背景
假设我是一个python零基础的人我要学python我会先从网上搜索一下python语言的特点，比如简单、高效。随着搜集查看的资料越来越多，我们会陷入对各个概念细节辨析的过程。比如python解释性语言是什么意思？python为什么就简单了？python为什么这么多人流行。
在纠结这些问题时其实你还在衡量python是否值得你去学，而不是在解决怎么学的问题。你还在学习的准备阶段而不是正在学习的过程中。
当然面对一个新的事物我们会先考虑是什么，值不值得，然后再考虑怎么做，
这是我们认知的普遍过程，但我想说的是值不值得学就看它有没有解决你的某方面问题，值得学习那么就应该代入场景进行实战效果最好。
值不值得学
当我们面对一个新的事物的时候先考虑一个问题值不值得学（即从黑盒过渡到白盒），你生活中确实有需要这个工具且 没有其他更好的办法且有精力来学，那它就是值得你学习的。
值不值得学不是本文讨论的重点，它与你的长远和短期规划有关。
在场景下学习
我们学习应该带着目的去学，弄清楚值得学学了干什么用也是明确目的。而对于具体的学习也应该有具体的任务。比如python在具体的场景下解决了什么问题，那么我们应该带着怎么解决这个问题的疑问去学习。如果不带着问题去看书去学习会有点走马观花你的知识体系也构建不起来。（ 知识体系就是很多具体场景解决办法综合起来构成更体系的方法解决更大的问题）。
Python是用来分析数据的，带着如何分析数据的疑问你就可以直接去写下相关的的代码（当然写代码过程中我们会遇到不懂的语法可以边写边看但是不要过多的被语法细节牵引了）。以解决疑问和问题为先在这个场景下你学到的语法和细节知识才构成一个整体来帮助你解决问题而不是零碎的知识点。
推及到所有学习领域
不仅python学习任何学习都会遇到很多新的变量，我们学习应该像遍历一颗二叉树，先遍历根节点然后子节点。遍历根节点是需要明白这个节点解决了什么问题，遍历子节点后都要回归到根节点即这个问题怎么解决的。
