一句话概括：需要拿着游标卡尺学习的语言
python是一款服务器端解释型开源非编译脚本语言。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。
Python的优势：Python学习简单，被誉为“最易学习的语言”。
Python的不足：Python存在一些只在特定情况下才会出现（无法重现）的bug。
职业路线：
（1）用Django框架进行web开发：和Java没什么两样。
（2）用PIL框架进行图形处理
（3）物联网：Raspberry Pi等物联网平台都选择了Python作为开发语言
（4）Python有一个无所不能的Hack库，如果认为“打工时不可能打工的”就去当一个自由的黑客吧
1、Python基础语法的掌握
1. Python基础语法的掌握是必备技能，认识到了Python语言的优雅，即使你之前用过其他开发语言，也会转到Python的行列中
2. 掌握字符串的解析
3. 未来你会意识到各种各样的程序直接就是把字符串传来传去，包括海量日志分析，日志即字符串，所以字符串操作就是未来做项目的基础对文件的操作
4. Linux中一切皆文件，对文件的操作掌握了那么你会发现在此时你有能力将之前的Linux中的Shell脚本改写成Python脚本，至于为啥要改写？脚本更加简洁、易读嘛！
5. 掌握面向对象的思想
6. 面向对象思想对于开发程序员来说，不管未来你选择做哪一方面，使用什么语言开发，都是必须要掌握的，对于一个开发企业级的持续可扩展的项目至关重要
7. 掌握常见设计模式和排序算法
8. 设计模式的掌握可以让你的项目变得更好维护，是一种经验的总结，排序算法很多种，项目经常会有取TopN的需求，所以常见设计模式和算法排序面试官们很喜欢问，也是为后面的项目打好一个扎实的基础
2、Python的应用方向
1.常规软件开发
Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。
2.科学计算
随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。
3.自动化运维
这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。
4.云计算
开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，搞云计算的同学都懂的。
5.WEB开发
基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。
6.网络爬虫
也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。
7.数据分析
在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。
8.人工智能
Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。
如果你处于想学python或者正在学习python，python的教程不少了吧，但是是最新的吗？
说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容，在这小编分享一波2019最新的python全套教程最后小编为大家准备了6月份新出的python自学视频教程，共计约200G，免费分享给大家！
2019Python自学教程全新升级为《Python+数据分析+机器学习》，七大阶段能力逐级提升，打造技能更全面的全栈工程师。
阶段一：Python基础知识和高级特性
Python语法基础
Python字符串解析
Python时间和日历
Python文件操作
Python面向对象
并发编程
函数式编程
正则表达式
设计模式
排序算法
异常
模块
阶段二：Linux基础
shell操作
系统管理
常见Linux系统
HDFS搭建
阶段三：数据库原理和sql优化
Linux下MySQL数据库
数据库设计和SQL标准
Python数据库操作的库
Linux下MongoDB非关系型数据库
SQL优化和数据库优化
ORM对象关系映射基本思想
阶段四：前端web开发
Html
CSS
PC端页面开发实战流程
Bootstrap
html5和css3
JavaScript
JQuery
阶段五：Python Web后端开发
Django 框架开发
Nginx配置和uWSGI部署
RESTful接口开发
Flask框架开发
电商平台项目
BBS论坛系统
阶段六：爬虫和数据分析
第一个Python网络爬虫
专业HTTP分析工具Fiddler的使用
实际爬虫
Python编码问题
urllib2 的使用
TesseractOCR语言模型爬取使用带验证码登录的网站
Beautiful Soup
XPath & CSS选择器
PhantomJS
Selenium Webdriver
Scrapy大型框架使用代理服务器爬取
Scrapy分布式集群多代理爬虫Redis分布式集群
Redis MongoDB在爬虫里的应用
数据分析工具与模块
阶段七：Python人工智能
机器学习
深度学习