python前端發展史

1. 前端和python哪個更有發展

python 語法飄逸，寫簡單的web速度快，產出高。更靈活。傾向於大數據分析AI智能，
web 語法通俗易懂，頁面交互渲染便捷，插件模塊支持較廣，開發管理成本較低。
Python語言最近幾年上升趨勢明顯，伴隨大數據和人工智慧的發展，Python語言未來的發展前景非常廣闊。Python語言目前在Web開發、大數據開發、人工智慧開發、嵌入式開發和後端服務開發領域都有廣泛的應用;Python自身語法簡單、使用方便、開發周期短。雖然Python語言自身的語法比較簡單，但是Python也可以寫出非常復雜的程序，另外大數據和人工智慧領域的Python開發對於學歷有一定的要求。學歷較高選擇Python會有一個更加廣闊的發展空間。
前端開發不僅包括傳統的Web前端開發，也包括移動端開發(Android、iOS等)、各種小程序開發和大數據呈現端開發等，隨著node.js的便捷學習，前端開發後端化也是一個發展趨勢，所以目前的前端也被稱為「大前端」。
從行業發展的趨勢來看，未來前端開發的前景還是非常廣闊的，相對於Python開發來說，前端開發對於學歷要求並不高，對於基礎比較薄弱的人來說，選擇前端開發是比較現實的選擇。雖然前端開發的整體難度並不算高，但是內容卻非常多，而且也比較雜，所以學習前端開發也需要一個系統的過程。另外，JavaScript語言還是具有一定難度的。

2. 為什麼那麼多人關注Python的發展前景和方向

網路CEO曾表述：靠移動互聯網的風口現已沒有可能再出現獨角獸了，由於市場現已進入了一個相對平穩的發展階段，互聯網人口滲透率現已超過了50%。而未來的機會在人工智慧。確實互聯網巨頭公司在人工智慧領域投入顯著增大，都力求做人工智慧時代的「帶頭大哥」。 人工智慧的首選編程語言就是python。Python作為一門編程言語，其魅力遠超C#，Java,C,C++，它被昵稱為「膠水言語」，更被酷愛它的程序員譽為「美麗的」編程言語。從雲端、客戶端，到物聯網終端，python應用無處不在。近年來各專業機構和媒體對編程語言排名，Python排名始終靠前並呈上升的趨勢，相信小夥伴們已經看到了目前AI的開展力度了，隨著人工智慧時代的降臨， Python作為人工智慧的黃金語言，不能不火爆。未來Python的主要發展方向及對應的薪金：
一、人工智慧。人工智慧（AI）薪資高的月薪50K以上早有報道，而Python正是人工智慧方向首選的黃金語言。現在在拉勾網上，人工智慧工程師的招聘起薪普遍在20K-35K。當然，如果是初級工程師，起薪也已經超過了12500元/月。
二、大數據。我們目前正處於大數據時代，Python這門語言在大數據上比Java更加有效率，大數據雖然難學，但是Python可以更好地和大數據對接可以看到，用Python做大數據的薪資也至少是20K以上了，大數據持續火爆，未來做大數據工程師，薪資還將逐漸上漲。
三、網路爬蟲工程師。數據是大數據的源頭，網路爬蟲作為數據採集的利器，大有用武之地。利用Python可以更快的提升對數據抓取的精準程度和速度，是數據分析師的福祉，通過網路爬蟲，讓BOSS再也不用擔心你沒有數據。做爬蟲工程師的的薪資為20K起，當然，因為大數據，薪資也將一路上揚。
四、Python web全棧工程師。全棧工程師是指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人。也叫全端工程師(同時具備前端和後台能力)。全棧工程師不管在哪個語言中都是人才中的人才，而Python web全棧工程師薪資基本上都會高出20K。所以如果你能力足夠，首選就是Python web全棧工程師。
五、Python自動化運維。運維工作者對Python的需求很大，小夥伴們快快行動起來吧，學習Python自動化運維也能有個10k-15k的工資。
六、Python自動化測試。Python這門語言十分高效，只要是和自動化有關系的，它可以發揮出巨大的優勢，用Python測試也可以說是測試人員

