Python 高级特性、高级函数、Python 模块、PythonIO 操作 、日期与时间 、类与面向对象 、Python 连接数据库
Python 数据清洗
数字化 Python 模块Numpy、数据分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高级操作
Python 数据可视化
数据可视化基础、MLlib（RDD-Base API）机器学习、MatPlotlib 绘图进阶、高级绘图工具
第二阶段 - 商业数据可视化
Excel 业务分析
Excel 基础技能、Excel 公式函数、图表可视化、人力 &财务分析案例、商业数据分析方法、商业数据分析报告
Mysql 数据库
Mysql 基础操作（一）、Mysql 基础操作（二）、Mysql 中级操作、Mysql 高级操作、电商数据处理案例
PowerBI
初级商业智能应用 （PowerQuery）、初级商业智能应用 （PowerPivot）、初级商业智能应用案例、存储过程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例
统计学基础
微积分、线性代数基础、统计基础
Tableau
Tableau 基本操作、Tableau 绘图、Tableau 数据分析、Tableau 流量分析
SPSS
客户画像、客户价值模型、神经网络、决策树、时间序列
第三阶段 - Python 机器学习
Python 统计分析
数据准备、一元线性回归、多元线性回归、一般 logistic 回归、ogistic 回归与修正
Python 机器学习基础
机器学习入门、KNN 讲义、模型评估方法、模型优化方法、Kmeans、DBSCAN、决策树算法实战
Python 机器学习中级
线性回归、模型优化方法、逻辑回归、朴素贝叶斯、关联规则、协同过滤、推荐系统案例
Python 机器学习高级
集成算法 - 随机森林、集成算法 -AdaBoost、数据处理和特征工程、SVM、神经网络、XGBoost
第四阶段 - 项目实战
电商市场数据挖掘项目实战
项目背景 &业务逻辑 、指定分析策略 、方法实现与结果 、营销活动设计及结果评价 、撰写数据分析报告
金融风险信用评估项目实战
项目背景 &业务逻辑 、建模准备 、数据清洗 、模型训练 、模型评估 、模型部署与更新
第五阶段 - 数据采集
爬虫类库解析 、数据解析 、动态网页提取 、验证码、IP 池 、多线程爬虫 、反爬应对措施 、scrapy 框架
第六阶段 - 企业课
团队户外拓展训练 、企业合作项目课程 、管理课程 、沟通表达训练 、职业素养课程
以上就是零基础Python学习路线的所有内容，希望对大家的学习有所帮助。
