PYPL(Polularity of Programming Language，编程语言流行指数)2月最新榜单显示，python以29.88%的市场份额高居榜首，较去年同期上涨了4.1%。由于其简洁的语法特点及丰富的第三方库，python已经广泛用于web开发、网络爬虫、数据挖掘、大数据分析等领域。近年来，随着大数据及人工智能的发展，python相关的开发岗位（数据挖掘、大数据分析等）需求量越来越大。
既然python的应用领域这么广泛，那么该如何开始python的学习呢。个人认为，python的学习可以分为两步，第一步是python基础知识的学习，第二步可以结合自己想从事的领域进行学习。python基础知识的学习可以参考《流畅的python》这本书，该书涵盖了python数据结构、把函数视作对象、面向对象惯用法、控制流程等内容，非常有助于开发者写出简洁、易读、快速的python代码。
熟悉了python的基础知识后可以结合自己想从事的领域进行第二部分的学习。目前，python已经广泛用于大数据、人工智能、web开发等领域，不同领域需要学习的内容也是大不相同。
大数据：python是开发大数据统计及分析任务（hadoop、spark）的首选语言。如果想从事大数据领域的话需要学习大数据生态圈的各种组件，了解每一层组件的原理及架构设计，包括HDFS（分布式文件系统）、yarn（资源调度）、spark（分布式计算框架）、hive（数据仓库）、kafka（消息队列）等。
人工智能：由于其丰富的第三方库（numpy、pandas、scikit-learning等），python非常适合用于开发机器学习及深度学习相关应用。首先，可以学习numpy、pandas等第三方库的使用，可以参考《利用python进行数据分析》；然后，可以学习机器学习及深度学习相关基础知识，可以参考周志华编写的西瓜书《机器学习》；最后，可以学习机器学习及深度学习相关的框架（scikit-learning、tensorflow、torch等），可以参考《tensorflow技术解析与实践》。