3. python編程的發展方向有哪些

一：linux運維

用python完成的測驗工具及過程，包含伺服器端、客戶端、web、andriod、client端的自動化測驗，自動化性能測驗的執行、監控和剖析，常用selenium appium等結構。

二：Python Web網站工程師

咱們都知道Web一向都是不可忽視的存在，咱們離不開網路，離不開Web，利用Python的結構能夠做網站，並且都是一些精巧的前端界面，還有咱們需要把握一些數據的應用。

三：Python自動化測驗

咱們都知道，便是Python言語對測驗的幫助是非常大的，自動化測驗中Python言語的用途很廣，能夠說Python太強壯，把握和了解自動化的流程，辦法和咱們總運用的各個模板，到現在為止，我了解的Python運用最多的應該是自動化測驗。

四：數據剖析

咱們都知道現在來臨了大數據的時代，數據能夠說明一切問題的原因，現在很多做數據剖析的不是原來那麼簡單，Python言語成為了做數據剖析師的榜首首選，它一起能夠給作業帶來很大的功率。

4. Python 在編程語言中是什麼地位為什麼很多大學不教 Python

作者看著網上各種數據分析的知識泛濫， 但是沒有什麼體系，初學者不知道學哪些， 不知道學多少， 不知道學多深， 單純一個python語言， 數據分析會用到那種程度， 不可能說像開發那樣去學， numpy如果不是做演算法工程師用到的知識並不多， pandas知識雜亂無章， 哪些才是最常用的功能等等， 作者不忍眾生皆苦， 決定寫一套python數據分析的全套教程， 目前已完成一部分課件的製作。需要說明的是， 作為一名數據分析師， 你應該先會一點Excel和SQL知識，相關的內容， 網上很多。但是， 即便你一點Excel和SQL都不會也不會影響這部分的學習 ！目前作者整理的大綱如下：
第一章 python編程基礎
1.1 python語言概述 1.2 數據科學神器--Anaconda介紹與安裝 1.3 標准輸入輸出 1.4 變數定義與賦值 1.5 數據類型 1.6 流程式控制制語句 1.7 函數
1.8 面向對象編程 第二章 python數據清洗之numpy 2.1 核心ndarray對象的創建 2.2 ndarray對象常用的屬性和方法 2.3 ndarray對象的索引和切片 2.4 ndarray對象的分割與合並 2.5 ndarray對象的廣播(Broadcast) 2.6 numpy中的算術運算函數 2.7 numpy中的統計函數 2.8 numpy中的排序 搜索 計數 去重函數 2.9 numpy中的字元串函數 2.10 numpy中可能會用到的線性代數模塊（後期機器學習會用到一點）
第三章 數據清洗神器pandas
3.1 pandas核心對象之Series對象的創建 常用屬性和方法 3.2 pandas核心對象之DataFrame對象的創建 常用屬性和方法 3.3 DataFrame對象的列操作和行操作 3.4 DataFrame對象的索引和切片 3.5 DataFrame對象的布爾索引 3.6 數據的讀入與導出 3.7 groupby分組運算 3.8 數據合並與數據透視
第四章 數據可視化matplotlib seaborn pyecharts
4.1 包括常用圖形的繪制，略
第五章 實戰案列
5.1 拉勾網數據分析相關職位分析 5.2 boss直聘數據分析相關職位分析 5.3 珍愛網女性用戶數據分析
第六章 機器學習
機器學習部分， 簡單的演算法會講手寫， 難的就用scikit-learn實現， 可能有小夥伴說， 這是調包俠乾的， 小哥哥！小姐姐！哪有那麼多公司， 那麼多人自己干寫演算法的， 有幾個人敢說他寫的演算法比scikit-learn寫得好？ 再說了， 你是數據分析師， 這些是你的工具， 解決問題的！不是一天到晚拉格朗日對偶性！先來個機器學習介紹， 然後如下：
6.1 K近鄰演算法 6.2 Kmeans演算法 6.3 決策樹 階段案列：決策樹案列(保險行業) 6.4 線性回歸 嶺回歸 Lasso回歸 6.5 邏輯回歸 6.6 樸素貝葉斯 階段案列：推薦系統(電商玩具) 6.7 隨機森林 6.8 Adaboost 6.9 梯度提升樹GBDT 6.10 極端梯度提升樹Xgboost 6.11 支持向量機SVM 6.12 神經網路 階段案例：Xgboost案例
