什么是 Python？
Python 是一种高级解释型编程语言，由 Guido van Rossum 创建，于 1991 年首次发布。它的设计注重代码的可读性，其语法允许程序员用比 C++ 或 Java 等语言更少的代码行来表达概念。
Python 支持多种编程范式，包括过程式、面向对象和函数式编程。简单来说，这意味着它非常灵活，允许您以不同的方式编写代码，无论是给计算机一个待办事项列表（过程式）、创建事物或概念的数字模型（面向对象），还是将代码视为数学问题（函数式）。
从头学习 Python
掌握 Python 数据科学并获得所需技能。
是什么让 Python 如此受欢迎？
根据TIOBE 指数，截至 2025 年 11 月，Python 仍然是最受欢迎的编程语言。多年来，Python 凭借其简单性、多功能性和广泛的应用范围，已成为最受欢迎的编程语言之一。
Python TIOBE 指数 - 2024 年 1 月
Python 的流行
这些原因也意味着它是一种备受数据科学青睐的语言，因为它允许数据科学家更多地关注数据解释而不是语言复杂性。
让我们更详细地探讨这些因素。
Python 的主要特性
让我们仔细看看 Python 的一些特性，这些特性使得它成为一种多功能且广泛使用的编程语言：
可读性。Python 以其清晰易读的语法而闻名，在一定程度上类似于英语。
易于学习。Python 的可读性使初学者可以相对轻松地掌握该语言并理解代码的作用。
多功能性。Python 不仅限于一种类型的任务；您可以在许多领域使用它。无论您对 Web 开发、自动化任务感兴趣，还是深入研究数据科学，Python 都有工具可以帮助您实现目标。
丰富的库支持。它带有一个大型标准库，其中包含用于各种任务的预编写代码，可为您节省时间和精力。此外，Python 充满活力的社区已经开发了数千个第三方软件包，进一步扩展了 Python 的功能。
平台独立性。该语言的一大优点是，您只需编写一次代码，即可在任何操作系统上运行。如果您的团队使用不同的操作系统，那么这一特性将使 Python 成为绝佳选择。
解释型语言。Python 是一种解释型语言，这意味着代码是逐行执行的。这可以使调试更容易，因为您可以测试小段代码，而不必编译整个程序。
开源且免费。它也是一种开源语言，这意味着它的源代码可以免费获取，并且可以分发和修改。这使得大量开发人员社区为其开发做出贡献，并创建了一个庞大的 Python 库生态系统。
动态类型。Python 是动态类型的，这意味着您在创建变量时不必声明其数据类型。Python 解释器会推断类型，这使得代码更灵活且更易于使用。
为什么学习 Python 如此有益？
学习 Python 有很多好处。除了广受欢迎之外，Python 还应用于众多行业，从科技到金融、医疗保健等。学习 Python 可以打开许多职业机会，并保证获得更好的职业成果。方法如下：
Python 有多种应用
我们已经提到过 Python 的多功能性，但让我们看几个可以使用它的具体示例：
数据科学。Python 广泛用于数据分析和可视化，其中 Pandas、NumPy 和 Matplotlib 等库特别有用。
Web 开发。Django和 Flask 等框架用于后端 Web 开发。
软件开发。您可以在软件开发中使用 Python 进行脚本编写、自动化和测试。
游戏开发。 您甚至可以使用 PyGame 和 tkinter 等库进行游戏开发。
机器学习和人工智能。TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等库使 Python 成为该领域的热门选择。在单独的指南中了解如何学习人工智能。
对 Python 技能的需求
随着数据科学、机器学习和人工智能的兴起，对 Python 技能的需求也越来越大。根据GitHub 2024 年的报告，Python 是受访者最想要的编程语言，占比 41.9%。它也是榜单上最受推崇的语言之一。
