学习python主要是自学或者报班学习的方式，但不建议自学。
如果想通过学习python改行，那就需要明确一下自己的方向。因为python编程有很多方向，有网络爬虫、数据分析、Web开发、测试开发、运维开发、机器学习、人工智能、量化交易等等，各个方向都有特定的技能要求。
想学的话，当然是可以学习的。python是一门语法优美的编程语言，不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率，也可以单独作为一项高新就业技能！
python可以做的事情：
软件开发：用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的；
数据挖掘：python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少；
游戏开发：python扩展性很好，拥有游戏开发的库，而且游戏开发绝对是暴力职业；
大数据分析：如今是大数据的时代，用python做大数据也是可以的，大数据分析工程师也是炙手可热的职位；
全栈工程师：如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势；
系统运维：python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的。
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
请点击输入图片描述
温馨提示：内容为网友见解，仅供参考
第1个回答 2019-05-17
从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫
用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把，据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。
除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序，复杂度差了很多倍。
Web 程序
除了爬虫，Python 也广泛应用到了 Web 端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架，豆瓣的后台也是基于 Python。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架还有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通过上述框架，你可以很方便实现一个 Web 程序，比如我认识的一些朋友，就通过 Python 自己编写了自己的博客程序，包括之前的 zhihu.photo，我就是通过 Flask 实现的后台(出于版权等原因，我已经停掉了这个网站)。除了上述框架，你也可以尝试自己实现一个 Web 框架。
桌面程序
Python 也有很多 UI 库，你可以很方便地完成一个 GUI 程序(话说我最开始接触编程的时候，就觉得写 GUI 好炫酷，不过搞了好久才在 VC6 搞出一个小程序，后来又辗转 Delphi、Java等，最后接触到 Python 的时候，我对 GUI 已经不感兴趣了)。Python 实现 GUI 的实例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 实现的服务器端和客户端程序。
人工智能(AI)与机器学习
人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。
机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。
科学计算
Python 的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用 C 改写，Python 调用。同时，Python 可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门。包括 scipy、numpy 等用于科学计算的第三方库的出现，更是方便了又一定数学基础，但是计算机基础一般的朋友。
用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把，据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。
除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序，复杂度差了很多倍。
Web 程序
除了爬虫，Python 也广泛应用到了 Web 端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架，豆瓣的后台也是基于 Python。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架还有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通过上述框架，你可以很方便实现一个 Web 程序，比如我认识的一些朋友，就通过 Python 自己编写了自己的博客程序，包括之前的 zhihu.photo，我就是通过 Flask 实现的后台(出于版权等原因，我已经停掉了这个网站)。除了上述框架，你也可以尝试自己实现一个 Web 框架。
桌面程序
Python 也有很多 UI 库，你可以很方便地完成一个 GUI 程序(话说我最开始接触编程的时候，就觉得写 GUI 好炫酷，不过搞了好久才在 VC6 搞出一个小程序，后来又辗转 Delphi、Java等，最后接触到 Python 的时候，我对 GUI 已经不感兴趣了)。Python 实现 GUI 的实例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 实现的服务器端和客户端程序。
人工智能(AI)与机器学习
人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。
机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。
科学计算
Python 的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用 C 改写，Python 调用。同时，Python 可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门。包括 scipy、numpy 等用于科学计算的第三方库的出现，更是方便了又一定数学基础，但是计算机基础一般的朋友。
第2个回答 2018-03-14
1、网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣
2、自动化运维：自动化处理大量的运维任务
3、数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果
4、游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中
5、自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。
6、网站开发：借助django,flask框架自己搭建
为大家分享一些Python学习经验:
