Python非常适合那些没有任何基础的同学。在入门阶段，可以自己看一些Python相关的书，或者看视频教程，这是初学者有效的学习方法，再结合实操，就能入门了。Python没有指针变量类型这样的复杂概念。为了解决问题，他发明了一种新的语言。

Python的阶段是Linux数据库。在Python中，这是一个入门阶段，是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。您需要掌握Python基本语法规则和变量，逻辑控制，内置数据结构，文件操作，高级函数，模块，常用标准库模块，函数，异常处理，MySQL用法，协程等知识点。WEB全栈第二阶段。本节的重点是学习与Web前端相关的技术，你需要了解HTML,CSS,JavaScript,jQuery,BootStrap,Web开发基础，VUE,FlaskViews,Flask模板，数据库操作，Flask配置等。

第三阶段数据分析+人工智能本部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握的知识有：数据抓取，数据提取，数据存储，并发爬虫，动态网页抓取，scrapy框架，分布式爬虫，爬虫攻击，数据结构，算法等。第四阶段高级赛。这些是Python的高级知识点，你需要了解项目开发过程，部署，高并发性，性能调整，Go语言基础，区块链的入门，等等。

可以自学任何编程语言，Python也是如此。如是零基础的同学，学起来可能会吃力，而且在学习过程中找不到成就感，很容易打击自信心，而且还需要有前端的基础知识，资料库也要简单了解，不然学起来就会吃力。

对基础好的人比较容易掌握。可按计划进行学习，一般以大学电脑专业所学知识为基础。如果没有Python的基础，想要学习Python也是有优势的，没有任何语言障碍。

1.Python可用于Web开发。基于Python的Web框架，如Django和Flask，在web开发中变得非常流行。Web框架使用Python来创建服务器端的后台代码。这段代码在服务器上运行，而不在用户设备和浏览器上。对后端和前端代码的区别不熟悉的话。为何需要web框架?由于Web框架的存在，使得构建一般的后端逻辑更加容易。其中包括将不同URL映射到Python代码块，处理数据库，以及生成HTML文件以供用户在浏览器中查看。

2.Python可用于机器学习。Python有一些流行的机器学习库和框架，其中的是scikit-learn和TensorFlow。Scikit-learn有一些更流行的内置机器学习算法。TensorFlow更像是一个底层的库，可以构建定制的机器学习算法。在一个机器学习项目中，建议首先使用scikit-learn。如效率不高，建议使用TensorFlow。

3.用Python实现数据分析的可视化显示。Matplotlib是其中一个数据可视化库，易于使用。另外一些库，比如seaborn，基于Matplotlib。了解Matplotlib可以开始了解其他库。怎样使用Python学习可视化数据分析?在Coursera和KhanAcademy学习数据分析和可视化基础知识之后，学习统计学基础知识也会很有帮助。

4.可以使用Python来编写脚本。脚本编写是什么?一般来说，脚本化意味着要写一些小程序来自动完成简单的任务。编写了一个简单的程序，将简单的脚部自动完成这个任务。Python之所以适合这种类型的任务，主要是因为其语法比较简单且易于编写。