未来的人工智能将会怎么样?python人工智能难吗?

一周或者一个月。
如果完全靠自己自学，又是从零基础开始学习Python的情况下，按照每个人的学习和理解能力的不同，我认为大致上需要半年到一年半左右的时间。
当然了，Python学习起来还是比较简单的，如果有其他编程语言经验，入门Python还是非常快的，花1-2个月左右的时间学完基础，就可以自己编写一些小的程序练练手了，5-6个月的时间就可以上手做项目了。
从一定程度上来说，一些零基础的初学者想要利用两个月的时间掌握好Python是不太可能的，学习完Python后想要应聘相对应的工作岗位，即便是选择最快的学习方式也是很难实现的，无法快速实现就业。

python自学完全没有问题的。
首先，你必须对自己有信心，编写程序其实没有太高的技术含量，你只需要遵守编程语言的语法规范，然后在这个基础上去实现你想要的功能。
买一本靠谱的教材，或者在网上找一些教程，把教材的内容看明白，然后把例子程序输入电脑运行，接着尝试修改一下，看看会有什么变化，把一套根据自身的知识基础和能力特点来选择一个岗位类型，目前采用Python的岗位类型可以分成三大类，分别是算法岗、研发岗和应用开发岗，不同岗位对于知识结构的要求有所不同。
从近几年的人才需求情况来看，开发岗的人才需求量相对大一些，而且对于开发人员的整体要求也并不算高。教材学完之后，你就大概知道怎么样用python语言写程序了。

人类正在跑步进入人工智能时代，即使是普通人也能在日常生活中体验到人工智能的方兴未艾。

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作为一名大一新生，我对人工智能这个专业比较了解，以下是我认为人工智能的未来：

一.?正确使用人工智能,可以使我们的生活更加便利?
随着时代的发展，当今人工智能所能完成的事情超乎人们的想象。人工智能技术在金融、医疗、制造、教育等多个领域已全面覆盖，实现了技术落地。经过不断的努力和突破，中国的AI不再是亦步亦趋的跟随，而是勇往直前的探索。

与AI讨论工作方案

人工智能便捷人们的生活，开启了全新的工作模式，它们可以保持创造力，提供更优质，更有温度，更有情感，更贴心的服务。人工智能的出现，让这些曾经不可想象的情景成为了现实，更让我们的生活在人工智能的帮助下变得更加便捷。

二.?人工智能在未来可以加快国家的经济高质量发展?
人工智能作为深刻改变人类社会生活的革命性、战略性技术，它的发展进入了前所未有的快车道。我们放眼中国南北，人工智能不再是一个学术名词，它已经深深地融入到了国家的生产发展中。比如智能移动机器人在疫情期间成为了药品搬运的主力军，智能扫描装置可以快速识别药品监管码，实现药品追溯，快速完成了一系列复杂的工作流程。

人工智能帮助运输物品

人工智能的一系列高质量操作，赋予了中国人工智能在互联网，大数据技术上的革命力量，使中国经济得以高质量发展，为中国的工业互联网模式提供了主要的助力力量，大大节约了企业的生产成本。但同时也是一把双刃剑，会造成大量人员失业，加深社会矛盾。所以国家要理清两者之间的关系，合理利用人工智能，公平的分配“蛋糕”。

三.?人工智能未来走进千家万户，造福人类?
人工智能可以为我们带来更加便利和人性化的服务，比如智能家居、智能汽车和智能机器狗等等，就能很好的帮助人类从复杂的工作中解脱出来。未来，在人工智能的帮助下，也许汽车的行驶不再需要用手操控，一切操作指示都可以用语音识别来操纵。以及医疗系统，人工智能可以帮助病人进行挂号排队，帮助病人顺利看病，提供快捷的就诊通道。

如今的人工智能不仅在对话和服务方面不断升级，感听方面也在不断升级，以帮助人类进行工作生活。所以，在各行各业和我们的生活中，我们无不感受着人工智能带来的便利和快捷，未来人工智能走进千家万户已是势不可挡，造福人类。

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所以，人工智能无疑的未来无疑是光明的。所以，为了造福人类的生活，我们一定要正确认识人工智能，规避风险，让人工智能成就我们美好的生活！?

