“每年熟悉一个新领域，每年学习一门新技术。”
已经成为很多人的共识，这次我选择了Python。
为什么学
随着数据科学概念的普及，Python这门并不算新的语言火得一塌糊涂。
但是火并不构成我们要学习它的理由，学习一样东西必须要有其价值。我仔细考虑后选择Python来学习主要有以下几点：
- 从技术体系上看。我用了十多年C++，缺乏一门应用级的语言来完善自己的技术体系。
- 从项目需求上看。目前参与的人工智能、区块链项目都有大量的Python应用需求。
- 从学习成本上看。学习难度比较低，应用范围又足够广，怎么看都是赚。
学什么呢
Python的应用领域很多：
- Web开发
- 网络爬虫
- 科学计算
- 机器学习
- 自动化测试
- 系统运维
我需用它来做什么，我看好未来什么的发展，那么就选择什么。从我的实际出发，我选择逐步学习Web开发、网络爬虫、科学计算，结合项目实践去消化吸收。
时间精力
学习必定是一件持续的事情，日积月累，投入时间和精力才能达到好的效果。我将“在Web开发、网络爬虫、科学计算方面能熟练使用Python完成项目”作为目标。
- 作为2018年最重要的三件事之一。
- 每周投入10小时以上学习或使用。
- 结合项目输出直接的实践成果。
- 以写作总结来强化学习的效果。
学习方法
快速实践是最有效的学习方法，我推荐从工程实践类书籍入手，不要动不动就“think in xx” ，也许开始学的知识点不够深入，但是快速实践的反馈会产生继续的动力。系统学习，但不死读书，我总结的方法如下：
首先是确定你学习的目标，是要解决什么问题，或达成什么标准？后续学习过程都是围绕着这个来进行。
- 第一遍：快速过一下学习资料（书或教程），然后直接把配套代码运行一遍，有个总体印象，有问题跳过。
- 第二遍：老老实实的把代码敲一遍，把书上做好笔记，有问题找资料。肌肉记忆很多时候比脑子记忆好。
- 第三遍：把重点章节拎出来拓展学习，或开始按自己的思路进行创作实践，完成你的既定学习目标，就是要做的项目或要解决的问题。
入门资料
Python入门：
- 《Python零基础入门学习》
- 《父与子的编程之旅》
- “廖雪峰的官方网站”
网络爬虫入门:
- 《从零开始Python网络爬虫》
Web后台入门：
- 《Flask Web开发》
科学计算入门：
- 《利用Python进行数据分析》
机器学习入门：
- 《机器学习Python实践》