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python語言概述
在說python之前， 我們還是先來看看計算機軟硬體的發展歷史。
1 計算機硬體的發展歷史
第一代計算機-電子管計算機（1946-1957）
無論如何，一項技術的突破必然伴隨著其他行業的突破，簡而言之，電子計算機的出現，前提必須有電子技術的進步，否則一切都是空談！下面是我列舉出計算機硬體的發展過程中， 一些比較重要的事件。
1906年， 美國的Lee De Forest 發明了電子管。在這之前造出數字電子計算機是不可能的。這為電子計算機的發 展奠定了基礎。
1924年2月， 一個具有劃時代意義的公司成立，IBM。
1935年， IBM推出IBM 601機。 這是一台能在一秒鍾算出乘法的穿孔卡片計算機。這台機器無論在自然科學還是在商業意義上都具有重要的地位。大約造了1500台。
1937年， 英國劍橋大學的Alan M. Turing (1912-1954)出版了他的論文 ，並提出了被後人稱之為"圖靈機"的數學模型。
1937年， 美國貝爾試驗室的George Stibitz展示了用繼電器表示二進制的裝置。盡管僅僅是個展示品，但卻是世界上第一台二進制電子計算機。
1941年， Atanasoff和學生Berry完成了能解線性代數方程的計算機，取名叫"ABC"（Atanasoff-Berry Computer），用電容作存儲器，用穿孔卡片作輔助存儲器，那些孔實際上是"燒"上的。 時鍾頻率是60HZ，完成一次加法運算用時一秒。這就是ABC計算機。
1946年， 美國賓夕法尼亞大學，第一台通用電子計算機ENIAC (Electronic Numerical Integrator 和 Computer)誕生， 總工程師埃克特在當時年僅25歲。
這時的計算機的基本線路是採用電子管結構，程序從人工手編的 機器指令程序（0 1），過渡到符號語言（匯編），電子管計算機是計算工具革命性發展的開始，它所採用的進位制與程序存貯等基本技術思想，奠定了現代電子計算機技術基礎。以馮·諾依曼為代表。
第二代計算機——晶體管計算機（時間1957~1964）
電子管時代的計算機盡管已經步入了現代計算機的范疇，但其體積之大、能耗之高、故障之多、價格之貴大大制約了它的普及應用。直到晶體管被發明出來，電子計算機才找到了騰飛的起點，一發而不可收……
20世紀50年代中期，晶體管的出現使計算機生產技術得到了根本性的發展，由晶體管代替電子管作為計算機的基礎器件，用 磁芯或磁鼓作存儲器，在整體性能上，比第一代計算機有了很大的提高。
第三代計算機——中小規模集成電路計算機（時間1964~1971）
20世紀60年代中期， 計算機發展歷程隨著半導體工藝的發展，成功製造了集成電路。中小規模集成電路成為計算機的主要部件，主存儲器也漸漸過渡到 半導體存儲器，使計算機的體積更小，大大降低了計算機計算時的功耗，由於減少了 焊點和 接插件，進一步提高了計算機的可靠性。
第四代計算機——大規模和超大規模集成電路計算機（時間1971~至今）
隨著大規模集成電路的成功製作並用於計算機硬體生產過程，計算機的體積進一步縮小，性能進一步提高。集成更高的大容量半導體存儲器作為內存儲器，發展了並行技術和多機系統，出現了 精簡指令集計算機（RISC），軟體系統工程化、理論化，程序設計自動化。微型計算機在社會上的應用范圍進一步擴大，幾乎所有領域都能看到計算機的「身影」。
第五代計算機——泛指具有人工智慧的計算機（至今~未來）
目前還沒有明確地定義
2 簡述計算機軟體的發展歷史
編程語言的發展
計算機軟體系統的發展，也伴隨著編程語言的發展。計算機程序設計語言的發展，經歷了從機器語言、匯編語言到高級語言的歷程。
機器語言：簡單點說，機器本身也只認識0和1，電路無非就只有通和斷兩種狀態，對應的二進制就是二進制的1和1。
匯編語言：匯編語言只是把一些特殊的二進制用特殊的符號表示，例如，機器要傳送一個數據，假設「傳送」這個指令對應的機器碼是000101，則人們把000101用一個特殊符號，比如mov來表示，當人們要用這個指令時用mov就行，但是mov的本質還是000101，沒有脫離硬體的范圍，有可能這個指令不能在其他機器上用。
高級語言：高級語言完全脫離了硬體范疇，所有的語法更貼近人類的自然語言，人們只需要清楚高級語言的語法，寫出程序就行了，剩下的交給編譯器或者解釋器去編譯或者解釋成機器語言就行了，看，這樣就完全脫離了硬體的范疇，大大提高了程序的開發效率。接下來我們就來看看高級語言的發展，高級語言非常多，我們主要看看比較經典的幾個。