当然，Python是人工智能的首选语言。具体原因如下：

Python在设计上坚持了清晰的风格，让Python成为了一门简单、易读、易维护的语言，让大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。机器学习应用程序是非常复杂的，多阶段的工作流程，而Python的语言设计在机器学习中很有帮助，就是可以提供高层的、基于对象的任务抽象。

其次，Python还提供了机器学习的代码库。Python提供大量的机器学习的代码库和框架，在数学运算方面有NumPy、SciPy，在可视化方面有MatplotLib、SeaBorn，结构化数据操作可以通过Pandas，针对各种垂直领域比如图像、语言、文本在预处理阶段都有成熟的库可以使用。

最后，Python功能强大。Python在机器学习领域之中可以说是大放异彩的。不仅仅只是说一个功能而已，而是Python整体的语言包，一种易学易用的语言，它的生态系统拥有第三方代码库可以覆盖广泛的机器学习用例和性能，可以帮助我们完成更好的工作。

人工智能正在改变我们的生活，数字化被誉为第四次工业革命，物联网、大数据、云计算和人工智能是数字化的技术支撑，而人工智能是顶层工具，未来各行各业会像第二次工业革命用电一样使用人工智能的技术来改造我们的生产效率和生活质量！所以人工智能前景不可限量，现在还处于弱人工智能阶段，强人工智能和超强人工智能阶段还没有到来！

那如果毕业于大数据和人工智能专业就业前景如何呢？

数据科学与大数据技术与人工智能专业不仅有着明朗的就业前景，在就业岗位的薪资待遇上有着无法比拟的就业优势。基本薪酬，薪资水平、就业满意度都优于全国平均水平的专业。随着未来科技应用的逐步推进，人工智能以及大数据技术的岗位需求逐步上升，未来必定会发展为就业前景最好的专业之一。

然后我们看哪些行业急迫需要人工智能的人才呢？金融行业对于智能化人才可谓求贤若渴，金融科技发展如火如荼，各大银行都全力投入。

新零售新消费行业同样是一将难求，这个时代所有的传统行业都值得用数字化的方式来重新做一遍。

智能制造已经爆发性成长，制造业人才相对传统，所以智能制造人才缺口已经达到了70%，市场需求巨大！

相关内容请参考下面视频链接，希望对你有用：

人工智能以后的前景怎么样？加深对于人工智能理解，拥抱未来

未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的，原因有以下几点：
一是智能化是未来的重要趋势之一。
1、随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。
2、人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
二是产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。
1、互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业。
2、人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
三是人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。
1、随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求。
2、未来需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
四是人工智能取代人力，对全球的经济产生影响
1、说到人工智能，大多数人都是比较期待的，当然也有少数人会怀着担忧的心态看到它，因为人工智能的发展，让我们看到了人工智能的高效和服从。
2、在未来，当人工智能的发展进入到一个全新的领域阶段，它是不是就能够取代现在一些行业所需要的人工劳动呢？如果是的话，那么将会有大面积的失业问题出现。
3、人工智能的发展，能够在短时间内对其进行量产，这样就会有很多人下岗，对全球的经济和社会来说，影响都是巨大的。

关于学习周期，从目前情况来看正规的Python人工智能培训时长在五个月左右，只要跟着机构老师好好学习，掌握所授课程知识，是可以找到好工作的。
而且Python人工智能发展前景非常不错，现在学习人工智能是绝佳机会，可以率先抢占先机。

