首先确定的是算法比语言重要。语言只是算法的一个工具而已。据说很多老教授还在用古老的Fortran语言来研究算法，从侧面证明了这一点。打个不精确的比方，算法算是理论，语言算是实践的工具，光有理论，没有实践，肯定有问题。所没必要这么较真，到底是算法重要还是语言重要，相对而言，算法更通用重要，而编程语言有上百上千种。

再讲如何学好Python:

Python是一门学习曲线相当不陡峭的语言，即简单易学但很难精通。有编程基础的人，花几个小时，把语法部分耍法，就可以上手敲代码了。但要精通Python, 需要更长的时间(甚至有些人后续都没有意识想去精通它，认为python不过如此，我已经掌握的差不多了)语法部分就不用说了,自己看python的官方手册或者查本热销书直接去翻就行了。

1. 两个基础工具必须掌握: ipdb用来命令行调试(单步执行、设置断点等), pylint是用来掌握python规范的， 比如

如果一个函数的定义，写得特别臃肿，pylint会警告你，这时候你的想办法将函数拆分

如果你得代码有重复的片段, pylint会警告你将代码抽象成一个通用函数

2. 多用单元测试, 比如pytest和unittest模块, 验证自己代码每个函数等的正确性(可能开始觉得很繁琐没必要，但稍微大点的工程都需要unittest, github上大型的python项目，都有单元测试)

3. 刚开始不建议用notebook。python本来就曲线就不陡峭，你再用python notebook，就更平坦了，还分散精力。等你熟练到一定程度时，可以尝试notebook, 但我觉得还是命令行(Linux)的爽～

后期想继续深入的话:

结合数据结构算法，让你的代码运行起来风驰电掣(快)

学习设计模式和OOP, 让你的代码变得优雅健壮(雅)，让人读起来心旷神怡 (这个决定了别人看你代码的印象，或者是一坨S, 或者是一缕清风)

结合自己的专业领域，比如数据库、Web、Machine Learning等等，用实际项目去实践