首先，对于python初学者最大的困难是什么?就是不自信，否定自己，在心理上设障碍，觉得一个个编程代码看不懂学不会。这种思想就是阻止自己去掌握一门语言最大的障碍，就像婴儿学走路，如果怕摔怕疼就不学，那这辈子就永远无法正常行走，虽然比喻不恰当，但想表达的就是要先去尝试，在学习的过程中找到乐趣再掌握它，总能学会。比如先学基础命令,比如打印出一句话都能有满满的成就感，从小小的成就感中一点点的体会编程的乐趣，久而久之就会去研究python 的语法去掌握它。
零基础小白不知如何体会这种成就感？这里我分享下自己心得感受。对于小白来说，最好是找人带，刚开始起步难，到处找视频找资料最后还是无法形成一条体系的学习路径，有人带的话就会比自学高效的多。推荐一个非常好的课程，比较适合0基础小白入门，每天都会分享直播课程，专业老师带你入门，能少走很多弯路。每天晚上下班后听2个小时，比你自己去摸索要高效快捷的多。一些学习用的软件和资料他们都会免费分享的。跟着学，有套系统的学习路径，不自觉的就入门了，成就感自然有了。下方就是添加链接，可加入免费听直播课领取资料！
python 本身语法学习中还会在面向对象这个概念中卡住，因为之前的语法都是面向过程，写个函数封装起来就完事了，后来遇到面向对象，思路就要转变一下了，三大特性，类的概念，继承，对象，多态，封装，以及各种魔法函数，需要大量练习和理解。
这些还是python 语法本身，后面的python 爬虫就要学习除了网络协议，抓包，以及各种requests 库，还要学习提高速度多线程，多进程，分布式的抓取，另外还会需要代理ip，伪登录，等难题。
在抓数据上已经费了老劲了，接下来就要存数据，数据库得学习一下mysql sql 语句 mongodb ，redis 都得学习下。
好不容易存好了数据，就要去分析了，numpy pandas 就又要学习各种函数去学习，于是又开始找关于python数据的相关资料。
使劲学习完之后，分析数据也差不多了，就要考虑数据展示了，matplotlib seaborn echart 就要学习了js语言也要学习了，于是折腾一波，就可以做出基本的数据图表了。
然后又希望展示到网站，让同事看，于是就又要学习django flask 这样的网络框架，一顿猛学之后基本就可以展示了。
后来发现自己需要优化一下网站，性能更高，耦合度更小一些，要做成前后端分离的形式，于是又去学了restful 的开发方式和vue 框架，实现前后端分离。
后面发现自己的数据分析深度不太够，于是又恶补了一些统计学的知识，于是又进了统计学到机器学习到深度学习的深坑，于是自然语言处理，计算机视觉，这些依靠神经网络的技术也入门了，当然这些需要一点点的死磕，从线性代数到手写神经网络，到应用框架一步步理解其原理，是最有乐趣的。
总之，自学的经历是痛苦的同时也能体会到成就感的，每次多学到点东西，内心就多满足一点。
