自学Python是一个系统且灵活的过程，合理规划学习路径和时间安排能有效提高效率。以下是一个分阶段的学习指南和时间预估，供参考：
阶段3：专业方向分化（4-12周+）
| 方向 | 技术栈 | 典型项目 | 学习资源推荐 |
|------------|-------------------------|-----------------------------------|----------------------------------|
| 数据分析 | Numpy/Pandas/Matplotlib | 电影票房分析/电商销售可视化 | DataCamp专项课程、《利用Python进行数据分析》 |
| Web开发 | Django/Flask/SQL | 博客系统/电商后台 | MDN Web Docs、Django官方教程 |
| 自动化 | Selenium/Requests | 网页数据采集/自动化报表系统 | 《Python网络数据采集》 |
| 人工智能 | Scikit-learn/TensorFlow | 手写数字识别/房价预测模型 | Coursera吴恩达机器学习课程 |
二、时间预估模型
```python
# 基于每日投入时间的估算公式
def estimate_time(daily_hours, has_programming_background):
base_hours = 80 # 基础语法+进阶
project_hours = 120 # 专项方向
if has_programming_background:
efficiency_factor = 0.6
else:
efficiency_factor = 1.2
total = (base_hours + project_hours) * efficiency_factor
return round(total / daily_hours)
示例计算：每天学习2小时，有编程基础
print(estimate_time(2, True)) # 输出：67天 ≈ 2.2个月
建议每周进行1次学习进度评估，使用Notion或Trello建立学习看板。关键指标应包含：代码提交频率（每周≥15次）、问题解决速度（简单问题≤20分钟）、项目复杂度（每月提升30%）。持续8-12周的刻意训练可达到初级开发工程师水平。#Python##编程##程序员#