这里为什么用 Python 举例呢？

因为在很多人看来，Python 比较“简单”。

写这篇文章主要是因为我在知乎上看到了一条有趣的动态：

该条动态的作者认为一个高考600分以上的人，一天时间能学会 Python，一周时间就能推完 Andrew Ng 的 ML 课程。

恰好，我是一个高考600分以上的人，学过 Python，也看过 Andrew Ng 的 Machine Learning 课程。所以我想设身处地就这个话题聊一聊，到底能不能在短时间内学会 Python，这里我们不限制时间为一天，就一周好了。

我并不反对上图中作者的观点，因为我确实只用了一天就初学和上手了 Python(大学四年级)，还写出了小应用。不过这个学习成果存在一个不可忽略的前提条件：在学习 Python 之前，我已经写过两年 C++ 和一年 Java 了。

和没有一点基础的人相比，我已经拥有了大量的编程实践经验和计算机理论知识，所以我能一天上手 Python，并不是非常奇怪和罕见的现象。

1.站在山顶能看见什么？

针对上面的问题，我的观点是：即使是高考600分以上的人，如果没有一定的编程基础，也很难在一周内学会 Python。

当然，也不排除有人是天才，可以速成。但是至今我还没有发现这样的人。我女朋友、我周围的同学，高考都是600分甚至650分以上，但我真的没有见过谁能一天或一周就学会编程的。

那么，更一般的情况是，高考600分以上的人尚且不能一周学会 Python，那些没有600分以下的人是不是更难学会呢？从概率上讲，是的，这里不是歧视，只是阐述一种现象。

但为什么时常有人说可以快速入门 “Python”，是他们在说假话吗？

我想他们并没有说假话，只是忽略了一个关键的问题——我在前文提到的“基础”。有了基础之后，一周入门 Python，速成 Django，一天学会爬虫，这都是再正常不过的事情了。但这些对于完全没有接触过编程的同学来说，实在是难度太大。

之前听过我的一个直系学长关于创业的讲座，我印象最深刻的一幕，是台下的同学请他分享一下自己在创业过程中遇到的困难，他答道——当你走过荆棘、越过重重困难走到山顶的时候，你看到的是一望无际的远方和光明，之前的困难你都会忘得一干二净。

这句话我十分认同，我在第一次高考失利后复读过一年，每当我读到自己在复读时期记录的点滴生活，都会感叹那些日子是多么艰难，却总是忘记那就是我曾经的生活，忘记复读的那个人是我，忘记那些日子究竟有多苦。唯一记得的就是我复读后的成绩——比前一年多考了140多分。

人在经历重重磨难并取得暂时的成功后，会很容易忘记自己受过的苦，记得的只是成功。

所以，当有人告诉你可以快速学会一项大部分人都很难学好的技能时，有三种可能，一是他在装逼，二是他是天才，三是他努力过了却忘记了自己的努力。大部分情况下，是第三种。

一周学不会 Python。

2.Python真的简单吗？

为什么很多人都觉得 Python 简单，到底是谁在说 Python 简单，Python 是否真的简单，如果真的简单它到底简单在哪里？

我想，很多人说 Python 简单指的是“语法”层面的简单。的确如此，Python 和其他编程语言如 C++、Java、PHP、Go 相比，语法要简单很多。

除了语法简单，Python 天然适合和数据打交道，对数据的处理相对其他编程语言也是比较方便，内置的数据结构也比较少。

但是我们很容易忽略一个问题：编程语言不能独立于业务而单独存在，编程是为了解决问题的。各个编程语言都有自己擅长的方面，比如 Linux 内核系统调用、底层交互方面，C++ 可能更占优势；实际业务场景中有大量的计算任务和并发时，可能要达到某一参数指标，Go 会更加简单。

只是语法简单没有用，在能满足业务要求的前提下，谁最容易达成目标，谁才是最简单的。

况且，Python也没有传说中那么简单，只会语法和能做出东西是有本质区别的，就像你会了 Python 语法，但你能做出数据分析吗，能写爬虫吗，能开发 Web 吗？任何一门编程语言往深学，都会成为工具，能用工具完成具体的任务才是真的学好并用好了它。