许多行业的公司都在寻找能够使用 Python 从数据中提取见解、构建机器学习模型并自动执行任务的专业人士。Python认证也很抢手。
学习 Python 可以显著提高你的就业能力，并开辟广泛的职业机会。根据Glassdoor的数据，美国的 Python 开发人员平均年薪为 12 万美元。
Python 对人工智能有益
在过去一年左右的时间里，你可能已经看到了很多关于人工智能的狂热。Python 是人工智能 (AI) 的首选语言之一，因为它简单、多功能且库生态系统强大。它的语法简洁，开发人员可以专注于解决复杂问题，而不是与代码搏斗，这使其成为人工智能和机器学习 (ML) 的理想选择。TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等库支持开发尖端模型，而 Pandas 和 NumPy 等工具则简化了数据准备。无论是构建聊天机器人、推荐系统还是计算机视觉应用程序，Python 的适应性都可以确保它能够处理各种人工智能任务。
此外，Python 的平台独立性和支持社区使其成为初学者和专业人士的首选。从深度学习到自然语言处理和机器人技术，Python 推动了各个行业的创新，巩固了其作为人工智能驱动技术基础的地位。现在学习它可以让你在未来越来越受人工智能驱动的时代占据优势。
学习 Python 需要多长时间？
虽然 Python 是较容易学习的编程语言之 贷款数据库 它仍然需要专注和练习。学习 Python 所需的时间可能有很大差异，具体取决于您之前的编程经验、您要掌握的概念的复杂性以及您可以投入学习的时间。
然而，通过结构化的学习计划和持续的努力，您通常可以在几周内掌握基础知识，并在几个月内变得相当熟练。
在线资源可以为您的技能打下坚实的基础，并且时间长短不一。例如，我们的Python 编程技能课程涵盖了熟练编写代码所需的技能，大约需要 24 小时学习才能完成，而我们的Python 数据分析师职业课程大约需要 36 小时学习。当然，成为真正的 Pythonista 是一个长期的过程，您需要付出很多努力才能自学，同时采用更结构化的方法。
比较一下学习 Python 和其他语言所需的时间：
语言
学习时间
Python
基础知识需要 1-3 个月，高级主题需要 4-12 个月
SQL
基础知识需要 1 至 2 个月，高级主题需要 1-3 个月
R
基础知识需要 1-3 个月，高级主题需要 4-12 个月
朱莉娅
基础知识需要 1-3 个月，高级主题需要 4-12 个月
* 以上比较仅基于学习精通一门编程语言所需的时间表，而不是进入职业生涯所需的时间表。此外，每个人的学习方式不同，有自己的节奏，我们仅旨在提供具有这些时间表的框架。
学习不同编程语言所需时间的比较表
2025 年如何学习 Python：成功的 6 个步骤
让我们看看如何学习 Python。本分步指南假设您从头开始学习 Python，这意味着您必须从最基础的开始，然后逐步提高。
1. 了解你学习 Python 的原因
首先，弄清楚自己想学习 Python 的动机很重要。Python 是一种用途广泛的语言，有各种各样的应用。因此，了解自己想学习 Python 的原因将有助于你制定量身定制的学习计划。
无论您对自动化任务、分析数据还是开发软件感兴趣，心中有一个明确的目标都会让您保持动力并专注于学习之旅。您可以问自己以下问题：
我的职业目标是什么？您的目标是从事数据科学、Web 开发、软件工程还是其他常用 Python 的领域？
我要解决什么问题？您是否希望自动执行任务、分析数据、构建网站或创建机器学习模型？Python 可用于完成所有这些任务，甚至更多。
我感兴趣的是什么？您对处理数据或构建应用程序感兴趣吗？或者您对人工智能感兴趣？您的兴趣可以指导您的学习之旅。
我目前的技能水平如何？如果您是初学者，Python 的简单性和可读性使其成为很好的首选语言。如果您是经验丰富的程序员，您可能会对 Python 感兴趣，因为它具有强大的库和框架。
