大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习还是难的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python学习还是难的解答，让我们一起看看吧。
vfp和python哪个更难？
VFP更难
Python和VFP是两种截然不同的编程语言，但它们都有各自独特的优点。Python是现代编程语言中的大杀器，可以用于几乎任何领域的开发，同时又有着非常简单的语法和丰富的模块。而VFP则是老牌的遗留之王，虽然在现代编程领域中不太常用，但在一些传统行业中还被广泛使用。
高中学历学Python难度有多大？
python作为一个新手方面入门的脚本语言。相对于别的开发语言，在学习初期，难度较小。只需要记住一些关键词和语法即能上手。推荐新手入门学习时首选python(●°u°●) 」。
加油
容易是相对的，是各语言之间比较后的说法。比如，都说C难。
如果之前从没学过一种语言，学python的话，接受编码的抽象概念也不太容易。另外，语言只是解决问题的一个工具，不知道你以后选定的方向是什么，如果是想从事AI行业，单一个python脚本语言是远远不够的，有很多知识块要学。
当然，转行首要做到入门，入门可先学python（AI行业中有些用C++，不过用Python的较多），学python的过程中可像前辈请教，整理出一个能够做到入门要求的学习思路。
PS：我一个朋友刚转行AI，刚学完python基础，正在找项目实践，训练代码编写能力。我目前给他规划的入门学习思路：
1）python：基础+进阶+实践(考虑到学习面较多，小项目做2~3即可)；
2）Linux系统、数据结构、数据库、机械学习(*)、爬虫、数据分析、深度学习(*)、tensorflow
## 其实要学到什么程度算入门，我心里也不清楚，还在找前辈请教。不过，要从事这个行业，要有不停止学习的心里，无论入行前还是入行后。
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python一级考试难吗？
Python一级考试相对而言并不难。
1. Python一级考试主要考察基础的语法和应用，相对于更高级的考试而言难度较低，因为它不需要过深的理解和掌握。
2. 如果你在学习过程中充分掌握了基础知识，并且进行了充分的练习和复习，那么应该能够轻松通过一级考试。
3. 此外，Python一级考试的内容相对较为简单，学习曲线相对较平缓，对于初学者来说也是一个很好的入门考试。
综上所述，Python一级考试难度相对较低，但仍需充分准备和学习才能顺利通过。
python难学吗？
python难学吗？
答：编程里面比较好学的了，现在小学生都在学python，你说难吗？
python之所以火是因为人工智能的发展，所以选择一个方向很重要！
感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。
1.1 数学建模1.1.1 数学建模与人工智能1.1.2 数学建模中的常见问题1.2 人工智能下的数学1.2.1 统计量1.2.2 矩阵概念及运算1.2.3 [_a***_]论与数理统计1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分第2章 Python快速入门2.1 安装Python2.1.1 Python安装步骤2.1.2 IDE的选择2.2 Python基本操作2.2.1 第 一个小程序2.2.2 注释与格式化输出2.2.3 列表、元组、字典2.2.4 条件语句与循环语句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高级操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter第3章 Python科学计算库NumPy3.1 NumPy简介与安装3.1.1 NumPy简介3.1.2 NumPy安装3.2 基本操作3.2.1 初识NumPy3.2.2 NumPy数组类型3.2.3 NumPy创建数组3.2.4 索引与切片3.2.5 矩阵合并与分割3.2.6 矩阵运算与线性代数3.2.7 NumPy的广播机制3.2.8 NumPy统计函数3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy数据的保存第4章 常用科学计算模块快速入门4.1 Pandas科学计算库4.1.1 初识Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可视化图库4.2.1 初识Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib绘图案例4.3 SciPy科学计算库4.3.1 初识SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy图像处理案例第5章 Python网络爬虫5.1 爬虫基础5.1.1 初识爬虫5.1.2 网络爬虫的算法5.2 爬虫入门实战5.2.1 调用API5.2.2 爬虫实战5.3 爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1 多进程5.3.2 多线程5.3.3 协程5.3.4 小结第6章 Python数据存储6.1 关系型数据库MySQL6.1.1 初识MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初识NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小结6.3.1 数据库基本理论6.3.2 数据库结合6.3.3 结束语第7章 