学习任何一门语言，都要做好充足的准备和坚持学习的前提。在学习python过程中，要不断给自己设定小目标，然后去实现它们，这样学起来不会很累。选择一本合适的教材，每天坚持学习。
怎么学习python
当你决定入门 Python 时，需要一个清晰且短期内可实现的目标，比如通过学习找一份初级程序员工作，目标明确后，你需要了解企业对初级程序员有哪些技能要求，下面是我从拉勾网找的一个初级 Python 工程师的任职要求：
做 Python 开发除了熟悉语言本身之外，还需要掌握很多相关联的技能，好比打NBA，你不光要学如何投篮，还要练习力量、技战术等一整套东西。所以，一个普通 Python Web 开发工程师需要掌握的技能包括至少一个Web框架，比如：Django、Flask、Tornado，做业务系统离不开数据库的支撑，另外，还需要对Linux系统的基本操作和常用命令有所了解，因为以后你写到程序基本上都会运行在Linux平台上。
工欲善其事必先利其器，做 Python 开发的 IDE(编辑器)层出不穷，我只推荐 Pycharm 和 Sublime，两个工具都可以很好使用，而且它们的学习费用非常低，网上找一篇教程看了基本就能上手，Vim、Emacs 这样的远古神器还是放以后再去了解吧。
另外，今后你所遇到的 90% 的问题都有可能通过Google和StackOverflow来解决。

熟练掌握数据科学领域最受欢迎的编程语言-Python，包括Python编程基础、数据清洗、数据可视化、项目实训与面试题集训等课模块等。
掌握使用Python和pandas库进行数据清洗和预处理。
学会使用matplotlib、seaborn进行初级可视化。
Python数据分析综合案例。

1章Python入门与安装
2章Python语法入门
3章基本数据类型
4章控制语句
5章错误和异常
6章常用内置函数
7章函数创建与使用
8章Python高级特性
9章Python模块
10章Python I0操作
11章类和面向对象
12章Python连接数据库
13章Pandas入门
14章Pandas基本数据处理方法
15章Pandas聚合与分组
16章Python数据可视化入门
17章matplotlib绘图高级参数
18章高级绘图工具
19章Python数据分析综合案例
20章面试题集训