当然，Python是人工智能的首选语言。
人工智能与Python的关系其实很简单，简单的来说学习人工智能的时候Python就是用来操作深度学习框架的工具，实际负责运算，主要的模块并不是说完全应用Python，真正起到作用的程序有很多，需要他们共同协作的情况下才可以完成。
利用Python这门相对于好用的编程语言，通过简单的程序就可以轻松搭建神经网络、填写参数、导入数据等，并且调用执行函数进行连续。为什么会选择使用Python?
用Python实验算法，善于使用Python做科学运算，而且Google内部用Python也是非常多的，采用Python是非常必要的事情。同时Python可以保持API稳定性，因此Python人工智能之间有着密不可分的关系。

因为脚本语言写起来简单容易。
Python虽然慢但是它只是调用AI接口，真正的计算全是C/C++写好的底层，用Python只是写逻辑，即第一步怎么算，第二步怎么算，几行代码就出来了。
换成C++，得先学1个月才能编译通过。不是说用C++写不了上层逻辑，而是代码量太大，开发效率太低，换来总体速度提升1%，不合适。
计算机语言各有适用性，即C/C++速度快适合底层写算法，Python慢但适合上层写逻辑。

选择Python作为基于AI的项目有几个原因，从使用较少的代码到预构建的库。这就是为什么Python是AI和机器学习的好语言：
少代码
选择Python进行AI开发项目的一个主要优点是可以使用的代码更少。为了更好地理解这一点，与其他编程语言（如Java，Ruby和Simula）（第一种面向对象的编程语言）相比，Python可以使用通常所需的总代码量的五分之一来实现相同的逻辑。
虽然人工智能涉及多种算法，但Python提供的测试简易性使其成为竞争对手中最有效的编程语言之一。 Python使得执行所需代码变得更加容易，因此完成一项工作所需的时间更少。
灵活性
由于Python是一种动态类型语言，因此非常灵活。简而言之，这意味着没有“硬性规则”概述如何构建功能。
Python在解决问题方面也提供了更大的灵活性，这对于初学者和经验丰富的Web开发人员来说都很有用。
声望
除了最适合Web开发中的人工智能之外，由于语法比其他编程语言（如Java）更短，因此该语言易于学习。因此，Python在全球范围内越来越受欢迎，从小型企业到负责客户网站的营销机构。
它也很容易安装，并且根据Python软件基金会的说法，“现在很多Linux和UNIX发行版都包含最新的Python”，这使得它更容易上手。
预建库
无论您是经验丰富的Web开发人员还是被要求领导您的企业下一个AI开发项目，您都可以从Python的预构建库中受益。一些可以帮助您实现AI的库包括：
NumPy – 除了明显的科学用途外，NumPy还可以用作通用数据的高效多维容器。
Tensorflow – TensorFlow是一个用于高性能数值计算的开源软件库。其灵活的架构允许在各种平台（CPU，GPU，TPU），桌面，服务器集群，移动和边缘设备上轻松部署计算。
ELI5 – ELI5是一个Python包，它有助于调试机器学习分类器并解释它们的预测。
Pandas – Pandas是一个Python包，提供快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使结构化（表格式，多维，可能异构）和时间序列数据的使用既简单又直观。
Theano – Theano是一个Python库，允许您定义，优化和有效地评估涉及多维数组的数学表达式。
其他库如Norvig可用于实现人工智能算法，有助于节省宝贵的时间。

谢谢邀请，学习选择很重要！！！

从未接触过编程，首先应该选择一门语言那么我推荐python

学习重要是选对方法！！！

python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！

感觉有本书《Python3破冰人工智能从入门到实战》你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。

第 1章　从数学建模到人工智能

1.1　数学建模
1.1.1　数学建模与人工智能1.1.2　数学建模中的常见问题1.2　人工智能下的数学1.2.1　统计量1.2.2　矩阵概念及运算1.2.3　概率论与数理统计1.2.4　高等数学——导数、微分、不定积分、定积分

第2章 Python快速入门

2.1　安装Python
2.1.1　Python安装步骤2.1.2　IDE的选择2.2　Python基本操作2.2.1　第 一个小程序2.2.2　注释与格式化输出2.2.3　列表、元组、字典2.2.4　条件语句与循环语句2.2.5　break、continue、pass2.3　Python高级操作2.3.1　lambda2.3.2　map2.3.3　filter

