大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习成本的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python学习成本的解答，让我们一起看看吧。
25岁，想从头开始自学Python，有没有什么好的建议？
一、保持每天书写
编程作为一项技能，需要长期的训练以达到熟练的地步。每天写一点代码，保持对代码、语法和逻辑的敏感度，有利于初学者巩固新接触的知识和概念。
初学者如何保持每天的代码编写呢？刷题是一个很好的方法。目前网络上有大量的刷题网站，供编程人员进行练习，比如著名的LeetCode。
不用费劲心思为每天写什么而发愁，也不用纠结于写的用途，在各类刷题平台上，利用公开的编程问题进行练习，保持大脑对编程的兴奋度和活跃度。
借助每天的编程练习，使得大脑一直处在一个预备热身的准运动状态，能够让自己快速进入实际的编程状态中。
很多初学者会照着一个书或是一个视频，一股脑地跟着它一章一章一节一节按部就班地学习和练习，看似是主动在学习，实际上是在被动地接受书本和***的填鸭。
别看示例代码敲得溜，实际上代码过手不过脑，稍微改变一点，就异常报错满天飞。这就是缺乏思考导致的。
不像语文的诗词背诵，背下来了，默写的时候就能想起来、写出来。编程是思考和实践的结合，是思想逻辑的语言代码实现。
上图是拼接好之后的形状，在它没拼接的时候，是一堆一个、两个、三个颗粒组成的最小颗粒块。产品包装里面会附带一个拼接的说明步骤图，我们按照步骤图一层一层地堆叠积木，就可以收获最后的成品。
python作为一门解释性语言，其设计之初就是降低编程入门的门槛，面向大众，随着当今大数据、人工智能、机器学习的兴起，python的应用也越来越广泛，学习python最重要的还是要掌握基本功，多学多练，找准一个有前景的方向，学精学透就行，下面我简单介绍一下学习python的过程：
1.搭建本地python环境，新人入门的话，可以安装Anaconda，这个软件集成了python解释器及众多第三方包，还自带开发环境spyder,ipython notebook等，使用起来很不错：
notebook开发环境，基于浏览器，使用起来很方便：
2.入门python基础知识，包括列表、字典、元组、变量、函数、类、文件操作、正则表达式、模块等，一步一步练习，同时可以做小练习或小项目，加深理解和掌握，掌握好基本功，资料的话，网上有很多，像慕课网，实验楼等，都不错：
3.后期，就可以找准一个感兴趣又有前景的方向加深练习了，python涉及的方面众多，像爬虫、数据处理、web开发、机器学习、运维、测试等，不可能每个方面都投入精力，坚持一个方向就行，不断积累经验，提升能力：
作为BAT的java开发工程师，恭喜你在合适的年纪找到了对的方向。因为Python可以说是现在少有的应用十分广泛，却又十分容易自学的编程语言了。不论你是想做数据分析与处理，还是web开发，或者去做人工智能，甚至去航空航天领域，Python都能够帮助你实现梦想。
与C语言和[_a***_]比起来，Python的入门门槛简直不要太低，我举一个我同事的例子，来帮助你提高信心。
我们有一个server服务在起步阶段，还只是个单点，但是由于比较重要，部署在Linux机上之后，同时需要部署监控，一旦发现服务异常立刻重启服务。这个监控脚本的编写工作就交给了一个入职半年，只会php和JAVA的同事。他最开始也很害怕，觉得自己从来没有接触过Python，就要写这么重要的脚本，很忐忑。结果，一个入职4年的同事稍微指点了他，基本上花了一个下午查阅资料，测试，他就完成了监控，重启，切Nginx的全部功能。
所以，Python的简单语法使它读起来更像一篇有点复杂的英文，而不是晦涩的编程语言。如果你之前有了解过其他编程语言，那么学习Python就更加容易了。
接下来简单介绍几个学习Python的网站，互联网时代，不用什么都依赖书籍了，完全可以现在网站上学习Python的基本概念，然后再投入到书籍中进行系统的补充。分别是Python菜鸟教程与廖雪峰的Python教程，为了避免广告，我就不放网址了，大家可以用这两个关键字自行去百度搜索。这两个网站的功能是相似的，选择一个进行学习就够了。
在学习的过程中，一定要勤于做笔记以及反复将知识进行对比。比如我在看廖雪峰的网站的时候，就发现Python与j***a等语言不同，在创建变量的时候，无须指定变量的类型是int还是str，而且像list和tuple是通过[],()这种标志来区分的，也就是说[1,2,'a']是一个list，而(1,2,'a')就是一个tuple了，不仅如此，在后面用到dic和set的时候，还有其他的差异。
在第一次看的时候，可能走马观花的就觉得自己记住了，但是如果能够在看的时候，自己主动回忆起过去的知识并积极对比，就能帮助加深记忆，提高学习效率。
这两个网站从Python最基本的知识，讲到网络编程，数据库开发，到最后的IO访问，可以说是相当全面了。在掌握了这些知识后，就要自己去写一个小工程来检验自己的学习成果了。由于Python对环境的要求并不高，自己编写程序调试的成本也低，因此非常建议在学习过程中，就主动寻找demo，多敲代码，尽早加深对所学知识的理解与掌握。
到此，以上就是小编对于python学习成本的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习成本的1点解答对大家有用。
