你学Python多久了

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换一个问法：你学Python花了多久。

等等，先别回答。It doesn’t matter.

这个问题我曾问过自己。网上查资料的时候正好看到一位使用Python超过20年的博主分享了这个问题，编译了一下原文，呈现如下：

1

这个问题常见于初学者在面临挑战不安时提出，他们也许希望快速获得一个有效的答案，一种经验，以便评估难易；但是往往，大多数的答案会让提问者觉得，自己的进展并没有想象中的快。

每一个人的学习方式是不同的，学习资源也好、学习效率也罢。若果有人回复你「一个月」的时候，你会不会因为自己已经学了6个礼拜而感觉不好？如果他们说的是「十年」，你又会怎么想呢？

其实，这个问题在某种程度上是没有意义的。

2

我们所谓的「学」是什么意思？原文中使用的是「Learn」。如果你已经会用 Python编写一个猜数游戏，算是学过Python吗？「Learn」说的是基本的熟悉，还是深刻的记忆？有些东西必须熟练，还是可以查阅文档获得详细信息？

“Learned” is not a binary state. 会与不会，也不是一瞬间的事情。

我们所说的「Python」又指什么？讨论的是基本语法，还是需要能够写一个元组、描述或者装饰器？它只是一种编程语言，还是标准库？我们又需要熟悉200多个标准模块中的哪些个？而常用的第三方库有哪些？其中是否也包括了 Python编写大型程序（10k行）所需的技能？

Python大而宏观，你会发现它不断迭代，年复一年。

也正是因为它一直在「改变」！Python不会一直在原地，所以你似乎永远也结束不了「Learning Python」这个过程。作者在文中举例说自己使用 Python 20多年了，而且至少有一半的时间深耕其中。他以为他很了解 Python，直到后来加了「async」。然后悠悠地说了一句 “I will have to figure that out one of these days...”

3

Python已经渗入很多不同的领域，因此你需要学习的东西可能与他人完全不同。现在，很多人都在学习 Python来进入数据科学。若又是不从事这个应用场景呢，可能就会包含有更多没有接触的内容，例如下面的几个模块：TensorFlow、Scikit Learn、Numpy、Keras、PyTorch、SciPy、Pandas、Matplotlib、Theano、NLTK... 大家是否都熟悉、了解他们做什么用。不同的领域很难用相同的标准进行评价。

不过，还是有这么小伙伴正在路上！

对于初学者的建议是：不要把你的学习与他人比较。

每个人学习的方式不同，使用的材料不同，速度也不同。每个人对「学习thon」和「Python」都有不同的理解。了解你自己的目标和学习风格、找到适合自己的材料。用自己的方式去学习，然后做到它。