第3章　Python科学计算库NumPy

3.1　NumPy简介与安装
3.1.1　NumPy简介3.1.2　NumPy安装3.2　基本操作3.2.1　初识NumPy3.2.2　NumPy数组类型3.2.3　NumPy创建数组3.2.4　索引与切片3.2.5　矩阵合并与分割3.2.6　矩阵运算与线性代数3.2.7　NumPy的广播机制3.2.8　NumPy统计函数3.2.9　NumPy排序、搜索3.2.10　NumPy数据的保存

第4章　常用科学计算模块快速入门

4.1　Pandas科学计算库
4.1.1　初识Pandas4.1.2　Pandas基本操作4.2　Matplotlib可视化图库4.2.1　初识Matplotlib4.2.2　Matplotlib基本操作4.2.3　Matplotlib绘图案例4.3　SciPy科学计算库4.3.1　初识SciPy4.3.2　SciPy基本操作4.3.3　SciPy图像处理案例第5章　Python网络爬虫5.1　爬虫基础5.1.1　初识爬虫5.1.2　网络爬虫的算法5.2　爬虫入门实战5.2.1　调用API5.2.2　爬虫实战5.3　爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1　多进程5.3.2　多线程5.3.3　协程5.3.4　小结

第6章　Python数据存储

6.1　关系型数据库MySQL
6.1.1　初识MySQL6.1.2　Python操作MySQL6.2　NoSQL之MongoDB6.2.1　初识NoSQL6.2.2　Python操作MongoDB6.3　本章小结6.3.1　数据库基本理论6.3.2　数据库结合6.3.3　结束语

第7章　Python数据分析

7.1　数据获取
7.1.1　从键盘获取数据7.1.2　文件的读取与写入7.1.3　Pandas读写操作7.2　数据分析案例7.2.1　普查数据统计分析案例7.2.2　小结

第8章　自然语言处理

8.1　Jieba分词基础
8.1.1　Jieba中文分词8.1.2　Jieba分词的3种模式8.1.3　标注词性与添加定义词8.2　关键词提取8.2.1　TF-IDF关键词提取8.2.2　TextRank关键词提取8.3　word2vec介绍8.3.1　word2vec基础原理简介8.3.2　word2vec训练模型8.3.3　基于gensim的word2vec实战

第9章　从回归分析到算法基础

9.1　回归分析简介
9.1.1　“回归”一词的来源9.1.2　回归与相关9.1.3　回归模型的划分与应用9.2　线性回归分析实战9.2.1　线性回归的建立与求解9.2.2　Python求解回归模型案例9.2.3　检验、预测与控制

第10章 从K-Means聚类看算法调参

10.1　K-Means基本概述
10.1.1　K-Means简介10.1.2　目标函数10.1.3　算法流程10.1.4　算法优缺点分析10.2　K-Means实战

第11章 从决策树看算法升级

11.1　决策树基本简介
11.2　经典算法介绍11.2.1　信息熵11.2.2　信息增益11.2.3　信息增益率11.2.4　基尼系数11.2.5　小结11.3　决策树实战11.3.1　决策树回归11.3.2　决策树的分类

第12章 从朴素贝叶斯看算法多变　193

12.1　朴素贝叶斯简介
12.1.1　认识朴素贝叶斯12.1.2　朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3　朴素贝叶斯算法的优缺点12.2　3种朴素贝叶斯实战

第13章 从推荐系统看算法场景

13.1　推荐系统简介
13.1.1　推荐系统的发展13.1.2　协同过滤13.2　基于文本的推荐13.2.1　标签与知识图谱推荐案例13.2.2　小结

第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅

14.1　初识TensorFlow
14.1.1　什么是TensorFlow14.1.2　安装TensorFlow14.1.3　TensorFlow基本概念与原理14.2　TensorFlow数据结构14.2.1　阶14.2.2　形状14.2.3　数据类型14.3　生成数据十二法14.3.1　生成Tensor14.3.2　生成序列14.3.3　生成随机数14.4　TensorFlow实战

