怎样开始自学Python

一、怎样开始自学Python

Python是一个通用编程语言，并很快成为每个自重程序员宝库中的一个必需品。

Python中有数不清的Web框架，从基本的微小架构到完整的架构，它们自有各自的优点。那么你准备使用它来做一些web开发，但在探讨细节之前，让我们从头开始。

至目前，Python有两个版本，2.7.5和3.3是目前Python的稳定版本。你选择哪个学习并不重要，因为区别非常小——尤其对于初学者而言。但

你应该知道，虽然Python 2有非常非常多的第三方支持，Python 3是设计语言的开发者关注的重点，很多第三方支持还没有移植到Python

3。这个选择需要你做出决定。然而，学习任何新的语言都会是一件令人却步的任务，找到合适的地方和人并从中学习是成功的一半。这是这篇指南的用处。让

Python简单、有趣并易于学习是你的蓝图。

Codecademy做了一项伟大的工作，将python的课程放在了一起，这对于初学者快速入门Python非常有用。

对于绝对的初学者，有一些非常棒的截屏视频。

我学习python时参考的一些截屏视频是：

ShowMeDo's Python Screencasts

TheNewBoston's Python Programming Tutorials

两个教程非常优秀，你甚至可以在学习完这两个系列后开始编写脚本。非常建议观看下那些教程，它们是免费的，同时也是你将来参考时的非常好的资源。

当然，没有比官方的文档更加好的资源了。但并不推荐给初学者，因为涉及的概念更加深入和高级，但它仍然是最好的资源。

有了这个，你将拥有一些python知识，知道在python中怎么样处理东西。

有过剩的免费高质量的电子书可供选择。下面的快捷清单列出了一些最好的书。你可以免费下载它们的电子版，或者如果你想支持作者的话，你也可以选择购买纸质书籍（或者捐赠），我相信他们将非常感激这种方式。

Think Python: How to Think Like a Computer Scientist

Think Python涉及理论方面的知识稍微多些。这可能会让初学者有些沮丧，但这本书在算法原理和高级概念上的相关知识非常值得一读。

如果“边学边做”是你的方式，那么构建自己的游戏将会是一个非常值得的经历！在这本书中，AI Sweigart假设没有Python的知识，并全程带领你构建自己的游戏。

StackOverFlow不仅仅全是“新手”错误和问题；有一些非常聪明并乐于助人的人也在使用这个网站——从他们身上学习！

例如，看一下 Python的隐藏特性这个问题。

你这里看到的很多提示和技巧可能很多正式的教程不会涉及，但它们对于中高级Python用户非常有用。

现在你完成了Python忍者训练，准备深入Ptyhon的Web开发，但现在的问题是有很多的框架，从中选择最好的框架非常困难，但从初学者的角度出发，Flask基本Web框架将非常适合Web开发入门，因为你仅仅需要知道Python就可以开始，而你已经学了很多知识了。

在你学习完Flask框架后，你将会知道创建静态页面非常简单，这是下一个问题出来了，使用它创建下一个web2.0的大应用合适么？答案是Yes，你可以用Flask创建任何你想的应用，但在通过很多步的努力之后，你会发现，你已经成功的重新建造了一个已经有的轮子，但它给予你巨大的灵活性和力量，一开始你可能会感觉势不可挡，而这也是很多初学者选择Django，然后在六个月左右换了其他的框架。

你可以读一下这个，知道哪些网站是由Flask驱动的

The largest site built with Flask

尽管Django和Pyramid也擅长Web开发，但他们是专为高级用户设计，而不是仅仅学习编写了几行python的初学者。但如果你想认真学习Web开发，学习Flask是个很好的入门框架，因为它不抽象任何事物，也没有任何魔法。

如果你要做的工作是计算密集型的，那么你会发现Python的性能是一个瓶颈，这时候你就需要PyPy。PyPy是Python解释器的一个替代品，可以有效加快处理速度。

这两个库通常是一起使用的（SciPy依赖于NumPy）。如果你需要做一些复杂的数值计算或科学研究工作，那么这两个库将是你的案头好友。NumPy和SciPy扩展了Python的数学函数功能，可以大大提高你的工作效率。

正如其名，BeautifulSoup确实是非常优雅的。如果你需要解析一个HTML页面来获取一些信息，你应该知道这是非常烦人的事情。BeautifulSoup的作用就是为你做这些事情，并为你节省时间。强烈推荐使用。

