如题，本篇将讲解Python提升之路；Python作为语法简单易学的语言，入门容易精通却很难，这是共识，那么为什么会有这样的共识？精通Python的难度在哪里？

Python拥有简单、形象、直观的语法，有着众多的第三方库，封装了大多数的操作，因此入门Python非常容易，并且大多数学习Python都从爬虫开始，趣味性也比较丰富；这样友好的语法下，初学者入门非常简单。

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然而正是这样的技术路线，导致了我们忽略了Python本身，我们都注重了Python应用，都在学习的重心是在第三方库的接口熟悉，就忽略了对其中的框架思想、底层语法运用的学习。

也就是说我们仅追随其形，而未深入其心，于是乎由其他编程语言转Python很容易，而由Python转其他语言就相对困难；程序=算法+数据结构，但在Python应用中很少关注算法和数据结构，大多数人学习Python本质都只是在学习使用一个工具，而不是在学习编程思想；

并且学习Python要么从爬虫开始、要么从数据分析开始、或者从人工智能开始，这些都只是Python的应用，他们并不代表Python这门编程语言，以为自己学得很深入，其实只不过熟悉了一个工具而已；正如人工智能领域，太多的调包侠，我们在其他领域的深入，何尝不是在成为一个资深的调包侠。

要Python进阶，我们就要明白什么是Python的核心？一般来说Python的核心也是其他编程语言的核心：算法、数据结构；除此之外还有模式设计、框架思想、基础语法、内部机制、底层原理及实现；

Python的进阶很简单：深入三方库源码、学习框架思想、注重基础语法在常用库中的运用，同时深入程序模式设计与应用，学习Python的常用机制与实现原理；跳出对第三方库的API学习，更深入原理学习；简而言之，不仅要知道某个库的某个方法的使用效果，更要知道效果背后的实现逻辑。

这样的好处是：当你遇到兼容性问题的时候，你可以修改第三方库的某些代码，进而实现兼容；可以在学习众多框架之后，写出与之同样出众的框架；可以快速深入Python的其他应用领域。

在学习Python的过程中我们要有初级、中级、高级的印象；这样的判断并没有具体的标准，你可以这样来衡量：

初级：熟悉Python的基础语法规则，能够按照经验使用三方库的API，平常练练并没在实际项目中运用。

中级：熟练应用Python的基础语法，能够解决意外情况，可以看懂源码中的方法实现思路，并在实际项目中应用。

高级：针对实际项目中的问题，可以追溯原因，并且能够解决出现的问题；对一些常用方法原理、协议模型、编程思想、框架熟悉。

更高级：自己定义吧。

上面的定义只是给Python学习路途上的Python指一个方面，其并不严谨，如果说衡量技术有唯一标准那就是结果，不管什么项目有什么困难，最后都能解决，那就是高手。

Python作为一种编程语言，被称为“胶水语言”，更被拥趸们誉为“最美丽”的编程语言，从云端到客户端，再到物联网终端，无所不在，同时还是人工智能优选的编程语言。

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