希望对你有帮助！！！

贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！！

为什么Python是人工智能技术首选的编程语言？
原因1：Python是一种说人话的语言
所谓”说人话”，是指这种语言：
开发者不需要关注底层
语法简单直观
表达形式一致
我们先来看几个代码的例子：
C 语言Hello World 代码：
int main(){ printf(“Hello, World!”); return 0;}
Java 语言Hello World 代码：
public class HelloWorld { public static void main(String[] args){ System.out.println(“Hello World!”); }}
Python 语言Hello World代码：
print(“Hello World!”)
仅仅是一个Hello World程序，就能看出区别了，是不是？
编译 VS 解释
当然，仅仅是一个Hello World的话，C和Java的代码也多不了几行。
可是不要忘了，C和Java的代码要运行，都必须先经过编译的环节。
对于C语言来说，在不同的操作系统上使用什么样的编译器，也是一个需要斟酌的问题。一旦代码被copy到新的机器，运行环境和之前不同，还需要重新编译，而那台机器上有没有编译器还是一个问题，安装上编译器后，也许和之前最初的编译器有所区别，还得修改源代码来满足编译环境的需求……
我到底做错了什么？我只是想运行一个别人写的程序而已。
而Python则不用编译，直接运行。而且都可以不用写文件，一条条语句可以直接作为命令行运行，真的太方便了。
语言语法
和Python比，Java的语法更”啰嗦”。
从上面的例子已经可以看出，创建一个链表，Java还需要声明和逐个插入节点，而Python则可一行代码完成从链表创建到插入节点及赋值的全部操作。
Java非让你很别扭地写好几行，Python直接一句搞定。
这样的结果就是，Python写起来省事，读起来也方便。可读性远超Java。
表达风格
在10年或者更久远之前，Python经常被用来和Perl相提并论。毕竟在那个时候，C是系统级语言，Java是面向对象语言，而Python & Perl则是脚本语言的双子星。
Python和Perl在设计层面有一个非常大的区别：
Python力求让不同的人在撰写同样功能实现的代码时，所用的表达形式尽量一致；
而Perl则是故意追求表达的千姿百态，让同一个人在不同地方写同样功能时所用具体形式都不同。
从哲学层面讲，Perl的追求更加自由主义，更利于释放人类的多样化天性。然而，Perl写的程序——那叫一个乱七八糟！
如果不是想成为代码诗人，或者语言大师，只是想用尽量简单直接的方法，把事情做了，首选语言确实是Python。
原因2：强大的AI支持库
矩阵运算
NumPy由数据科学家Travis Oliphant创作，支持维度数组与矩阵运算。结合Python内置的math和random库，堪称AI数据神器！有了它们，就可以放心大胆玩矩阵了！
大家知道，不管是Machine Learning，还是Deep Learning，模型、算法、网络结构都可以用现成的，但数据是要自己负责I/O并传递给算法的。
而各种算法，实际上处理的都是矩阵和向量。
使用NumPy，矩阵的转置、求逆、求和、叉乘、点乘……都可以轻松地用一行代码搞定，行、列可以轻易抽取，矩阵分解也不过是几行代码的问题。
而且，NumPy在实现层对矩阵运算做了大量的并行化处理，通过数学运算的精巧，而不是让用户自己写多线程程序，来提升程序效率。
有了Python这种：语法简洁明了、风格统一；不需要关注底层实现；连矩阵元素都可以像在纸上写公式一样；写完公式还能自动计算出结果的编程语言，开发者就可以把工作重心放在模型和算法上了。

有网友点评说：

Python语言本身是比较容易的，楼主说的难应该指programming本身。

不觉得非计算机专业出身就学不好编程，我就是学通信的，学Python全凭兴趣。平时用Python干各种脏活累活，数值计算、数据处理、复杂文本处理、数据库导入导出excel、网上抢票、Web数据抓取、消息推送、DHT网络爬虫、Kodi插件、Web自动化测试、网盘下载、云点播。甚至有次日记软件密码忘了，都是通过py+autoit暴力破解出来的。