高級語言的發展
B語言與Unix
20世紀60年代，貝爾實驗室的研究員Ken Thompson（肯·湯普森）發明了B語言，並使用B編了個游戲 - Space Travel，他想玩自己這個游戲，所以他背著老闆找到了台空閑的機器 - PDP-7，但是這台機器沒有操作系統，於是Thompson著手為PDP-7開發操作系統，後來這個OS被命名為 - UNIX。
C語言
1971年，Ken Thompson（肯·湯普森）的同事D.M.Ritchie（DM里奇），也很想玩Space Travel，所以加入了Ken Thompson，合作開發UNIX，他的主要工作是改進Thompson的B語言。最終，在1972年這個新語言被稱為C，取BCPL的第二個字母，也是B的下一個字母。
C語言和Unix
1973年，C主體完成。Ken Thompson和D.M.Ritchie迫不及待的開始用C語言完全重寫了UNIX。此時編程的樂趣已經使他們完全忘記了那個「Space Travel」，一門心思的投入到了UNIX和C語言的開發中。自此，C語言和UNIX相輔相成的發展至今。
類C語言起源、歷史
C++（C plus plus Programming Language） - 1983
還是貝爾實驗室的人，Bjarne Stroustrup（本賈尼·斯特勞斯特盧普） 在C語言的基礎上推出了C++，它擴充和完善了C語言，特別是在面向對象編程方面。一定程度上克服了C語言編寫大型程序時的不足。
Python （Python Programming Language）--1991
1989年聖誕節期間，Guido van Rossum 在阿姆斯特丹，Guido van Rossum為了打發聖誕節的無趣，決心開發一個新的腳本解釋程序，做為ABC語言的一種繼承。之所以選中Python（大蟒蛇的意思）作為該編程語言的名字，是因為他是一個叫Monty Python的喜劇團體的愛好者。第一個Python的版本發布於1991年。
Java（Java Programming Language） - 1995
Sun公司的Patrick Naughton的工作小組研發了Java語言，主要成員是James Gosling（詹姆斯·高斯林）
C（C Sharp Programming Language） - 2000
Microsoft公司的Anders Hejlsberg（安德斯·海爾斯伯格）發明了C，他也是Delphi語言之父。
當然現在還有一些新語言，比如2009年Google的go語言，以及麻省理工的julia等。
3 為什麼是Python
Python有哪些優點
1 語法簡單 漂亮：我們可以說Python是簡約的語言，非常易於讀寫。在遇到問題時，我們可以把更多的注意力放在問題本身上，而不用花費太多精力在程序語言、語法上。
2 豐富而免費的庫：Python社區創造了各種各樣的Python庫。在他們的幫助下，你可以管理文檔，執行單元測試、資料庫、web瀏覽器、電子郵件、密碼學、圖形用戶界面和更多的東西。所有東西包括在標准庫，然而，除了它，還有很多其他的庫。
3 開源：Python是免費開源的。這意味著我們不用花錢，就可以共享、復制和交換它，這也幫助Python形成了豐富的社區資源，使其更加完善，技術發展更快。
4 Python既支持面向過程，也支持面向對象編程。在面向過程編程中，程序員復用代碼，在面向對象編程中，使用基於數據和函數的對象。盡管面向對象的程序語言通常十分復雜，Python卻設法保持簡潔。
5 Python兼容眾多平台，所以開發者不會遇到使用其他語言時常會遇到的困擾。
Python有哪些作用
Python是什麼都能做，但是我們學的是數據分析，我們看看在數據分析領域Python能做什麼。
數據採集：以Scrapy 為代表的各類方式的爬蟲
數據鏈接：Python有大量各類資料庫的第三方包，方便快速的實現增刪改查
數據清洗：Numpy、Pandas，結構化和非結構化的數據清洗及數據規整化的利器
數據分析：Scikit-Learn、Scipy，統計分析，科學計算、建模等
數據可視化：Matplotlib、Seaborn等等大量各類可視化的庫
所以說總結， 為什麼數據科學選的是python， 最重要就是兩個原因：
1 語法簡單漂亮
2 大量豐富免費的第三方庫

