為了刷小姐姐，我死磕了Python
故事的開始是這樣的……我是标準的工科男，畢業後做了制造工程師，經常在廠子裡，工作環境不太好，壓力也挺大，重點是薪資不太高。
休息的時候和勞工們在一起，喜歡刷刷抖音，有時候大家也會互相推薦一些好看的小姐姐的賬号，還會比誰收集的多。 身為廠子裡的大學生，我想我還是要做一點不一樣的事的。
一直聽說Python用來寫爬蟲很友善，大學裡計算機課的那一點點程式設計基礎讓我膨脹了……在搗鼓了幾個月後，我用Python+ADB+鵝廠的AI，一晚上就在抖音關注了一千多個高顔值的小姐姐。
問題的解決思路其實不難：
在掌握了基本的文法後，Coding部分就是一塊塊去搜實作的代碼，然後進行整合……雖然不停的出BUG，但是在各路大神的幫助下，最終還是把東西做出來了。
我為什麼要選Python？
雖然大學裡學得是C，但是這次我用了Python，原因主要有3點：
1.Python入門快
雖然大學裡那點C都還給老師了，但是基本的文法還是很容易看懂的。有人說C++的學習時間是按年計算，而Python是按天計算的。另外最近剛聽說了一個可怕的消息，Python已經加入了山東省最新出版的國小資訊技術六年級教材大禮包中，不僅在王者戰場會碰上國小生，github也會淪陷……
講真，Python和交流用的語言非常相像，就算完全不懂代碼，其實也能猜出一點意思來。
是不是一看就知道，這是要在螢幕列印“hello world”？
2.各種現成的庫，效率高
比如這次這個“小姐姐項目”用到的PIL庫，即Python Imaging Library，這個基本就是Python平台上的圖像處理标準庫，功能非常強大，API卻非常簡單易用。
簡單到什麼程度？舉個例子，用3行代碼就能實作模糊圖檔。
思路：打開圖檔——模糊處理——另存為儲存圖檔
實際執行效果：
而像這樣實用的庫，在Python還有很多。
比如最近熱門的深度學習和神經網絡領域，就有不少效率神助攻：Caffe - 深度學習的一個快速上手開放架構。
Keras - 一個進階神經網絡庫，能夠運作在TensorFlow或者Theano之上。
MXNet - 一個旨在提高效率和靈活性的深度學習架構。
Neupy - 運作和測試不同的人工神經網絡算法。
Pytorch - 具有強大GPU加速度的Python中的Tensors和動态神經網絡。
TensorFlow - 由Google建立的最受歡迎的深度學習架構。
Theano - 快速數值計算的深度學習庫。
3.跨平台能力強
Python可移植性恨高，是支援跨平台的。你可以随處運作Python，比如Windows、Mac、Linux、Solaris、FreeBSD等等。
感謝Python， 讓我月入2W
通過這段代碼我認識了我現在的女朋友……當然是不可能的。
随着深入學習之後，我覺得資料分析比機械要有趣，而且Python工程師的薪資水準也比我之前要好很多。因為這次抖音的經曆，陰差陽錯的，我準備轉行了。
在初步掌握Python後，我開始刷kaggle的題，并且也參賽了。有點底氣後，去了一家與制造業有關的網際網路公司做資料分析，目前月入20K。這個薪資和行業大牛當然不能比，但我很喜歡現在的工作環境，比以前下廠子要舒服的多。
我是如何學習Python的？
1.看書
基礎文法推薦《Python程式設計從入門到實踐》 這是一本全中文的書，适合初學者入門，裡面的内容很有趣，尤其是實戰項目，都是趣味性非常強的例子。
資料分析推薦《利用Python進行資料分析》，這本書在豆瓣評分有8.5分。
2.加入社群
一個人學習是孤獨而容易放棄的，加入社群大家可以一起解決問題，也可以互相交換學習資料。如果你跟我一樣，并沒有超乎常人的意志力，建議也加群。
我們都知道Python容易學，但是就是不知道如何去學，去哪裡找資料，在這裡呢，我分享我精心準備的Python學習資料，0基礎到進階！希望你們在學習Python道路上少走彎路！加油！
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