经常有人会提到，运维有必要学开发吗?
面对这个问题，整体跟大家做个分析，现阶段，掌握一门python开发已经成为高级运维工程师的必要技能， 这一点，从公司需求趋向也能看出，大一点的公司，服务器数几百，上千，甚至数万台，那么这种情况下怎样做自动化运维?用SHELL写脚本FOR循环?显然， SHELL也就适合简单的系统管理工作。到复杂的运维自动化任务还得要用专门的开发语言。
因为清晰易读的风格，广泛的适用性，Python已经成为受欢迎的编程语言之一。在TIOBE 排行榜中位居第四，是名副其实的人工智能第一语言。
你认为这些离你还很远?但编程在你的工作、生活中的很多场景都能被利用。
那运维该如何系统学习Python呢?一般我们会经历以下几个阶段。
1、了解 Python 编程基础
一是变量、编程规范、基础语法等，这也是能够上手编写 Python 代码的前提。
二是数据结构，字符串、列表、字典、元组这些需要非常熟练，数据类型将贯穿你整个编程的始终。
这个部分一些简单的练习就是，自己构造一个数据类型，然后去实现基本的用法。比如你自己构造一个列表，实现列表中数据的访问、更新、删除等基本操作，比如 len()、max()、min() 函数，以及 append()、count()、extend() 等方法。
函数和方法是实现数据增删改查的基本途径，如果你在实际操作中遇到数据操作的问题，可以在具体的数据类型下查找相关用法。
2、Python函数及流程控制
学习 Python 的函数和控制语句，是真正去解决问题的过程。如何实现判断和循坏，如何将固定的功能模块封装成函数，这些不仅是写出代码的必要条件，也是训练编程思维的必经之路。
函数这个部分无外乎函数的定义、函数调用以及参数传递，但是要能够娴熟地写出函数实现对应的功能，需要注意的细节很多，也需要不断地训练。
流程控制则相对要好掌握一些，条件语句和循坏语句在不同的场景下练习几遍，知道判断和循环实现的过程，基本上就没问题了。
其实到这个地方，基本的Python知识你已经掌握了，你可以自己去做一些小项目，比如猜数字、各种转换器、记账工具……
3、利用 Python 做些事情
通常在学习一段时间之后，你就会有自我怀疑的过程，貌似真的懂了，但是离做出实际的东西又很远，这些东西是否有用?
这个时候不妨了解一些第三方库，你可以做更多的事情。比如用pandas作数据处理，用matplotlib做数据可视化分析，用BeautifulSoup写爬虫，利用Flask搭建网站……这些别人搭好的轮子，你直接拿来用就可以了。当然像写爬虫和网站，你还需要了解其他方面的一些知识(比如HTTP、HTML、JS、数据库等)。
对于不同的库，内部的方法、函数你还需要去熟悉，开始的时候先掌握少部分常用的方法，在遇到实际的问题的时候，再去查对应的更多的用法，这样会更高效。
4、深入 Python 编程
其实第三个阶段反复练习实践，你已经基本具备一些工作的技能了，比如 Python 数据分析、网络爬虫、写工具脚本……
首先你要了解Python的高级特性，如迭代器、生成器、装饰器等，了解类和面向对象的理念。深入下去，你可以去探索Python的实现原理，Python的性能优化，跳出Python语言本身，去了解计算机的交互原理，还有很长的路要走，但并不是大家都需要这个过程。
但这些高屋建瓴的东西，又是你在这个领域立足生根的重要条件，对于坚定走技术方向的人来说，这个过程是有必要的。这个时候你再去做应用层面的一些东西，又会有更加深刻的理解。（相关推荐：）
对于Python知识的学习，远不是以上这一点分享，很多技术性的知识需要我更多的掌握和学习，而更为重要的问题就是对于python技术的学习需要一个系统知识架构来支撑，因为我选择来到北大青鸟python培训，如果你也想要学习，那么你不妨也来到北大青鸟python培训看一看!