我喜欢买书，也喜欢看书，下图是我从书柜上随便拿的几本关于Python的书，有的我看完了，有的正在看，有的还没看，每本书都有几百页厚，任何一个方向往深了学，都不简单。

我们学习的时候，千万不能在刚开始的时候就给自己一个心理暗示：这很简单，很容易学好，如果这样，你将很难在学习中坚持下去。

我时常看到一个有趣的现象，不少人都很在意“编程语言排行榜”，如果自己正在学习 Python 或 C++，而 Python 或 C++ 的排名又上升了，他就会格外开心，反之就开始骂爹喊娘。

其实大可不必这样，学习编程的时候一定不要把自己限定在某一门编程语言中。在实际工作中，大多数情况下我们是根据项目来选择合适的编程语言，而不是根据编程语言选择合适的项目。

比如你一直写 C++，但是来了一个适合用 PHP 做的需求，即使你不会 PHP，你也得用 PHP 写。不会写也要一天入门，工作就是这样的，别问我为什么，工作一年半我已经写过 JAVA、JavaScript、C++、PHP、Python、Lua、Go ... 而我当初入职面试的岗位是C++工程师...

多了解一点没坏处。

3.一步一个脚印

很多初学编程的朋友对如何入门伤透了脑筋，而我的回答只能是：

其实大家现在学习编程比我们当初的条件好多了，我们刚学编程那会儿，慕课还没有流行起来，我那时学C语言看的还是谭浩强的书。哪里有现在这么方便，动不动就送你1024G资料的福利，掩面。

其实学编程和学外语一样，都是阶梯式进步的，而它的特点就是，在学习很长一段时间后都感受不到进步，但突然某一天就开窍了，想通了很多问题，感受到自己的经验值得到了大幅度的提升，然后又会陷入一段平淡期。

当你多经历几次这样的循环，你就算是学会编程了。

学习编程，我们不应该以天为单位，而应该以年为单位。如果非得给一个最快能入门的时间，那就定为三个月吧，如果你真的在三个月里用大量的时间投入去看一门课，啃一本书，三个月后你应该会到达一个新的 Level，就算是入门了。

无论如何，加油！如果你想了解我是如何学习编程的，

需要Python学习资料的，转发私信小编“资料”

阶段一：Python基础知识和高级特性

1、Python语法基础

2、Python字符串解析

3、Python时间和日历

4、Python文件操作

5、Python面向对象

6、并发编程

7、函数式编程

8、正则表达式

9、设计模式

10、排序算法

11、异常

12、模块

阶段二：Linux基础

1、shell操作

2、系统管理

3、常用Linux命令

4、常见Linux系统

5、HDFS搭建

阶段三：数据库原理和sql优化

1、Linux下MySQL数据库

2、数据库设计和SQL标准

3、Python数据库操作的库

4、Linux下MongoDB非关系型数据库

5、SQL优化和数据库优化

6、ORM对象关系映射基本思想

阶段四：前端web开发

1、Html

2、CSS

3、PC端页面开发实战流程

4、Bootstrap

5、html5和css3

6、JQuery

阶段五：Python Web后端开发

1、Django 框架开发

2、Nginx配置和uWSGI部署

3、RESTful接口开发

4、Flask框架开发

5、电商平台项目

6、BBS论坛系统

阶段六：爬虫和数据分析

1、第一个Python网络爬虫

2、专业HTTP分析工具Fiddler的使用

3、实际爬虫Python编码问题

4、urllib2 的使用TesseractOCR语言模型爬取使用带验证码登录的网站

5、Beautiful Soup

6、XPath & CSS选择器

7、PhantomJS

8、SeleniumWebdriver

9、Scrapy大型框架使用代理服务器爬取

10、Scrapy分布式集群多代理爬虫Redis

11、分布式集群Redis MongoDB在爬虫里的应用

12、数据分析工具与模块

阶段七：Python人工智能

1、机器学习

2、深度学习