大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于14岁学习python的问题，于是小编就整理了2个相关介绍14岁学习Python的解答，让我们一起看看吧。
29岁想学python，有哪些建议？
学习Python跟年龄其实没有任何关系。我是去年搞OpenStack的时候才学的Python，那一年我33岁。在我的职业生涯中我学过好几种语言，包括C、C++、PHP和Python。
2） 语言相关的系统库及第三方库，这个才是内容比较多的，也比较难的地方
另外，对于如何学好语言，本人的经验就是实践，实践包括两个方面：
1） 多读代码，可以看看比较好的开源项目，比如OpenStack或者Django等
2） 多写代码，如果工作有项目最后，如果没有自己可以写一些小项目。比如模仿redis开发一个Python版的等等。
我是30学python，不过完全兴趣爱好，不过不知道您原来有没有开发经验。
如果是学完找一份工作建议还是找个培训班，效率高一些，自学困难一些，并不是知识点困难，主要是编程思维的训练需要长时间通过练习来建立。如果像我一样纯属爱好就无所谓了。
不过，29岁如果学习找开发工作，年龄上肯定没有任何优势。
谢谢邀请，永远都不迟，重要是选对方法！！！
python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！
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 概率论与数理统计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[_a***_]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！！！
贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！！
一，你好，来得及，学习这件事来说，无论从什么时候开始学习都不算晚的。不要怕难，只要你肯定付出努力，结果都是好的。你的需求是***运营的工作，python这方面很适合，有很多第三方库可以帮你整理转换文档，例如xlrd可以读取excel，xlrd可以写excel，对于运营需要很多数据支持，可以了解一下爬虫，requests bs4 xpath等，可以抓取竞品或需要参考的数据。
二，下面说下python的优点
1. 软件质量：Python更注重可读性、一致性，具备了比传统脚本语言更优秀的可维护性和可重用性。
2. 高开发效率：相对于C、Java等编译/静态类语言，Python开发效率要高出数倍，其代码大小只有C++和J***a的1/5-1/3，而且Python程序可立即运行，无需编译及链接等步骤。
3. 可移植性：绝大多数Python程序无需任何改变即可在主流平台上运行。
4. 标准库支持：Python内置了众多预编译并可移植的功能模块，并可通过自行开发的库或第三方应用进行功能扩展。
5. 组件集成：Python脚本可通过灵活的集成机制轻松的与应用程序的其他部分进行通信，这种集成机制使Python成为产品定制和扩展的工具，比如，Python可以与C、C++等相互调用，可以与J***a组件集成，可与COM和.NET框架进行通信。
6. 开发乐趣：Python的易用性和强大的内置工具使编程成为一种乐趣而非繁琐的重复劳动。
三，建议选择在线视频和书籍要坚持看完，看的过程中多一些小程序练习，多练习能加深了解。python核心编程这本书深入浅出，感觉很好。
四，如果遇到python程序的问题，可以多用print 打印中间过程变量，协助自己查找问题，如果较长时间没有找到问题可以去拿报错信息搜索一下，也可以找下周围熟悉这个的交流一下，当然如果有问题我们也可以沟通交流一下，解决完一个问题，以后不犯相同的错误就是一种进步。推荐书籍
29岁想学Python有哪些建议？
几点建议：
本着 由浅入深，循序渐进 坚持来学。
首先 先找两本比较入门的书比如：Python编程入门 这本，或者廖雪峰廖的网站，或者菜鸟教程 runoob***/ 网站，先照着书上的代码进行敲打自己实现。
第二步 有了一定基础后 自己 刻意来实现一些功能模块比如：一个简单的爬取网站数据的（百度的音乐排行榜了，猎聘或者脉脉上的招聘信息了），一些简单的数据库操作代码，从excel或者某种数据库里取数据再写到另外的数据库，一些简单的前端表单输入后台提交数据了，特定的数据分析了，Python收发邮件收发短信了等等，总之一句话就是刻意找一些东西来练习。
当然这一步当中可以借助谷歌或度娘来搜索一些别人的代码，好好研究，修改。
第三步 高阶的 就是看一些开源的或者别人写的软件级别的代码，可以去git上或者开源中国 里找一些开源的通过Python写的软件。
最后 还有就是多跟别人交流。
想买个macBook来编程，主要是Python。多大内存合适？SSD多大够用？
你别买了，就你这样的还编程呢？ 编程需要的工具，看你编什么，单独一个helloworld，是台电脑就行。所以，你得看你编程方向，不单单内存、CPU、固态硬盘、还有是否需要独显等等，你如果对你自己编程方向都不清楚，你还让网友给你啥建议？当然配置越高越好啊，你这问也是白问。
做编程的话，我自己推荐13寸的MacBook Pro , 16GB内存，至少256GB固态，当然了512GB固态就更好了，不用考虑空间不够用的情况。
8GB内存，肯定是不够用得，Chrome多开几个标签，然后再开几个软件，然后编译的时候，也有可能碰到RAM不够用得情况。所以保险就是16GB了。
固态的话，至少要256GB，我身边有好几个购买的128GB 版想扩容换固态了的。或者平时也只能带个移动硬盘用一用。
13寸的屏幕，做开发如果觉得小的话，可以考虑外接一款2K显示屏（macOS对高分辨率的屏幕兼容好些，显示效果也会好很多，如果外接1080P的显示器的话，显示效果会差很多，尤其文字效果），也是挺不错的呢。
做开发对显卡要求不高，不用购买15寸带独显的，13寸的集显就够用了。
内存最好16g，如果你用到虚拟机的话一个开了8g就不太够用了，硬盘256的就够了，然后买个移动硬盘就行，不过现在这个模具的MacBook pro不建议购买，出过好多次问题门了，我13年款的到现在都没啥毛病，最好买个15寸的，i7够用用好多年的
作为macbook 的老用户，我来回答你的问题
1. 最好选择macbook pro系列，散热，运行多个开发软件很流畅
2. 我用的是15款的，16g内存，256g ssd，犹豫开发android、ios、node，所以刚够用
3. 你如果以后不会设计到其他开发，应该足够了
综上，建议ssd至少256g，内存8g应该够了，16g最好
到此，以上就是小编对于14岁学习python的问题就介绍到这了，希望介绍关于14岁学习python的2点解答对大家[_a1***_]。
