Python快速入门的建议

近两年，人工智能这个概念突然就火起来了，python作为人工智能的首选语言，也成为了当前的热点。尤其是金融行业，python几乎满足了全部的需求：能快速将自己的策略实现，易学易用，普适性强，扩展包资源丰富。下面我来说一下我学习python的一些建议：

1、学python要多少时间？

这个要因人而异，对于计算机专业的同学来说，几乎不需要什么时间，随便看一下基本规则，熟悉一下需要用到的库的函数，几乎可以直接上手。对于非计算机专业，曾经学过一两种编程语言的同学，大概最多一周就能上手，需要多花一些时间熟悉一些常用的库，比如：numpy，pandas，scipy，sklearn等等。对于完全没有编程基础的同学，只要肯努力，一两周上手也不难，最多也就一个月，如果一个月学不会的话，应该多去反思一下自己是否真的有认真学习。

但是，以上是上手的时间，想要用好python，还需要多敲代码、多研究数学算法，python只是一个工具，算法才是核心。

2、有没有学习资料推荐？

说出来你们可能不信，我是去B站学会python的（哔哩哔哩），可能是因为程序员喜欢B站吧，上面的python视频真的很多。推荐莫凡的python视频，讲的浅显易懂，而且有python从入门到实现机器学习等等一站式的视频，视频都很短，看完也就基本上手了。相关的书籍资料也很多，网上一搜一大把。敲代码的时候遇到问题多去百度，成长也会很快。

3、做金融学会python就足够了吗？

只学python肯定是不够的，如果想要做好量化交易，python可以是主体，相关的一些基本技能也多少都要懂一点，比如数据挖掘、NLP、机器学习、数据库操作、程序化交易接口API等等，这些都是在量化交易中常用的功能，没必要一股脑的都去学会，需要的时候再学也来得及，学无止境。

4、其他的建议：

1）不要把太多精力用在提升熟练度上，多关注数学模型和逻辑，代码敲得多了自然就熟练了

2）多研读最新的券商研报，有机会的话多去线下听一些讲座，可以拓宽思维拓展人脉。

3）保持一颗好奇心，觉得可能有用的策略都不妨尝试一下，多去尝试不同种的思路。

4）可以去聚宽优矿米匡等等网站上学习一下公开的代码，熟悉策略构建的思路