经常有读者问我 Java、C++、Python 这些语言怎么选择，到底选哪个好，我一直的观点就是，选择 1-2 门语言作为主语言，深入学习，另外也要掌握一些脚本类型的语言。
主攻语言，我推荐 C++/Java，这两门语言想要学好、学透都不容易，C++ 语法本身博大精深，而 Java 生态又极其复杂，想要学好得花不少时间。除了主攻方向以外，一些开发非常便捷、库非常丰富的语言也可以掌握一下，比如 Python，现在工作中基本都默认大家都会 Python，比如我们后台是 C++，但是也经常会用 Python、Shell 写一些脚本、自动化任务等。并且 Python 本身由于库非常丰富，所以功能极其强大，从后台开发 Flask、AI、数据分析、爬虫...... 全部都游刃有余。Python 上手也很快，对于新手、非科班或者想学一门语言感受下编程的同学很友好。
就在最新的 Tiobe 指数中，数据科学和机器学习项目的首选语言 Python，现在排名仅次于 C 语言，排在第二位，将 Java 打落到第三位。
2020 年 10 月编程排行榜前 3 名
当然，这不代表 Java 不好，但也反应了一个趋势。Python 凭借着语法简洁、跨平台、类库丰富、可扩展、开放源码等特点，备受欢迎，身边有不少程序员都选择 Python 作为主语言、或第二语言，来提高自己的职场竞争力。
特别是 Python 在深度学习、机器学习等领域的广泛使用，让 Python 一跃成为人工智能时代的“网红”语言。无论你将来从事 Web 相关开发，还是搞人工智能、数据分析、后端开发、自动化测试/运维、爬虫等等，学会 Python 都十分必要。
而且用 Python 来完成多线程、数据库、浏览器等脚本或小型工具的开发，还能比 Java、C、C++ 这类语言省去至少一半代码量， 甚至连 BATZJ 的技术大牛，都无可否认 Python 现在对于一个程序员发展的重要性。
重要归重要，但是不少人学起来依然有很多困惑，比如：
之前一直写 C，学 Python 难吗？
怎么入门 Python 最快？
可以练手做项目的 Python 项目去哪里找？
好用的爬虫工具又有哪些？
Python 应用方向太多了，怎么选择？
.....
这些问题相信很多人都曾遇到过，我也不例外。但这些年摸爬滚打学 Python 也攒了不少经验，给大家分享一下：
一、扎实基础；无论做数据分析还是 Web 开发，要按照完整的学习路径学；
二、多实践项目；对比方案的优劣，了解市面上性能较好的解决方案；
三、提升自己的认知水平，拓宽行业视野。
Python 易学难精，不是一朝一夕就能深入掌握。在这分享一张我珍藏的「零基础学 Python 知识框架图」，系统地梳理了入门 Python 的必备知识点，建议保存。
这张图谱出自尹会生的专栏《零基础学 Python》，说起尹会生，在 Python 领域，他相当有发言权。
他曾任新浪网研发中心技术经理，出版过 《白话大数据与机器学习》 《运维前线》等书籍，从业 10 余年，一直活跃一线，在 Python 编程和 Linux 方向，实践经验相当丰富。他不光出书，还写了 3 个专栏，《零基础学 Python》就是我最喜欢的一个。
可以说，完整跟下来，从小白到入门，肯定没问题。整个内容结构极具体系化，非常清晰：
1.先带你掌握正确的编程思维方法和代码规范，写出简洁、易懂的规范代码；
2.再教多线程等高级编程方法，编写出更复杂的应用；
3.更重要是的，还讲解了大量实用的标准库和第三方库，并编写出能解决实际问题的工具。
如果你想从事人工智能、机器学习领域，又或想提升自己的职场竞争力，学好 Python ，它确实会成为你学习工作中最方便、强大的工具之一。
专栏已经超2.4W 人在学，口碑一直很好。一分内容一分价，专栏原价 199，最近 5 折特惠，到手只要¥99，就这两天，赶紧推荐给你。
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再说说为什么推荐这个专栏。
如果你毫无编程基础，可以从写出自己的第一行代码开始，掌握编程基本功，培养编程思维；如果你是有一定编程经验的技术人，可以通过系统性学习 Python 3，快速搭建自己的第一个 Python 项目。
内容成体系
课程从最基础的 Python 安装讲起，即使没有任何编程经验，只要跟着教程学习，就能扎扎实实一步步地带大家掌握 Python。
网上免费的学习资料要不就是知识点太分散，要不就是在围绕那几个常见的点“炒冷饭”；对初学者来说，这样学习很致命，容易半途而废，终归还是要体系化。
通过实际场景来学习
不同于很多课程，这门课通过引入解决实际问题的场景展开编码，在编码过程中讲解基础的理论知识，免去了生硬、枯燥的纯理论讲解。同时，在每个关键知识点设置了练习作业，帮助大家更牢固地掌握所学知识。
实用库讲解
课程会介绍大量的标准库、第三方库，帮助大家能更快地用这些实用武器组装起自己的工具，同时也加入了机器学习库的介绍，为今后的机器学习入门打下基础。
除此之外，专栏的评论区也不应该错过。有很多真实案例和源码解读，通过尹会生和读者在留言区的互动，你能更好地了解 Python 高级技巧与应用方向。搞懂原理，再积极参与到问题的讨论、分析和解决中，才算真的学懂了。口碑好不好，截了点评价给你们作为参考。
需要看详细课程内容的同学，我把目录页贴在这里了。
有句话说得好，人生苦短，我要学 Python。如果你想要进入 Python 的编程世界，可以通过这个专栏实现 Python 开发技能的入门和突破，成长为一名专业的选手。百尺竿头，更进一步。你来不来？