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一开始绝不陷入底层原理和细枝末节的纠缠

这个坑，是把我坑的最深的坑。

举个例子，我学到函数的时候，我在开始的时候只需要，学会怎么定义函数，怎么调用函数这些基础知识，完全不需要一开始就深入到，研究函数参数的传递规则，到底是值传递，还是引用传递。

不是说这底层知识不重要，至少在入门的时候，我们不用一上来就深入这个层面。因为知识的学习，是一个线性的，从潜入深的顺序。如果一开始，就眉毛胡子一把抓，不分主次，可能我们很快就会体会到“从入门到放弃”是一种什么样的感觉。

而且我们在后续的学习过程中，其本身就是在“运用中深入理解，在深入理解中优化应用”。相互印证理解，是一种自然而然的深入学习过程。

Python是一种通用的脚本开发语言，比其他编程语言更加简单、易学，其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底，因此非常适合快速开发。Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均具有明显的优势。

学Python能够挑选的岗位许多，Python开发工程师、人工智能工程师、大数据分析工程师、爬虫开发工程师、搜索引擎工程师、游戏开发工程师、系统运维工程师、全栈工程师等都能做，并且人工智能有关的岗位一般薪资都比较可观，根据职友集数据显现，北京Python开发工程师平均工资：¥ 21690/月，并且较2018年，增长13.6%。这说明Python的作业远景还是很不错的，薪资涨幅比较大，发展前途很好。

Python比较流行

Python语言使用广泛，代码范例也很多，便于读者快速学习和掌握。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。

在科学和金融领域，Python 语言得到了广泛应用。SciPy 和 NumPy 等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作，这些函数库增加了代码的可读性，学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能。另外，科学函数库 SciPy 和 NumPy 使用底层语言（C 和 Fortran）编写，提高了相关应用程序的计算性能。

Python 的科学工具可以与绘图工具 Matplotlib 协同工作。Matplotlib 可以绘制 2D、3D 图形，也可以处理科学研究中经常使用到的图形。

Python 开发环境还提供了交互式 shell 环境，允许用户开发程序时查看和检测程序内容。

Python 开发环境将来还会集成 Pylab 模块，它将 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 合并为一个开发环境。

现在IT训练组织的Python人工智能训练费用一般在1万5千到2万左右。乍一看好像很贵，其实想想不高。结业后，一个月的薪酬差不多了。一线大城市比非一线城市就业机会多，位置多，人才需求量大。薪酬待遇都超越10K，大部分都在12K以上。

不要挑选网上训练学费在一万元以下的组织，这些组织几乎不可信。牢靠的训练组织为了确保教育质量，必须有实战项目的训练等，有经验的好老师授课，开宣布赶上企业需求的课程和实践牢靠的实战项目。挑选牢靠的Python训练组织是自己的责任，不要贪图便宜的东西。