Python数据分析7.1 数据获取7.1.1 从键盘获取数据7.1.2 文件的读取与写入7.1.3 Pandas读写操作7.2 数据分析案例7.2.1 普查数据统计分析案例7.2.2 小结第8章 自然语言处理8.1 Jieba分词基础8.1.1 Jieba中文分词8.1.2 Jieba分词的3种模式8.1.3 标注词性与添加定义词8.2 关键词提取8.2.1 TF-IDF关键词提取8.2.2 TextRank关键词提取8.3 word2vec介绍8.3.1 word2vec基础原理简介8.3.2 word2vec训练模型8.3.3 基于gensim的word2vec实战第9章 从回归分析到算法基础9.1 回归分析简介9.1.1 “回归”一词的来源9.1.2 回归与相关9.1.3 回归模型的划分与应用9.2 线性回归分析实战9.2.1 线性回归的建立与求解9.2.2 Python求解回归模型案例9.2.3 检验、预测与控制第10章 从K-Means聚类看算法调参10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means简介10.1.2 目标函数10.1.3 算法流程10.1.4 算法优缺点分析10.2 K-Means实战第11章 从决策树看算法升级11.1 决策树基本简介11.2 经典算法介绍11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼系数11.2.5 小结11.3 决策树实战11.3.1 决策树回归11.3.2 决策树的分类第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 19312.1 朴素贝叶斯简介12.1.1 认识朴素贝叶斯12.1.2 朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3 朴素贝叶斯算法的优缺点12.2 3种朴素贝叶斯实战第13章 从推荐系统看算法场景13.1 推荐系统简介13.1.1 推荐系统的发展13.1.2 协同过滤13.2 基于文本的推荐13.2.1 标签与知识图谱推荐案例13.2.2 小结第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅14.1 初识TensorFlow14.1.1 什么是TensorFlow14.1.2 安装TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念与原理14.2 TensorFlow数据结构14.2.1 阶14.2.2 形状14.2.3 数据类型14.3 生成数据十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成随机数14.4 TensorFlow实战希望对你有帮助！！！
建议：
先把学习当作兴趣爱，后面在工作中应用很快就上手了，贵在坚持，加油！！
Python是目前最火的编程语言，学完可以走人工智能、人脸识别等方向，对于一个Python初级来说，一线城市薪水大概在9K-13K这个样子，前提是得有过硬的技术，否则可能连找工作都是问题，IT行业对项目经验和学历要求都比较高，培训机构的选择很重要，小小推荐一下尚学堂，我之前有趣详细了解过，主要是他全国14个校区，学习起来也方便，不用非得背井离乡去北京，我是在北京，北京是尚学堂的总部。毕竟要交学费，所以也不能马虎，认真选择了一下，尚学堂这家培训机构已经从业15年了，有很强的教学能力，高淇老师的名气也足够说明很多问题了。教学老师也很贴心，最主要的是每周他们都有很多企业上门招聘，就业老师贴心指导，毕竟学习就是为了就业，可以说是非常的省心了。
这个看自己学的怎么样了。学java的说Java难，学C++的说C++难，其实，学通了，都是不难的。
学好Python的第一步，肯定是要对Python有了解，了解它到底是什么？
Python也是一种语言，它能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。
了解后看***自学，只要努力，肯定都能学会的。
在这里要说的是，看***不是为了看热闹，而是要根据***自己实际去操作，去学习，只要操作精通了才算是真正的学会。
Python***源：
相对于j***a 来说，还是不算难学的，python重开放，灵活，代码精简优美，模块很多，很少语句可以完成很神奇的功能，用来工作极好.
本次回答由河南优就业IT培训解答
我是做数据分析方向的，日常工作中会使用到python，总体而言，python的学习难度不是很大，有过C语言的编程基础，绝对可以很好的掌握python语言，即便是刚刚入门python的小白来说，也是很好入门的，python可以应用于各个领域，比如数据分析，运维，开发，网页设计，游戏开发，机器学习，深度学习等等，其应用的纬度很广，我日常在做数据分析的时候，常用到Anaconda软件，简单的来说说anaconda的功能。
Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。
Anaconda的优点总结起来就八个字：省时省心、分析利器。
一、省时省心： Anaconda通过管理工具包、开发[_a1***_]、Python版本，大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。
二、分析利器： 在 Anaconda ***中是这么宣传自己的：适用于企业级大数据分析的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析，甚至可以用在大数据和人工智能领域。
到此，以上就是小编对于Python学习还是难的问题就介绍到这了，希望介绍关于Python学习还是难的4点解答对大家有用。
