從事IT教學7年，常常有同學私信我：零基礎入門IT該學什麼語言？我的回答一律是：學Python。
爲什麼零基礎入門該學Python？
1.易上手，語法簡單
對初學者來說，學Python能更快找到工作，投入產出比高。在一場45分鐘的面試中，Python相對於Java能節省10分鐘Coding時間。並且，早期的成就感是學習編程的一個非常重要的因素。
簡單≠沒用，Python的許多工具使機器學習變得容易，隨着數據科學和人工智能的興起，機器學習的很多庫都是用Python編寫。
2.應用範圍廣
Python可以用來構建網站、開發GUI、分析數據、將其他語言“粘合”在一起，這意味着只需要這一門語言來滿足您所有的開發需求。
3.供不應求
目前世界上有2300萬開發人員。到2030年這一數字預計將增長爲2770萬。在全球範圍內沒有確切的Python開發人員數量，因爲這個數字在不斷增長。
然而，正如TIOBE研究報告所指出的，Python開發人員佔全球所有開發人員的5.761%。（所以大概是1325萬人）
資料來源：TIOBE Index for June 2018
現在Python開發人員有限，大部分已有工作。所以目前高質量Python開發人員現在在就業市場，還是供不應求。
4.薪資高
先看國內Python崗薪資~
統計出自：https://github.com/juwikuang/china_job_survey
再看美國Python崗熱門城市的平均薪資~（10萬-13萬美元之間）
5. 國家政策
2018年起，Python進入浙江省信息技術高考，山東省最新版的小學教材也加入了Python內容。
小學生都開始接觸Python語言了！跟緊國家政策準沒錯！
Python怎麼學？
不建議一上來就看大部頭書，你學Python是爲了找工作。
可以試聽《零基礎找CS工作，如何準備》，先搞清楚Python崗面試內容、學習路徑、入門基礎，理清學習思路能節省50%以上準備時間。
下面推薦一些Python網課和書籍。
Python Tutorial for Beginners (For Absolute Beginners)
油管上的面向初學者的Python視頻教程，主要是用語言講解一些基礎結構。
課程口碑很好，很多人推薦。由Top1名校畢業、資深算法工程師、FLAG面試官、ACM算法競賽金牌獲得者張三瘋老師講授。
現在大廠面試越來越流行面算法了，這門課Python和算法都能cover到，非常適合小白入門或有轉專業找工作需求的小夥伴們。
從Python的歷史講到Python在各方面的應用，深入淺出，循序漸進。不過需要對計算機和編程語言的一些基礎知識有一些瞭解。
Introduction to Scripting in Python Specialization
Coursera上的Python教程，從一開始介紹一些基礎的Python理論知識慢慢的引導到在實際案例中的應用，可以慢慢的對Python由越來越深的理解也能一步一步加強對Python內容的應用能力。
書籍
入門階段
一本針對所有層次的Python用戶的Python入門書，涉及到關於Python的很多的基礎概念並且輔以練習。前半講理論後半重實踐，會以實際的開發項目的講解引導讀者進一步學習這門語言。
是一對父子共同創作，適合家長和孩子共同學習的一本編程書，從基礎內容開始講解到後期實現遊戲的編程，爲了增加趣味性而在其中添加了很多的卡通形象。由於其中內容講解的較爲基礎，所以也適合普通的初學入門者學習。
適合對計算機和編程瞭解不多的讀者學習，通過簡單習題的方法引導讀者一步一步的去學習編程，讓讀者從簡單的編程技術開始，慢慢的體驗到軟件開發的完整過程。這個系列在海外有着十分廣泛的羣衆基礎。
進階階段
致力於讓廣大Python程序員能把代碼寫的更流暢，減少重複勞動，並且會涉及到一些Python語言中的高級用法，幫助很多的中高級程序員進一步的去理解和使用這一門語言。
介紹了Python應用在各個領域中的一些使用技巧和方法，對於有一定Python編程經驗的人來說是一本實用的工具參考書。書中包含了大量實用的編程技巧和示例代碼，並在Python 3.3環境下進行了測試，可以很方便地應用到實際項目中去。
副標題是叫《編寫高質量Python代碼的59個有效方法》，內容上主要涵蓋了很多的Python方面的代碼實用範例，而且還提出了很多方案讓用戶能避開寫代碼時會遇到的問題。
實際應用方面
通過大量詳細的案例分析，利用多種Python的數據庫來講解Python在數據分析方面解決實際問題的方案，適合剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學計算的Python程序員。
爬蟲也算是Python的一種非常廣泛的應用了，很多的大數據產品都是利用Python來爬蟲。這本書屬於近兩年國內在爬蟲方面寫的非常優秀的一本書了。
這本書作者是目前使用最廣泛的深度學習框架Keras的發佈者，從這一點上來說，權威性得到了保障。這本書並不需要特別深刻的機器學習知識，讀者在學習完這本書之後將獲得搭建自己的深度學習環境的能力。