5. 轉行零基礎該如何學Python

對於python的入門

首先會學習python基礎語法，面向對象編程與程序設計模式的理解、python數據分析基礎、python網路編程、python並發與高效編程等等。

通過前期python學習來了解和掌握常量變數的使用，運算符的使用、流程式控制制的使用等，最後掌握python編程語言的基礎內容。

並會對常見數據結構和相應演算法進行學習，注重表格的處理，樹結構的處理知識。

第二階段主要學習內容是web頁面開發、web頁面特效開發、數據持久化開發、linux運維開發、linux測試開發、伺服器集群架構等等。

對js的掌握並在網路前端中使用，而且需要詳細將js學習並掌握，為將來從事全棧工作打下基礎，也會學習linux操作系統的基礎知識和掌握linux操作系統常用命令，並會學習linux自動化運維技巧等。

第三階段主要學習網路爬蟲，數據分析加人工智慧：

這一個階段需要學習的內容也是比較多的，例如：爬蟲與數據、多線程爬蟲、go語言、NoSQL資料庫、Scrapy-Redis框架。

需要掌握爬蟲的工作原理和設計思想，掌握反爬蟲機制，並且通過學習NoSQL資料庫和Scrapy-Redis框架，並且可以使用分布式爬蟲框架實現大量數據的獲取。

數據分析和人工智慧階段需要學習的數據分析、人工智慧深度學習、量化交易模型、數據分析-特徵工程和結果可視化和人工智慧機器學習等等。

需要理解隨機變數的數字特徵的概念和性質，並會利用性質計算隨機變數的數字特徵，了解可視化過程，圖形繪制。並且需要掌握Matplotlib模塊、常用的機器學習演算法等等。

最後就是對於python的入門學習，我們在學習理論、學習python語法基礎的同時我們應該多動手、多聯系。但是呢，對於我們零基礎的小夥伴呢，一般不建議自學。

你肯定要問為什麼？我就知道！原因大概有三點：

首先我們自學雖然成本低、學習時間靈活等，但是你想過沒，你要自學到就業的程度大概需要多長時間，辭職在家學習，或者買個網課，每天聽課、練，你可能需要1年左右，就這你還不一定能夠學會、換不一定能夠全面掌握企業需要的技術；然後報班學習的學員都已經學完工作半年了。

其次就是學習知識的系統性、前沿性。IT行業的學習一定要系統，不能說我們這里一點那裡學一點，完了全是一片一片的知識點，聽起來你都有涉及但是真正做項目反而使用不起來，很耽誤時間。其次就是前沿性，學習時一定要選擇最新的課程大綱、最新的課程。IT行業的技術更新很快。

