Python 这么火，如何快速掌握？

在过去的几年里 Python 一直在快速增长，尤其是在 2017 年跃居为排名第一的编程语言。在 Stack Ovehrflow 上，关于 Python 相关问题的访问数增长的比任何语言都快，作为世界上增长最快的主要编程语言，其相关行业薪资水平水涨船高。

这种增长趋势还在持续，并且每年的增长速度都在加快。那么问题来了——

为什么这么多人开始学习Python？

2017年比较热门的话题是人工智能，而人工智能需要数据科学和机器学习的支撑。Python在数据科学和机器学习方面的普及，是其快速增长的主要原因。

Python 拥有约13万的第三方库，这些库使得 Python 具备多功能性，不仅可以处理简单事件如写入文本，还可以处理复杂高科技任务如机器学习、AI。例如，可以使用 dlib 库进行人脸识别。简单的人脸识别程序，Python 甚至只要 25 行代码。

Python 拥有以数据为中心的库，如 pandas、NumPy、matplotlib。任何熟悉 Python 语法和规则的人都可以使用这些库，用来处理、操作和可视化数据。数据驱动决策越来越受企业的欢迎，这也让数据分析在工作中扮演了非常重要的角色。

Python在数据分析上应用 - 某一地区2014年气温分析

下图是使用Python的matplotlib库，可视化5000个点的随机漫步，以模拟现实情况。虽然是简单的数据模拟，但可视化后的数据犹如一件艺术品。

Python 的热门除了其在数据科学和机器学习方面的应用，还体现在其简单、多功能性，是最适合编程入门的语言，而且它也拥有完成高级任务所需的全部功能，Python 对于初学者来说非常棒。如果你不想成为数据科学家，也不想做人工智能，只想写写游戏和网页，Python 依然是最好的选择。例如你可以利用三个常用的 Python 库来制作 Web 应用、游戏和数据抓取：

1. Django - 制作 Web 应用程序的特色框架。
2. Pygame - 用于编写游戏的 Python 模块集合。
3. Beautiful Soup - 尤其适用于网络抓取。

Python 是一种效率极高的语言，相比于众多其他的语言，使用 Python 编写时，程序包含的代码更少。执行同一个任务，C语言需要10行代码，而 Python 可能只需要一行代码。Python 的语法也有助于创建整洁的代码：相比于其他语言，使用 Python 编写的代码更容易阅读、调试和拓展。

要怎样开始学习 Python ？

网上免费、低价的 Python 教程很多，看的时候觉得很简单，照着教程敲代码也没啥大问题。可是准备开始独立写代码时，就发现不知道从哪开始下手了。

写代码就像写作文一样，光有理论还不够，你还需要通过大量实战联系，才能把知识转化为能力。

对于 Python 小白来说，更需要专业的导师、系统的课程、实战演练项目和高质量学习辅导，节省时间少走弯路。而这样的学习条件往往只有名校里的计算机专业才能满足。但现在，你可以在家就享受硅谷的 Python 学习资源和服务。

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Udacity 拥有硅谷专业、前沿的课程与项目，还提供人工逐行代码审阅和一对一答疑辅导等学习服务。去年 8 月，腾讯宣布将 Udacity 纳米学位项目作为内部员工官方培训内容。

加入课程后，零基础的你也能够跟随硅谷工程师，掌握 Python 的基础知识，并通过实战项目巩固技能，最终掌握 Python 基础知识，做好准备继续在你喜欢的领域学习深造。