這是本月（2022年05月）編程語言的最新排行榜，Python獨占鳌頭，記得去年的好像是5月份之前，Python還一直屈居千年老二，後來躍居龍頭寶座，就沒變過。
本篇文章重點分享關於Python學習路徑的一些想法，歡迎大家一起交流。
今天我去搜集了一些關於分享學習路徑的文章，很多都是滿滿的羅列各種內容，其實不管你想學習什麼，都要
然後：想清楚自己的目標是什麼？ Web開發？數據分析？人工智能（AI）？。。。
繼續：思考我怎麼去學習？
最後：持續改善自己 學習路徑 學習方式 交流方式 知識體系 等等
這樣你才有可能成為一代大神（大神畢竟很稀少，成為一個資深工程師還是不難的）。
先思考：不要人雲亦雲，別人說好就是好，自己先調查、分析、或是向有經驗的學長請教 .
當你想學Python時，建議先百度下，從這三方面先大概了解。
Python的應用場景：稍後過分享，靜靜的等一會
Python在國內火熱程度 文章頭部有一張排行榜圖片，大家不要被這個排行榜給懵了，此排行榜不是針對國內的情況。關於Tiobe的百度百科上是這樣描述的
TIOBE排行榜 [1] 是根據互聯網上有經驗的程序員、課程和第三方廠商的數量，並使用搜索引擎（如Google、Bing、Yahoo!）以及Wikipedia、Amazon、YouTube和Baidu（百度）統計出排名數據，只是反映某個編程語言的熱門程度，並不能說明一門編程語言好不好，或者一門語言所編寫的代碼數量多少。
例如：排在第10位的PHP，排名是比較靠前的，但現在在國內就不太香了，最初國內很多大廠的網站或者系統都是用PHP開發，後來都轉成Java、Go做了重構。 如何了解火熱程度：這塊大家可以去招聘網站上搜索就知道了，1:看職位招聘數量 2:職位要求 3:職位薪資
回到Python話題，還是比較火的，尤其在數據分析領域，不二人選的編程語言，所以如果你將來想搞數據分析、AI方面的，學習Python，至少短期來看，方向上不會有什麼問題。
提示：自己多去搜索了解編程語言過去、現在、未來趨勢，千萬不要人雲亦雲，別人說學這個好，我就開干，沒有調查就沒有發言權
我分成2張圖，一張圖文字太小，定方向是至關重要的一個環節，如果方向都沒搞清楚，一股腦想到哪學到哪，很可能學的都是一瓶子不滿半瓶子咣當。
下一張，圖片有些錯位
從大方向分，可分為
服務器端開發
科學計算
數據分析
機器學習/深度學習
自動化測試/運維
… 這些方向，每一個別說搞精了，搞的像模像樣都很不容易。比如深度學習，又分自然語言、圖像視覺等子分支。每一個子分支深入進去，都夠學幾年的。
有些方向會依賴周邊技術的，然後才能成為一個體系，比如服務器端開發
你大概需要這麼一個學習路徑
Python基礎學習
學習框架：Flask Or Django
學習SQL基本語法（DML、DDL）
學習MySQL（關系數據庫）
學習Redis（緩存數據庫）
Python並發庫等進階知識學習
之後可能會涉及消息隊列、文檔數據庫等等的學習 如果你是個新手，想找後端開發的工作，學習了這些，進入團隊融合的會快，能很快找到感覺。
如果你在讀大學，建議大家可以考慮按這個路徑學習 科學計算庫學習數據分析相關幾個庫機器學習深度學習
為啥要這樣建議 第一：數據分析、AI是熱門崗位，人才需求很旺盛，就業容易第二：起薪高，有錢賺第三：機器學習、深度學習的深入學習會涉及很多數學知識，比如統計、概率等等，同學們正在學數學，能很好的理解模型的推導過程。對於畢業幾年的學長，很可能大學學的數學都還給老師了，想學AI這塊還要從新學，所以正在讀大學的同學是有優勢的
關於學習路徑歡迎和大家一起討論，分享心得
關於搭環境，既然學習Python
接下來選IDE，建議這兩款大家都安裝上 Pycharm Or VSCode：適合做項目 Web網站開發後端開發 JupyterLab：數據科學家的首選工具 學習數據分析、機器學習、深度學習的必須要裝學習運維，自動化測試，裝這個工具就沒必要了
編輯器：Sublime Text Or Atom更輕量的編輯器，建議裝上
關於安裝，我之前在公眾號【小碼匠和老碼農】裡寫過些文章，大家可以參考下安裝Python那點事，最詳細的教程萬字長文：深度全面了解Conda的各種騷操作數據科學神器JupyterLab的使用(精簡版)
先上圖
菜鳥教程: 拿數據分析舉例，這個網站提供了很多基礎教程 Python 3 教程Pandas 教程NumPy 教程Matplotlib 教程
一本好書：為啥叫一本好書，想提醒大家不要買一堆書，一是你也看不過來，二是書也挺貴的，三是內容很多都是雷同的 例如 Python基礎學習，買一本蟒蛇書就可以了 機器學習，可以買一本周志華老師的書 建議：馬上618了，大家可以趁這個機會囤批書
廢話不多說，上圖
關於勇進階這塊，千萬
別覺得自己看了幾本書，寫了點代碼，水平就高了
別覺得。。。 這塊是想給大家潑冷水，在你沒見過真正的大神之前，要一直謙虛， 學習，學習，在學習
想進階學習幾個途徑
找項目做 比如你學了機器學習的知識，可以去參加比賽，驗證所學比如你學數據分析，可以下載一份基金數據，然後去從多個角度去分析數據
github github上開源了很多優秀框架的源代碼和項目代碼，大家可以去找適合自己的，去學習別人的代碼、思想、理念等等
開源框架 建議有精力的同學可以去研究下開源框架的源代碼，提高自己對底層的了解和架構設計能力
gitee 這個就不多說了，托管了很多源代碼，和github類似
上圖
關於打比賽，現在很多比賽都是團體賽，在參加比賽的過程中，你能多方面鍛煉自己能力。
比如：規劃能力、協調能力、領導力、對外社交能力、技術提升力。
小碼匠去年參加了：“天池·TEENTOP杯”AI少年挑戰賽-數據科學挑戰賽中級賽道，獲得了冠軍，成績雖然打的不錯，但這個不是最重要的，重要的是
結交了幾個喜歡學編程的志同道合的朋友，一起學習；
一入猿門深似海，從此成為OI人。
因為2月份北京疫情原因，後來沒有能成行去杭州阿裡達摩院參加總決賽，雖然很遺憾，如果去了，能開闊視野，認知到自己的不足，見識外面更大的世界
大家可能會有些疑惑，這兩個東東怎麼可能會是神兵利器，扯淡呢吧。
不是扯淡，安裝這兩個神器的目的
逐步完善自己的知識體系
提升自己學習效率 下面這張圖是小碼匠在學習OI時日常整理知識體系
千萬不要讓自己的知識過於碎片化，養成記筆記、梳理知識習慣
關於學習路徑進行了粗淺分享，歡迎和大家一起交流，一起探討，關注：小碼匠和老碼農，一起持續分享高質量知識
作者：小碼匠與老碼農
游戲編程，一個游戲開發收藏夾~
如果圖片長時間未顯示，請使用Chrome內核浏覽器。