最後就是就業服務和保障，我們選擇報班學習一般都有就業服務，當然我們在學習完也會進行模擬面試和簡歷指導的等工作。其次就是服務，一般培訓機構都有合作企業來招聘，大大增加了我們的就業機會。

總而言之你是零基礎選擇培訓絕對是最快速的轉行入門途徑！

6. 前端好入門還是Python好入門

首先，無論是Python還是前端開發這兩者都有大量的人才需求，擁有較為廣闊的發展空間，至於該如何選擇?我認為需要根據自身的知識結構、發展規模以及興趣多方面進行考慮，綜合挑選適合自己的。
對於Python語言，如果以後想要從事研發級別程序員發展路線，可以考慮從Python學習。現在IT行業中，大數據、物聯網、人工智慧領域是當下十分熱門的，Python在這些領域具有非常重要的作用，比如數據分析、大數據領域，Python使用十分普遍。還有就是機器學習、計算機視覺以及自然語言處理方面，Python的應用也是比較廣泛的。而且隨著社會發展，人工智慧的盛行，Python將成為更重要的編程原因。
前端開發適合哪些人?對於計算機基礎知識或者數學知識較弱的人，可以選擇前端開發。隨著人工智慧慢慢盛行，前端開發也有著非常不錯的前景，賦予更多含義，除了傳統的前端開發之外，還出現了很多的新職位。
綜合情況來說，兩者主要涉及的發展方向有所差異，具體選擇哪方面，可以根據自身情況來決定，選擇適合自己的領域。

7. 如何看待python的未來的發展趨勢

對於程序員而言，了解編程語言的發展趨勢，有助於個人職業成長；而對於想要入行IT的新人而言，最大的疑惑大多來自於不知道該選擇哪門編程語言發展前景更好！

隨著雲計算、人工智慧等的發展，Python語言最近幾年出現了爆發式的增長，Python語言的關注度增長了10倍。雲計算、大數據分析、人工智慧、物聯網等領域Python應用無處不在。網路、阿里、騰訊、網易、新浪，搜狐等各公司都在大規模使用Python技術。

各個公司對於Python人才急缺，但是掌握Python技術的人才不多，造成各個公司急缺Python開發人員。所以說未來Python的發展前景還是挺不錯的；自1991年發布以來，Python的普及程度已經大大提高。現在已經躋身世界上最流行的編程語言之列，克服了如速度太慢或無法擴展語言的詬病。雖然很多開源項目或語言浮浮沉沉，但是Python一直在增長，排名不斷提升。

8. Python是什麼

是計算機編程語言。

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。

Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

伺服器

在你進行CGI編程前，確保您的Web伺服器支持CGI及已經配置了CGI的處理程序。

所有的HTTP伺服器執行CGI程序都保存在一個預先配置的目錄。這個目錄被稱為CGI目錄，並按照慣例，它被命名為/var/www/cgi-bin目錄。

CGI文件的擴展名為.cgi，python也可以使用.py擴展名。

默認情況下，Linux伺服器配置運行的cgi-bin目錄中為/var/www。

9. 零基礎學Python需要從哪裡開始

分享Python學習路線：

第一階段：Python基礎與Linux資料庫

這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模板、函數、異常處理、mysql使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python的基本語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段：web全棧

這一部分主要學習web前端相關技術，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web開發基礎、Vue、FIask Views、FIask模板、資料庫操作、FIask配置等知識。

學習目標：掌握web前端技術內容，掌握web後端框架，熟練使用FIask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段：數據分析+人工智慧

這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段：高級進階

這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發教程開始入門！B站搜索尚學堂官方號，Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講得很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

10. 現在學python和前端哪個有工作

無論是學習Python還是前端都可以找到工作，只要技術夠好。不過從整體的發展來說，Python要比前端發展更有前途，對技能要求也比較高；Python是一門簡單易懂、容易上手的編程語言，學習好之後比前端薪資待遇更高一些，可以從事的領域有很多，發展前景好。