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学习可以按照以下路线进行：阶段一：Python开发基础Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。阶段二：Python高级编程和数据库开发Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。阶段三：前端开发Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。阶段四：WEB框架开发Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。阶段五：爬虫开发Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。阶段六：全栈项目实战Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。阶段七：数据分析Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。阶段八：人工智能Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。阶段九：自动化运维&开发Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。阶段十：高并发语言GO开发Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

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Python 其实挺简单的，也挺强大的。我用 Python 做科学计算，自学一年，也记了一年的笔记。附上笔记的链接：GitHub - 中文 Python 笔记Jupyter Notebook - 中文 Python 笔记就我个人而言，主要的感受如下：English is important.大部分的文档，帮助都是英文的，很多函数的命名都与英文意思相关，不学好英文怎么行。中文翻译版？呵呵，我反正是不看的。Try it yourself.很多事情要自己动手做一遍才有感觉，光靠看是没有用的。不试试怎么知道这东西怎么用，有多少种用法？Ipython Notebook (or Jupyter Notebook) is useful.不得不说，Ipython Notebook 是用来学习 Python 的好工具，既可以看别人的说明和结果，又可以自己尝试，比那些只能看不能玩的教程好多了。Start coding in Python.学了那么多东西之后，会用才是王道啊。而且，大部分教程中给的实例都不会很复杂，一到实用的部分，肯定会有很多新问题出现，搞定这些新问题，你的水平肯定又上了一个台阶。Learn how to find code.因为用 Python 的人很多很多，基本上你能想到的功能，都会有现成的实现，造轮子不如用轮子啊。附上现在笔记的目录：01. Python 工具01.01 Python 简介01.02 Ipython 解释器01.03 Ipython notebook01.04 使用 Anaconda02. Python 基础02.01 Python 入门演示02.02 Python 数据类型02.03 数字02.04 字符串02.05 索引和分片02.06 列表02.07 可变和不可变类型02.08 元组02.09 列表与元组的速度比较02.10 字典02.11 集合02.12 不可变集合02.13 Python 赋值机制02.14 判断语句02.15 循环02.16 列表推导式02.17 函数02.18 模块和包02.19 异常02.20 警告02.21 文件读写03. Numpy03.01 Numpy 简介03.02 Matplotlib 基础03.03 Numpy 数组及其索引03.04 数组类型03.05 数组方法03.06 数组排序03.07 数组形状03.08 对角线03.09 数组与字符串的转换03.10 数组属性方法总结03.11 生成数组的函数03.12 矩阵03.13 一般函数03.14 向量化函数03.15 二元运算03.16 ufunc 对象03.17 choose 函数实现条件筛选03.18 数组广播机制03.19 数组读写03.20 结构化数组03.21 记录数组03.22 内存映射03.23 从 Matlab 到 Numpy04. Scipy04.01 SCIentific PYthon 简介04.02 插值04.03 概率统计方法04.04 曲线拟合04.05 最小化函数04.06 积分04.07 解微分方程04.08 稀疏矩阵04.09 线性代数04.10 稀疏矩阵的线性代数05. Python 进阶05.01 sys 模块简介05.02 与操作系统进行交互：os 模块05.03 CSV 文件和 csv 模块05.04 正则表达式和 re 模块05.05 datetime 模块05.06 SQL 数据库05.07 对象关系映射05.08 函数进阶：参数传递，高阶函数，lambda 匿名函数，global 变量，递归05.09 迭代器05.10 生成器05.11 with 语句和上下文管理器05.12 修饰符05.13 修饰符的使用05.14 operator, functools, itertools, toolz, fn, funcy 模块05.15 作用域05.16 动态编译06. Matplotlib06.01 Pyplot 教程06.02 使用 style 来配置 pyplot 风格06.03 处理文本（基础）06.04 处理文本（数学表达式）06.05 图像基础06.06 注释06.07 标签06.08 figures, subplots, axes 和 ticks 对象06.09 不要迷信默认设置06.10 各种绘图实例07. 使用其他语言进行扩展07.01 简介07.02 Python 扩展模块07.03 Cython：Cython 基础，将源代码转换成扩展模块07.04 Cython：Cython 语法，调用其他C库07.05 Cython：class 和 cdef class，使用 C++07.06 Cython：Typed memoryviews07.07 生成编译注释07.08 ctypes08. 面向对象编程08.01 简介08.02 使用 OOP 对森林火灾建模08.03 什么是对象？08.04 定义 class08.05 特殊方法08.06 属性08.07 森林火灾模拟08.08 继承08.09 super() 函数08.10 重定义森林火灾模拟08.11 接口08.12 共有，私有和特殊方法和属性08.13 多重继承09. Theano09.01 Theano 简介及其安装09.02 Theano 基础09.03 Theano 在 Windows 上的配置09.04 Theano 符号图结构09.05 Theano 配置和编译模式09.06 Theano 条件语句09.07 Theano 循环：scan（详解）09.08 Theano 实例：线性回归09.09 Theano 实例：Logistic 回归09.10 Theano 实例：Softmax 回归09.11 Theano 实例：人工神经网络09.12 Theano 随机数流变量09.13 Theano 实例：更复杂的网络09.14 Theano 实例：卷积神经网络09.15 Theano tensor 模块：基础09.16 Theano tensor 模块：索引09.17 Theano tensor 模块：操作符和逐元素操作10. 有趣的第三方模块10.01 使用 basemap 画地图10.02 使用 cartopy 画地图10.03 探索 NBA 数据11. 有用的工具11.01 pprint 模块：打印 Python 对象11.02 pickle, cPickle 模块：序列化 Python 对象11.03 json 模块：处理 JSON 数据11.04 glob 模块：文件模式匹配11.05 shutil 模块：高级文件操作11.06 gzip, zipfile, tarfile 模块：处理压缩文件

想要系统的自学Python，就要有一套系统的学习Python的视频教程，如果是0基础，可以先从Python基础课程学习，学习的过程中要边看视频，边动手操作，入门之后，可以找一些实践试题做一做，多思考原理，这样就能从根本上学会Python，学习的后期要动手做项目，毕竟Python技术的掌握是要从实践中来的，只要你能坚持，动手能力强，智商还算正常，学好Python就不是什么问题的！