我的win、debian、mac上面一般都会开一两个ipython，临时处理各类杂务。简单来说，Python现在就是我日常生活的一部分。我不是专业程序员，也没用Python做过什么大项目，只是每天享受Python带来的便捷与快乐。

楼主所说的不能深入理解，其实是不愿意花时间钻研。用了十几年Python，现在也要一直翻看官方文档和一些第三方module的文档，不断把遇到的问题弄懂弄透，学习不就是这个过程么？

我觉得楼主对Python无爱，对编程无爱，那就没必要强迫自己填鸭式“学习”了。

另外一个建议，练习时尽量不要copy后在现有demo基础上改，从头开始写起，遇到问题一个个查清，这样才能学到东西。

接收到这个小伙伴的答案，我内心开始反思，其实他说得都对的3个点是：

1.其实本身我对编程是不热爱的，只是因为需要；

2.其实本身我是对Python更上层可以用来做什么是不清楚的，思维还是在机械的完成一个Python习题；

3.其实我本身对编程的难度是小悄了的，Python简单是相对于C、Java等语言。

说到这里，不知道看到本文的小伙伴有几个有类似的心理映射，如果你是上面的状态，那你学习Python一定是难的。

下面我们来看看另外一位学习者的建议：

python是一门简单易学，容易理解，分分钟就可以掌握的语言，我也是学了大概一两个星期吧，就开始做项目了，嘻嘻！！！

这里有一个很严重的问题，，我在学python之前，做过3点的C#，一年的php和一年的java！

所以呢，我想说的是，如果你对编程不那么敏感，就需要时间来弥补了，那些什么书啊，公开课啊，我觉得都是辅助的，你要是不经历几个项目，怎么知道python为什么容易学，怎么知道python好理解，怎么知道python有哪些超级好用的框架，比如django，tonado之类的。

所以呀，编程没有捷径，你甭想通过看。。。就学会，写起来才是最重要的！

最终通过对学习Python这件事，我总结了几点关于学习Python的建议，希望跟大家一起分享：

1.编程语言是一回事，但更重要的是编程思想，不要把应试教育的思想带到这里面来，并不是所有的知识都能靠“五年高考三年模拟”来掌握；

2.自己找个想用程序解决的任务，然后自己边学边完成。

3.没有编程基础的人新学一门语言一定一定要有耐心，基础知识没有半年以上的学习和练习是很难彻底掌握的，千万不要图快，学的太快或许会有一时的成就感，但基础知识不扎实终将会成为你前进道路上的瓶颈，不仅学新的知识一知半解，工作时也会磕磕绊绊。

4.没有计算机基础，不管学什么语言都会有点吃力的，python语法比较简单的。

5.现在要做的就是把错误犯下100遍，那你就拿下这个Get了！

祝你学习Python之路愉快。

知乎网友任泉经典评论：

说Python简单的都是程序员或者半程序员，说其实还是很困难的都是有需求但并非依赖性的业余爱好者。

Python的简单，是相对于C++的简单，而不是相对于Word、Excel的简单。它再接近自然语言，也有语法，也有数据结构，也有编程思想，而这些对于“业务爱好者”来说就等于“难”。

想要不难也很容易，保证自己每天都会去使用它就好了，每天不管是看书学习也好，照着案例敲代码也好，针对需求写个小程序也好，一定要每天用，直到自己习惯语法，习惯数据结构，习惯编程思想为止，到那个时候，你就变成了半个程序员。

想以一周一两次，甚至更低的频率来学习编程，无论你内心多么热爱，无论这门语言多么简单，都是学不会的，更别谈学好了。

Python学习路线。

第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。

学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。

学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。

第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段高级进阶。这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。