1、寻找一本Python教程书籍，要求讲解浅显易懂、全面细致、例程较好，专注于这一本，从头开始研究，把整本书掌握透彻。
2、找一个项目练手，熟悉基础后，深入学习就要去练习实际项目，做一个实际的网站，可以和其他人合作，可以是商业网站，也可以是博客网站等，在实际操作中，查漏补缺，或者是看扣丁学堂的视频进一步提升自己。
3、找一个导师，在Python培训中，找一个已经会Python的人，或者Python开发人员，在学习或实操中，遇到问题找他指点，这样才能事半功倍，一个人钻研会耽误许多精力。当然，对于许多初学者而言，在学习Python的时候，面对的不仅仅是Python这门语言，还需要面临“编程”的一些普遍问题，所以就需要有人指导学习。本回答被网友采纳
2、自动化运维：自动化处理大量的运维任务
3、数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果
4、游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中
5、自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。
6、网站开发：借助django,flask框架自己搭建
为大家分享一些Python学习经验:
1、寻找一本Python教程书籍，要求讲解浅显易懂、全面细致、例程较好，专注于这一本，从头开始研究，把整本书掌握透彻。
2、找一个项目练手，熟悉基础后，深入学习就要去练习实际项目，做一个实际的网站，可以和其他人合作，可以是商业网站，也可以是博客网站等，在实际操作中，查漏补缺，或者是看扣丁学堂的视频进一步提升自己。
3、找一个导师，在Python培训中，找一个已经会Python的人，或者Python开发人员，在学习或实操中，遇到问题找他指点，这样才能事半功倍，一个人钻研会耽误许多精力。当然，对于许多初学者而言，在学习Python的时候，面对的不仅仅是Python这门语言，还需要面临“编程”的一些普遍问题，所以就需要有人指导学习。本回答被网友采纳
第3个回答 2018-03-15
Python可以做什么？
1）网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣
2）自动化运维：自动化处理大量的运维任务
3）数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果
4）游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中
5）自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。
6）网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站。
7）爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。
具体日常比如自动备份你的MP3；
还有可以做网站，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的；
也可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。
总之就是能干很多很多事啦！
而Python又是人工智能开发的主流语言，学习Python可以做人工智能工程师。千锋还不错，想学Python可以去看看本回答被网友采纳
1）网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣
2）自动化运维：自动化处理大量的运维任务
3）数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果
4）游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中
5）自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。
6）网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站。
7）爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。
具体日常比如自动备份你的MP3；
还有可以做网站，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的；
也可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。
总之就是能干很多很多事啦！
而Python又是人工智能开发的主流语言，学习Python可以做人工智能工程师。千锋还不错，想学Python可以去看看本回答被网友采纳
第4个回答 2018-03-13
1、网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣
2、自动化运维：自动化处理大量的运维任务
3、数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果
4、游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中
5、自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。
6、网站开发：借助django,flask框架自己搭建
为大家分享一些Python学习经验:
1、寻找一本Python教程书籍，要求讲解浅显易懂、全面细致、例程较好，专注于这一本，从头开始研究，把整本书掌握透彻。
2、找一个项目练手，熟悉基础后，深入学习就要去练习实际项目，做一个实际的网站，可以和其他人合作，可以是商业网站，也可以是博客网站等，在实际操作中，查漏补缺，或者是看扣丁学堂的视频进一步提升自己。
3、找一个导师，在Python培训中，找一个已经会Python的人，或者Python开发人员，在学习或实操中，遇到问题找他指点，这样才能事半功倍，一个人钻研会耽误许多精力。当然，对于许多初学者而言，在学习Python的时候，面对的不仅仅是Python这门语言，还需要面临“编程”的一些普遍问题，所以就需要有人指导学习。本回答被网友采纳
2、自动化运维：自动化处理大量的运维任务
3、数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果
4、游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中
5、自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。
6、网站开发：借助django,flask框架自己搭建
为大家分享一些Python学习经验:
1、寻找一本Python教程书籍，要求讲解浅显易懂、全面细致、例程较好，专注于这一本，从头开始研究，把整本书掌握透彻。
2、找一个项目练手，熟悉基础后，深入学习就要去练习实际项目，做一个实际的网站，可以和其他人合作，可以是商业网站，也可以是博客网站等，在实际操作中，查漏补缺，或者是看扣丁学堂的视频进一步提升自己。
3、找一个导师，在Python培训中，找一个已经会Python的人，或者Python开发人员，在学习或实操中，遇到问题找他指点，这样才能事半功倍，一个人钻研会耽误许多精力。当然，对于许多初学者而言，在学习Python的时候，面对的不仅仅是Python这门语言，还需要面临“编程”的一些普遍问题，所以就需要有人指导学习。本回答被网友采纳
相似回答
