可以说这是一个人人都应该懂 Python 的时代，财务、行政人员可通过 Python 操作 Excel；新媒体运营用爬虫去进行文章搜集，做数据分析报告；编写收款提示系统，此外还可以编写游戏（开发拼图游戏、飞机大战）；用 Python 抢火车票和低价机票等。
对于零基础的小伙伴来说，如果想学编程，肯定有很多人都建议你从python开始。道理很简单，因为它足够简单，而且容易上手。就连现在的小学生都开始学python课程了，Python用途广泛，几乎可称为全能，逐步广泛应用于后端开发、前端开发、爬虫、金融量化分析、自动化运维、自动化运维、大数据，Python 等领域，相信它的火热程度也还会持续升温。
当然，学习Python的方法有很多，有免费的，也有付费的，网上的的Python学习资源也有很多，书籍、文档、视频、音频等等一大堆，如果有一定的学习能力和时间管理能力，可以通过网上的免费视频资源自学入门，你如果不那么自律能合理安排自己的话，那可能。。。emm….老老实实跟老师学吧就！
我也会经常总结些教程，有需要的伙伴，可以关注！
网上的教程也比较多，鱼龙混杂的，大家最好能找随堂的教程，这样是比较有章程的，有逻辑，对小白比较友好，算是比较好的自学方法了，当然如果再加上有技术大牛的指导，那就再完美不过了。
以下内容适合对Python有深厚的兴趣，想在数据分析方向、人工智能领域深入研究的小伙伴。
Python学习路线可以作以下参考：2020Python人工智能+数据分析课程大纲：
Python 基础语法
入门及环境安装 、基本语法与数据类型、控制语句、错误及异常、错误处理方法、异常处理方法 、常用内置函数 、函数创建与使用、Python 高级特性、高级函数、Python 模块、PythonIO 操作 、日期与时间 、类与面向对象 、Python 连接数据库
Python 数据清洗
数字化 Python 模块Numpy、数据分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高级操作
Python 数据可视化
数据可视化基础、MLlib（RDD-Base API）机器学习、MatPlotlib 绘图进阶、高级绘图工具
Excel 业务分析
Excel 基础技能、Excel 公式函数、图表可视化、人力 & 财务分析案例、商业数据分析方法、商业数据分析报告
Mysql 数据库
Mysql 基础操作（一）、Mysql 基础操作（二）、Mysql 中级操作、Mysql 高级操作、电商数据处理案例
PowerBI
初级商业智能应用 （PowerQuery）、初级商业智能应用 （PowerPivot）、初级商业智能应用案例、存储过程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例
统计学基础
微积分、线性代数基础、统计基础
Tableau
Tableau 基本操作、Tableau 绘图、Tableau 数据分析、Tableau 流量分析
SPSS
客户画像、客户价值模型、神经网络、决策树、时间序列
Python 统计分析
数据准备、一元线性回归、多元线性回归、一般 logistic 回归、ogistic 回归与修正
Python 机器学习基础
机器学习入门、KNN 讲义、模型评估方法、模型优化方法、Kmeans、DBSCAN、决策树算法实战
Python 机器学习中级
线性回归、模型优化方法、逻辑回归、朴素贝叶斯、关联规则、协同过滤、推荐系统案例
Python 机器学习高级
集成算法 – 随机森林、集成算法 -AdaBoost、数据处理和特征工程、SVM、神经网络、XGBoost
电商市场数据挖掘项目实战
项目背景 & 业务逻辑 、指定分析策略 、方法实现与结果 、营销活动设计及结果评价 、撰写数据分析报告
金融风险信用评估项目实战
项目背景 & 业务逻辑 、建模准备 、数据清洗 、模型训练 、模型评估 、模型部署与更新
爬虫类库解析 、数据解析 、动态网页提取 、验证码、IP 池 、多线程爬虫 、反爬应对措施 、scrapy 框架
团队户外拓展训练 、企业合作项目课程 、管理课程 、沟通表达训练 、职业素养课程
以上就是零基础Python学习路线的所有内容，希望对大家的学习有所帮助。
在学习之前先给自己定一个目标规划，培养自己对编程的兴趣，在学习过程中一定要碰敲代码，学会做笔记，但不用刻意去记住这些代码，理解代码比记住代码更重要。学会使用搜索引擎的能力，学会自己解决问题，除了这些要多看大牛的技术专栏，通过对比大牛认清自己的现状并及时做出调整和改变。
学编程是一个长期的过程。所有各位小伙伴一定要有自己的一个长期计划，并把长期的计划分解成段目标，目标完成后给自己一定的激励，一句话，加油就完事儿了。
