上篇文章提到一个通过python提高工作效率的小例子，有小伙伴问怎么学习python，python适不适合不是计算机专业的人学习。
然后回想了自己当年学习python的过程，好像没碰到什么太大的困难。但是当年也是赶鸭子上架，跌跌撞撞多多少少也走了点弯路。
一开始没什么学习路线，学习了简单语法后，上下班就在书包背着一本厚厚的的《python cookbook》或者一本《编写高质量代码：改善python程序的91个建议》回去硬啃。其实这明显是不对的，
这两本其实不太适合入门学习。当时的主要任务是构建知识体系，低质量代码还不会写，又怎么能盲目的追求高质量代码。并且《python cookbook》那本书也确实厚（十片梅菜扣肉那么厚），本来小白开始学习就慢，学了半天发现还有大半本书在那躺着，有点打击积极性。
不过这两本书确实是好书，入门后非常值得读一下。
那有什么的教程适合小白学习呢，前两天逛github的时候正好发现了一个python教程：《python 100 days》。
这个教程完全免费，并且质量也很高，比市面上卖的python课程都高不少。怪不得能在github上获取104K颗star。
每个部分除了详细的教程文档，还会有实例代码，非常适合初学者的模仿学习。其实对于入门学习来说，前60days就足够了，学完这一阶段应该就可以达到了一个初级开发工程师的水平。自己可以做个小网站。
- Day01~15 - Python语言基础
- Day16~Day20 - Python语言进阶
- Day21~30 - Web前端入门
- Day31~35 - 玩转Linux操作系统
- Day36~40 - 数据库基础和进阶
- Day41~55 - 实战Django
- Day56~60 - 用FastAPI开发数据接口
后40days的课程更是深入python的其他方向：爬虫、机器学习、大数据分析等等。还有贴近实际开发场景的实战：从学习敏捷开发介绍到上线部署优化。甚至还有python面试宝典。真是一站式服务。
- Day61~65 - 爬虫开发
- Day66~70 - 数据分析
- Day71~85 - 机器学习和深度学习
- Day86~90 - 大数据分析概述
- Day91~100 - 团队项目开发
尤其最后10天的内容涉及的内容十分广泛，尤其推荐做开发的小伙伴可以看看。
最后，学习过程如果遇到困难，欢迎关注，一起成长，一起交流。
