自学Python能学会吗？

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

首先，随着当前Python语言的应用越来越普遍，很多职场人和大学生都希望能够通过掌握Python语言来提升职场价值和岗位竞争力，由于Python语言本身比较简单，所以自学Python是完全可以掌握Python编程语法的。

Python语言本身还是比较简单的，初学者在学习的初期就会比较容易建立起学习的成就感，但是在自学Python的过程中，也需要重视以下三方面内容：

第一：重视实验。在学习Python编程的过程中，一定要重视多做实验，通过实验能够逐渐建立起自己的编程思想，同时也会积累一些编程经验，尤其是调试经验。在学习Python编程的过程中，最好要一边使用一边学习，这样往往会有更好的学习效果。

第二：重视相关知识的学习。学习Python语言的过程中还需要同步学习操作系统、计算机网络和数据库等知识，这些知识的掌握情况对于学习Python编程也有比较直接的影响。如果未来要想在程序开发领域走得更远，还需要重视数学相关知识的学习，包括高等数学、线性代数、概率论等。

第三：重视学习方向。学习Python编程最好要有一个明确的学习方向，比如当前把大数据作为学习方向就是不错的选择，在大数据领域内，不论是大数据开发、大数据分析还是大数据运维等岗位，Python语言都有比较普遍的应用。从近两年的人才需求情况来看，大数据开发岗位的人才需求量更多一些。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

同学都学Java，c 等编译型语言，自学python却总被同学嘲讽为是类似JavaScript的脚本语言，没前途,怎么反驳？

还反驳啥啊！自学python别的都不会，本来就没啥前途。不信出去应聘试试，大厂考各种算法直接问蒙。小厂各种琐碎需求，开荒种地也应付不来。没看现在头条上python都往量化投资上挂嘛！就是在编程圈不好混，才跨界发展呢！在头条上搜搜看看讲python有几个正经搞开发的，国内python都快成培训行业的专用语言了。上至成人下至儿童忽悠个便！热爱编程是一回事，用编程养家糊口是另一回事。登月大家只能记住阿姆斯特朗，谁知道背后的那些科学家都叫啥？编程开发也是这样，大家只知道今日头条。背后的写算法的那些人没人了解！反驳同学无非就是证明自己的观点，让自己更有尊严。这和编程语言有啥关系？要是真热爱编程当初上学就应该选择相关的专业。在自己本专业里用心学得了，在配合编程知识辅助自己才是正道。

作为一名研究生，除了可以用python写各种算法之外，还应该如何提高自己的python水平？

如题，作为一个研究生，你用Python写算法，我觉得你应该是想往大数据，人工智能方面发展。

Python这些年随着大数据人工智能的大爆发也变得流行起来，你想再提升自己Python的水平，我觉得你可以从以下着手！

分布式计算框架spark

Apache Spark是一个计算速度快，易用，支持复杂分析的大数据处理框架，大有取代mapreduce之势。

Python虽说在机器学习和人工智能方面有极好的应用，但是Python有一个大缺陷，不支持分布式计算，但是不要紧，spark提供了极好的Python接口Pyspark，借助他，Python在分布式计算、流计算方面有了极大提高。

另外，spark的核心RDD弹性分布式数据集和Python中pandas中的DataFrame十分相似，可以十分方便的相互转化。所以说spark让Python有了分布式处理大数据集的能力。

web后端

Python有十分多的强大的web后端框架，如Django，flask等，学习这这可以巩固Python的基础，又会使用到Python的高级用法，如装饰器，类及魔法方法，数据库等。

学习spark和web后端的优势

你不可能一直在单机上使用模型，你可能会在大数据框架和网站来部署模型，这需要你了解后端和分布式计算，学习这两方面，既能提升Python水平，也能让你在日后的大数据和人工智能领域如虎添翼。

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