1. Python语言概述
Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言，语言默认后缀为.py。经过多年发展，已经在系统编程、网络爬虫、人工智能、科学计算、系统运维、WEB开发等多个领域广泛应用。在网络爬虫方面，Python的常用框架有grab、scrapy和pyspider等多种网络爬虫框架和爬虫系统，在人工智能方面有TensorFlow、PyTorch等多种开发框架，在科学计算方面有诸如Numpy、Matplotlib、pandas等多项典型数据库。在多个应用领域，Python不免与其他语言有所重叠，在整体代码运行效率上，可能不及C/C++、Java 等语言，但是在语言入门难度上，Python要比其他语言要友好很多，而且随着现在硬件更新换代，除非对代码运行非常苛刻的领域，在大众应用领域，代码运行效率已相差不大。Python也被成为“胶水语言”(glue language)，Python提供了丰富的—API和工具，因此编写程序时可以轻松使用C/C++等语言来编写扩充模块，同时Python编译器本身也可以被集成到其他需要脚本语言的程序内。
Python经过发展，现在已经更新到3.7.1版本，需要注意的是，在Python2.x和Python3.x语言已经存在很大差别，而且Python2.7将于2020年1月1日终止支持。
2. Python使用注意事项
Python是解释类语言，而诸如C/C++ 等为编译类语言，这也是Python代码运行效率低的本质原因。基于上述考虑，Python在书写规则上对代码的整洁，特别是缩进规则上要求就较为严格：
if age < 21:
print("这句话在if语句内执行,可看做是if的子语言")
print("这句话与if语句平级")
3. Python学习工具
语言学习，选择一个好的文本编辑器和IDE对今后学习是比较有帮助的。
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文本编辑器
Windows自带有notepad(记事本)，打开速度很快，但是对代码高亮和函数支持很差，因此不建议使用，当下比较实用的有notepad++、sublime、vscode和atom 等等。
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notepad++体积小巧，能够支持多种语言，而且打开速度较快，支持中文，不过插件较少。
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sublime界面美观，多种语言支持，而且打开速度很快，比notepad++要强大，有2.0和3.0版本，其中2.0免费，3.0付费，但是根据使用体验，3.0其实偶尔提醒你购买，大家可以网上寻找破解，不过还是建议大家支持正版；另外sublime是个人开发，开发速度比较慢，而且对中文支持不是很友好。
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vscode和atom分别是微软和GitHub社区开发，背后都具有庞大的开发群体，因此软件更新速度和插件的丰富度都较前两者要好很多，本人现在正在使用vscode，背靠微软大山，因此文本编辑器具有较浓的微软扁平化的风格，另外vscode可以当做一个小型的IDE，自己假如安装有Python，通过定义Python文件的位置，可以直接在编辑器内进行编译，很方便，不过当插件安装较多时，编辑器打开速度比较慢；atom依据GitHub，个人暂时没有使用过，据网上说，atom比较占内存，因此配置较低不建议使用。
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IDE
当下较为著名的IDE有Visual Studio、PyCharm、Juputer、Spyder等，Visual Studio毋庸置疑，宇宙第一IDE，微软开发，现在将要发布19版本，功能强大，之前版本不支持Java，据说在新版本中将会支持，当然，安装文件占据内存也是很大的，所以内存有限的同志请止步；PyCharm相对来说比较小巧，和Java开发IDE中的IntelJ 是一家产品，而且PyCharm对Python支持较好，在当下Python的开发者中比较流行，本人现在使用的就是PyCharm。需要注意，两款IDE都是商业版软件，收费，网上也可以找到破解，不过还是鼓励大家支持正版；Jupyter是当下比较流行的网页开发环境，网上也有相关的插件安装教程，很多程序命令也是基于ipynb格式（jupyter）默认格式，个人使用感觉，还是偏向于前两者，因为Jupyter会是不是出现卡顿等情况，即出现int[*]的情况；Spyder和前面的Jupyter都可以通过安装Anaconda获得，据说比较擅长科学计算，具体功能特点暂时没尝试过，所以在此不进行赘述，个人有兴趣可以自行查找。
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个人学习路线
个人喜好不同，可能会选择不同的学习方法，此处介绍下我的学习路程，本人学习同时依靠书籍和视频，书籍比较慢，但是比较系统，而且练习题较多，视频速度快(此处指的是培训视频)，但是知识点较碎，不利于知识系统的整体性把握，因此我是先大致过一遍书籍，然后在进一步观看视频，书籍内容基础系统，因此理解难度不大，视频内容难度系数较高，可以在对整体知识有个大致把握之后在进行拔高。无论是书籍还是视频，内容相差不大，因此不必过多取查找。
我使用的书籍是《Python编程：从入门到实践》，网上就可以找到，个人觉得讲的很基础，而且很系统；培训视频大家网上查找，一般也都能在网上找到。
总之，无论差异性多大，最终都应回归到学习->练习->总结->学习的循环中。