本文分析了自学 Python 难以坚持的核心原因，强调实用性导向与目标设定。文章提供了选择教程的建议，推荐以官方文档为主并结合具体领域需求进行针对性学习。同时给出了具体的学习方法，包括环境搭建、手动敲代码及输出倒逼输入的策略。此外，制定了详细的 30 天学习计划，涵盖从基础语法到文件操作、面向对象、网络请求及数据分析的综合实战，帮助学习者建立系统的知识体系并有效坚持。
首先学习 Python 一定要以为导向！盲目看教程，结果大多是浅尝辄止，从入门到放弃。
我想告诉你我的经验，如何在一个月内入门 Python！
爬虫？数据分析？机器学习？又或者其它？
在找一本 Python 教程准备啃之前，一定要问问自己：我为什么要学习 Python？
Python 在近几年越来越受追捧，很多职场小伙伴想要提升技能而学习 Python。这是非常好的事情，但问题在于很多人不知道学 Python 做什么，所以什么零碎细末、艰难晦涩、长篇大论的都去看，很容易陷入学不下去的困境。必须要有针对性、选择性地学！
针对性学习宗旨是按需去学，学以致用。
想成为木匠，才去学习用刨子、用车床，一个砖瓦匠就没必要瞎费这功夫。同理，当你对网络爬虫感兴趣，并且有爬一个网页的冲动，这时候去学 Python 是最容易上手的。
我是做数据分析工作，学 Python 的初衷是想利用 Python 强大灵活的数据分析能力。Python 做数据分析对语法的要求并不高，只要能理解基本的逻辑结构、数据类型、数据结构、运算符、函数、库，就可以运用到实际项目里。所以我就没必要花很大功夫在诸如类、Web 编程、模块、线程等数据分析不常用的功能上面，如果真遇到这些内容，再去查资料搞清楚。
在明确自己为什么学 Python 后，要选择合适的书籍教程。不可否认，市面上已经有太多 Python 入门书籍，以及更多的网络教程。我只推荐大家优先阅读 官方文档。不久前该文档已经汉化，大家可以很方便的去学习最新最全的 Python 知识。如果你有能力阅读英文文档，那就选英文文档，毕竟第一手的内容更专业。
当然，官方文档知识点太多，初学者很难找到要学的内容，这时你需要查查各个专业领域的 Python 要求。
如果你是要准备从事数据科学，不妨去看看相关指南，里面会讲到数据科学需要的 Python 知识，然后对照着一个知识点一个知识点地啃 Python 官方文档。
如果你要做爬虫工作，不妨在网上买一本评分高的 Python 爬虫书籍，一般来说里面会有 Python 基础部分，同理你只要在官方文档里找这部分知识学习。
针对性地在官方文档里学习 Python 知识，不仅节省时间，而且你会发现更容易理解，因为你是带着问题去学习的。
其它回答里也提到了在重复练习中学习 Python，这点我是非常认同的。输出是最好的输入，编程语言虽然注重逻辑，但更需要学习者不断地动手敲代码。
从一开始，你要学会如何搭建 Python 环境，选择什么样的开发环境（IDE）。这些都可以去网上查，慢一点的折腾两三天，快一点的一天不到就能搞定。总之，这是学习 Python 的第一步，也是练习的开始。
对于官方文档的每一段代码，我建议都动手亲自敲一遍，比如你看到字符串这一节，在理解了字符串定义后，文档会给出示例代码和运行结果。
照着示例代码，在你的编程环境中实践，千万不要复制黏贴，对自己的火眼金睛过度自信并不是一件好事。
学习 Python 切忌拉很长战线。制定的计划时间越长，人的惰性、拖延就会冒出来。
我的建议：
理由是：
当然，这中间需要监督机制，你可以制定自己的学习课程表，也可以和朋友一起学习。
学习编程是一场马拉松，而非短跑。保持耐心，持续积累，将理论知识转化为实际代码能力，你就能克服'三分钟热度'的困境。遇到问题多查阅官方文档，多动手调试，祝你早日掌握 Python 技能。
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