【个人介绍】

本人大学专业为“高分子材料与工程”，属化学方向，毫无编程经验，但在18年中由于工作需要处理大量数据，“被迫”学习了数据库和Python，虽然不能算是精通，但完成了从0到熟练的掌握。

【学习目的应先于学习方法】

对于学习我也认同技多不压身，但如果纯粹是跟风学习是没有必要的。如果想自学Python，我认为首先不是想我要学什么，怎么学，而是我为什么要学？想清楚了学习目的这是道的层面，而学什么、怎么学是术的层面。王阳明有言：“杀人须就咽喉上着刀，吾人为学，当从心髓入微处用力，自然笃实光辉”，也就是要让我们追本溯源，才找到真正该学的东西。

我也看到很多回答讲python可以做这个，可以做那个，其实这些都不重要，重要的是：我要用它来做什么！！！

对于我自己学习python就是要解决工作中的问题：数据量过大，Excel已无法处理

电脑处理速度慢，经常容易卡

Excel要进行重复性操作，需要学习VB，也是要学一门语言，还不如就就学python

所以我最终仅仅选择了python中的一个小的分值：用python进行数据处理，然后再到实践中不停补充相关知识点。而python的知识点浩如繁星，比如数据处理、网站后台、人工智能等，不针对具体的应用，只是纯粹的去学习的话，很容易掉入空洞的学习中。

所以我的建议是：最好是生活、工作中有实际需要再去学习，一边做项目，一边发现问题，一边学习知识点，比如：喜欢炒股的可以学习python通过API获取金融数据，进行选股；做数据处理的可以深度学习python如何进行数据处理；需要采集大量数据的可以研究python爬虫。

【我的学习历程】

第一阶段(一个月)：先学习数据库

为什么要先学习数据库：数据库语言相对编程语言简单，对于0基础小白1周-1个月就可以掌握，这对于python语言的学习能打下一定的基础，通过数据库语言培养一定的语感，要成良好的编程的一些习惯：比如对齐、分行等。学好数据库相当于先易后难，有助于培养信心，培养习惯。

数据库是python数据处理、网站、人工智能等的基础，无论你后续选什么方向，数据都是重要的资料。比如数据处理超过100万行的表格就不适于用Excel储存了，而数据库可以存储上亿的数据；建网站同样需要学习数据库，存储用户名、用户密码都会用到；爬虫爬取的数据也可以直接存入数据库。

学了数据库即使不去学编程了，也可以应付一个小公司的数据处理了

我的学习步骤：建议学习MySQL，而不是微软SQL和Access，虽然大同小异，但MySQL应用更广泛，并且是开源的，用的企业比较多。先学习基础，跟着SQL入门经典一步步了解：数据类型、建立表格、查询、多表格查询等，基础学完基本就可以解决工作中大部分问题了。我在学习过程中，给部门建立了客户基础信息表、销售明细表、app登陆数据表等，通过多表格的查询，建立了客户客单价、订货频次、每月产出等分析型表格；

进阶学习，学习一些复杂的语句，比如条件判断等，case、having、when等语句的应用，能让分析更加精准。我在学习过程中，需要将客户归类，比如：需要将下单1-5次的客户归入“低频客户”，5-10次的归入“中频客户”，10次以上归入“高频客户”，这就需要用到高级的case语言。再学习sql中的view，建立一些view根据其他的表格动态生成数据，就不要经常写代码了。

学习一些可视化工具：虽然可视化工具可以让我们不用再用DML语言等去操作数据库，但是前面的基础还是要学的。推荐的可视化工具：最好用的Navicat，但是要收费，可以直接将Excel导入数据库；HeidiSQL，不收费，但是只能导入csv，容易崩溃；MySQL自带的workbench，可视化不高，并且只有英文版

学会解决sql中的问题：可以尝试在自己电脑上搭建一个数据库，比如上市公司财务数据，就会遇到很多问题，比如数据库不能自动启动，启动了无法登陆等问题【可以找我交流】

建议购买一本SQL入门经典或者一套书

第二阶段：3个月学习python，主要用于数据处理基础学习，了解python最基本的语法、逻辑等，对于我没用的章节就直接跳过。这里需要重点了解语法、数据结构、条件控制、循环、操作文件(后面会经常用到)、处理错误、自定义函数、对象等，这些基础知识其实不用买书都可以学到，网上已有很多的教程，个人觉得比较系统的W3Cschool python3教程，廖雪峰 python3教程，如果要买书，对于小白不推荐买大部头的全面书，我当时看的《Python零基础入门学习(第2版)》，相对有趣，全面，对于我不感兴趣的章节比如：GUI和游戏设计就直接跳过了

专门学习数据处理，跟着《利用Python进行数据分析》一步步走。这里需要重点学习：导入和导出数据，pandas的各种操作、函数、时间序列、Matplotlib作图。在工作期间，我们的数据表都是大数据平台推送，下载下来后放到指定文件夹，用pandas导入，通过对dataframe的一系列操作、规整导出为销售部和个人的KPI达成情况，在这次实践中发现了很多书上没有的问题，也发现了书中写错的地方。如果没有这次实践，我也许会放弃学习python，因为很多问题是必须通过实践才能发现，即使知道这些知识点也不一定能用好，这就是我开头强调的：自己有能应用的领域再去学习，否则会学的很肤浅。

数据处理进阶：python与MySQL的互动。通过用python的库登陆数据库，直接在脚本中操作数据库，可以有效解决python的数据来源只有Excel的问题，这样python就能处理更大量的数据了。

第三阶段：尝试做一些其他项目，练练手，具体可参考这个回答爬虫：爬取过B站一个区的所有UP主及其视频的信息、登陆公司网页自动下载表格、批量下载图片【如需源代码可私信交流】

API获取数据：通过Tushare库获取上市公司财报，通过淘客API获取最近最畅销的淘客推广品，【如需源代码可私信交流】

批量下载视频：学习you-get,youtube-dl库可以批量下载各大视频网站的视频

我认为学习中的坑：想学的东西很多，其实自己基本用不上，花了大量的时间和金钱，比如：我想自学Django开发一个网站，实际上等书买回来了发现这种稍微大点的项目，仅仅是安装依赖库都可能把你弄崩溃，版本过多不兼容，有些问题上网都搜不到；就算学会Django这种后端，还需要学前端html、css、js等才能开发一个好的网站。这种过于复杂的能花钱交给别人的就交给别人，就没有必要完全自己去弄。

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