非計算機專業(yè)學(xué)編程選哪種語言入門比較好？分享是一種態(tài)度，能分享是一種快樂.很高興也能和您一同探討這個問題，就我個人來說下，我的專業(yè)是工業(yè)自動化，大學(xué)也學(xué)過vbc語言（好像沒有吧大學(xué)計算機基礎(chǔ)課多學(xué)這個

非計算機專業(yè)學(xué)編程選哪種語言入門比較好？

分享是一種態(tài)度，能分享是一種快樂.

很高興也能和您一同探討這個問題，就我個人來說下，我的專業(yè)是工業(yè)自動化，大學(xué)也學(xué)過vbc語言（好像沒有吧大學(xué)計算機基礎(chǔ)課多學(xué)這個），聽說后來工作中要會了vbaexcel辦公自動化、c#、.net、最近在學(xué)python，學(xué)習(xí)總結(jié)過來語言語法最簡單的是python。以及過來人我總覺得編程語言是脈相通的，必須稍微有點數(shù)據(jù)邏輯思維就行，沒啥難的，加油哈！

編程0基礎(chǔ)，適合學(xué)python嗎，有什么課本推薦？

無論是實用性那就易用性，Python全是怎么學(xué)習(xí)編程最具性價比的選擇。在今年，Python早以凌駕于Java成為第一大編程語言。

假如你學(xué)過其他的語言，再學(xué)Python將是讓你的技能樹有所地拓寬思維，有能力踏足更多的領(lǐng)域。

學(xué)習(xí)編程從入門到放棄你的人多如牛毛，很大程度上是只不過，產(chǎn)出和投入的精力幾乎不成正比。

而學(xué)習(xí)Python，幾行代碼就也可以實現(xiàn)一個爬蟲，幾個函數(shù)就是可以做簡單的數(shù)據(jù)分析，寫一個小工具、小游戲都是分分鐘的事情……這種成就感，會催發(fā)你最遺留下來的興趣。

那該如何系統(tǒng)去學(xué)習(xí)Python呢？就像我們會經(jīng)歷200以內(nèi)幾個階段。

1、了解編程基礎(chǔ)

一是變量、編程國家規(guī)范、基礎(chǔ)語法等，這也是能入門編譯程序Python代碼的前提。

二是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，字符串、列表、字典、元組這些是需要相當(dāng)能熟練，數(shù)據(jù)類型將刺穿你整個編程的一直都。

這個部分一些簡單的練習(xí)就是，自己構(gòu)造一個數(shù)據(jù)類型，然后再去實現(xiàn)基本是的用法。比如你自己構(gòu)造一個列表，基于列表中數(shù)據(jù)的訪問、可以更新、刪出等基本操作，比如len()、maxv()、min()函數(shù)，在內(nèi)append()、count()、construct()等方法。

函數(shù)和方法是實現(xiàn)程序數(shù)據(jù)增刪改查的基本上途徑，要是你在實際操作中遇到了數(shù)據(jù)操作的問題，可以在具體詳細(xì)的數(shù)據(jù)類型下查看具體用法。

PS:這些理論基礎(chǔ)可以不在網(wǎng)上找視頻學(xué)習(xí)或者看小說怎么學(xué)習(xí)。

2、Python函數(shù)及流程控制

學(xué)習(xí)Python的函數(shù)和控制語句，是能夠去能解決問題的過程。如何能基于判斷和循壞，如何能將單獨計算的功能模塊整體封裝成函數(shù)，這些不僅是寫出了什么代碼的必要條件，也特訓(xùn)編程思維的必經(jīng)之路。

函數(shù)這個部分無外乎函數(shù)的定義、函數(shù)調(diào)用和參數(shù)傳遞，但要都能夠老練地寫出了什么函數(shù)利用按的功能，要特別注意的細(xì)節(jié)很多，也必須不斷地訓(xùn)練。

流程控制則相對于要好完全掌握一些，條件語句和循壞語句在不同的場景下天天練習(xí)幾遍，很清楚判斷和循環(huán)基于的過程，大部分就沒有問題了。

不過到這個地方，基本是的Python知識你也掌握到了，你可以自己去做一些小項目，諸如漢諾塔、各種轉(zhuǎn)換器、記賬工具……

3、憑借Python做些事情

常見在學(xué)習(xí)一段時間之后，你就會有自我的懷疑的過程，好像沒有吧真懂了，不過離做出換算的東西又很遠(yuǎn)，這些東西是否用處不大？

此時此刻不如我了解一些第三方庫，你可以不做更多的事情。.例如用pandas作數(shù)據(jù)處理，用matplotlib做數(shù)據(jù)可視化分析什么，用BeautifulSoup寫爬蟲，借用Flask搭建網(wǎng)站……這些別人搭好的輪子，你直接拿來用就可以了。當(dāng)然像寫爬蟲和網(wǎng)站，你還不需要知道一點其他方面的一些知識（比如說HTTP、HTML、JS、數(shù)據(jù)庫等）。

相對于相同的庫，內(nèi)部的方法、函數(shù)你還需要去熟悉，正在的時候先能夠掌握少部分最常用的方法，在遇見實際的問題的時候，再去查隨機的更多的用法，那樣的話會更高效。

4、探索Python編程

反正第三個階段反復(fù)練習(xí)實踐，你早就基本具備什么一些工作的技能了，比如Python數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、寫工具腳本……

必須你要了解Python的高級特性，如迭代器、生成器、裝飾器等，打聽一下類和面向?qū)ο蟮睦砟?。潛近出去，你也可以去一路探索Python的實現(xiàn)原理，Python的性能優(yōu)化，跳回Python語言本身，去打聽一下計算機的交互原理，還有很長的路要走，但并又不是每一個人都是需要這個過程。

但這些鞭辟入里的東西，又是你的在這個領(lǐng)域立足之地長根的重要條件，相對于堅定走技術(shù)方向的人來說，這個過程是有必要的。此時此刻你再去做應(yīng)用形式層面的一些東西，又會有極其深刻的認(rèn)知。

PS：到了這個階段，自己很可能會遇見一個小坎就較勁，這樣急需一個前輩的或老師的指導(dǎo)，也許是那句話就能解決你一個月解不開的難題。

歸納下來，學(xué)習(xí)Python，最常見的坑有這些：

1.很容易能找到比較合適且優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)資源，絕對無法下手，的或只要找一些材料正在怎么學(xué)習(xí)，極其容易從入門到放棄你；

2.遇到問題還不知道該如何尋找解決辦法，甚至連連問題都具體解釋不不清楚，經(jīng)常被一些米粒大小的問題卡住了，學(xué)習(xí)效率不高；

3.在理論學(xué)習(xí)中無法自拔，學(xué)習(xí)很久之后，發(fā)現(xiàn)應(yīng)該不知道如何在實際中的項目中去應(yīng)用，嚴(yán)重缺乏解決問題的能力；

4.看見了別人的案例都覺得好像聽說是那就怎么回事，但自己去寫代碼的時候依然很麻煩，根本無法訓(xùn)練編程思維。