学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。

自学本身难度较高，一步一步学下来肯定全面且扎实，如果自己有针对性的想学哪一部分，可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块，可以多看一些不同的视频学习。系统学习一般在5-6个月。

对于有一定编程经验的人来说，python相对好学些。

而其他人，则要看一点毅力和天赋了，因为学以致用，最终用python达到你的学习目的，才算有价值。若只是单纯的学学，开始也不算太难，但深入还是有一定难度的，特别是一些大项目。相比之下，python的一大好处，就是各类现成的实用库，几行代码就可以实现一个小目标。
python，将来还是蛮有用的，就连地产大佬潘石屹，都开始学python了（虽然不明白他的意图）。
人生苦短，我用python！

Python不难学。
1、Python语法简洁明了，代码可读性高，容易入门。
2、Python的哲学是“做一件事情应该只有一种最好的方法”，对于初学者规范自己的学习有很大的帮助，同时也帮助初学者能够读懂其他人的代码。
3、有助于帮助小白养成良好的习惯。Python对于代码的要求严谨，特别是缩进，对于初学者养成良好的代码习惯很有帮助。
4、Python的语法设计非常优秀，思想也比较现代，可以更快的理解现代编程语言的一些思想。
5、Python的内置数据结构清晰好用，优秀的代码很多。
6、Python免费的书很多，可以找到许多资料啃。同时社区比较集中，有问题可以向高手问。
7、Python在其他领域，比如科学计算等等有广泛的运用，对于学一门语言作为工具来说，Python很合适。

比起其他的一些编程语言，Python算是最友好的了，语法简单，有自己的库，代码也相对简洁明了。这两年大火起来的，跟人工智能挂钩的，算是很有前景的一门语言了。但是都需要自学能力比较强，不然的话，有点浪费时间，哈哈哈，我就属于不那么自律的，所以老老实实的跑千锋报了个班。

《人工智能的未来》是21世纪最伟大的未来学家与思想家，奇点大学校长，谷歌工程总监雷·库兹韦尔继《奇点临近》后全面解析“人工智能”创建原理的颠覆力作。中文版由湛庐文化联合浙江人民出版社出版，属于湛庐文化联合中国人工智能学会推出的“机器人与人工智能”书系。
《人工智能的未来》作者库兹韦尔认为，2045年，人工智能将超越人类智能，储存在云端的“仿生大脑新皮质”与人类的大脑新皮质将实现“对接”，世界将开启一个新的文明时代，“奇点”到来！那个时候，我们是谁？我们是什么？人还能称之为人吗？ 库兹韦尔把“奇点”当作一个绝佳的“隐喻”：当智能机器的能力跨越这一临界点之后，人类的知识单元、链接数目、思考能力，将旋即步入令人眩晕的加速喷发状态——一切传统的和习以为常的认识、理念、常识，将统统不复存在，所欲的智能装置、新的人机复合体将进入“苏醒”状态。
库兹韦尔通过对人类思维本质的全新思考，大胆地预言了人工智能的未来。他坚信，未来人类一定会制造出可与人脑相媲美的“仿生大脑新皮质”。它们甚至比人脑更具可塑性，并可放置在云端，与遥远的人类生物大脑远程相连。那时，或许人工智能真的能够与人类相媲美

要结合个人的情况来决定，不过对比其他的编程语言来说，Python是一门入门比较容易、上手快的编程语言，但是Python因为具有丰富的第三方库想要精通还是需要花费一定时间的；当然了学习Python还是要看自己的学习能力以及接受能力，只要肯付出时间和精力去好好学习，自然可以很好的掌握这门课程。

python并不好学，我记得我学习JavaScript时候题记说js是一门非常容易简单的脚本语言，我学习C语言时候说C语言是入门编程中最简单易学的语言，我学习python时候说python是一门非常简单容易学习上手的语言，尼玛到好像所有的语言学起来都挺容易，正如你看XXX从入门到精通，XXX零基础教程等，纯特么是营销，对与新手别指望那个会容易，恐怕纯适合零基础的只有html了