The Python Image Library(PIL)是一个用来处理几乎所有图像操作的扩展库。如果你需要处理一个图像，PIL可以为你做很多。

了解了这些之后，你可以走上你自己的Python之路。

SQLAlchemy是Python的一个SQL和对象关系映射（ORM）工具集。它功能强大，并且很灵活，使得应用程序开发者可以方便地进行SQL操作。

Alembic是一个轻量级的数据库集成工具，主要和SQLAlchemy协同使用。

二、如何学习python

1、分享Python学习路线：第一阶段：Python基础与Linux数据库

这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。

2、这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。

3、学习目标：掌握Python的基本语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

4、这一部分主要学习web前端相关技术，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web开发基础、Vue、FIask Views、FIask模板、数据库操作、FIask配置等知识。

5、学习目标：掌握web前端技术内容，掌握web后端框架，熟练使用FIask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。

6、这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

7、学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

8、这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。

9、学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

10、按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。

三、如何系统地自学 Python

是否非常想学好 Python，一方面被琐事纠缠，一直没能动手，另一方面，担心学习成本太高，心里默默敲着退堂鼓？

幸运的是，Python是一门初学者友好的编程语言，想要完全掌握它，你不必花上太多的时间和精力。

Python的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面：

语法简洁明了：相对 Ruby和 Perl，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，不玩儿玄学。

切入点很多：Python可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。

废话不多说，学会一门语言的捷径只有一个： Getting Started

任何一种编程语言都包含两个部分：硬知识和软知识，起步阶段的主要任务是掌握硬知识。

知识”指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等，例如：变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的，看上去是掌握了一

种语法，实际是建立了一种思维。例如：让一个 Java程序员去学习 Python，他可以很快的将 Java中的学到的面向对象的知识 map到

Python中来，因此能够快速掌握 Python中面向对象的特性。

如果你是刚开始学习编程的新手，一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但对于建立稳固的编程思维是必不可少。

下面列出了一些适合初学者入门的教学材料：

❖「笨方法学 Python」：

这本书在讲解 Python的语法成分时，还附带大量可实践的例子，非常适合快速起步。

❖「廖雪峰的 Python 2.7教程」：Home-廖雪峰的官方网站

Python中文教程的翘楚，专为刚刚步入程序世界的小白打造。

❖「The Hitchhiker’s Guide to Python!」：The Hitchhiker’s Guide to Python!

这本指南着重于 Python的最佳实践，不管你是 Python专家还是新手，都能获得极大的帮助。

❖「Python官方文档」：Our Documentation

实践中大部分问题，都可以在官方文档中找到答案。

❖辅助工具：Python Tutor

一个 Python对象可视化的项目，用图形辅助你理解 Python中的各种概念。

用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。

学习也是一样，虽然推荐了多种学习资料，但实际学习的时候，最好只选择其中的一个，坚持看完。

必要的时候，可能需要阅读讲解数据结构和算法的书，这些知识对于理解和使用 Python中的对象模型有着很大的帮助。

“软知识”则是特定语言环境下的语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分，即使完全不了解不会使用，也不会妨碍你去编程，只不过写出的程序，看上去显得“傻”了些。

这些知识的学习，取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言，起步阶段极易走火，或者在选择 Python版本时徘徊不决，一会儿看 2.7

一会儿又转到 3.0，或者徜徉在类库的大海中无法自拔，Scrapy，Numpy，Django

什么都要试试，或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动，或者整天跪舔语法糖，老想着怎么一行代码把所有的事情做完，或者去构想

圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。

很多“大牛”都会告诫初学者，用这个用那个，少走弯路，这样反而把初学者推向了真正的弯路。

还不如告诉初学者，学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug，只能脚踏实地，没有奇迹只有狗屎的过程。

选择一个方向先走下去，哪怕脏丑差，走不动了再看看有没有更好的解决途径。

自己走了弯路，你才知道这么做的好处，才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式，为什么面向过程可以解决却偏要面向对象，为什么我可以操纵每一根指针却偏要自动管理内存，为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise...

更重要的时，你会明白，高层次的解决方法都是对低层次的封装，并不是任何情况下都是最有效最合适的。

技术涌进就像波浪一样，那些陈旧的封存已久的技术，消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、手游和 HTML5的火热，某些方面不正在重演过去 PC的那些历史么？

因此，不要担心自己走错路误了终身，坚持并保持进步才是正道。

起步阶段的核心任务是掌握硬知识，软知识做适当了解，有了稳固的根，粗壮的枝干，才能长出浓密的叶子，结出甜美的果实。

完成了基础知识的学习，必定会感到一阵空虚，怀疑这些语法知识是不是真的有用。

没错，你的怀疑是非常正确的。要让 Python发挥出它的价值，当然不能停留在语法层面。

发展阶段的核心任务，就是“跳出 Python，拥抱世界”。

在你面前会有多个分支：科学计算和数据分析、爬虫、Web网站、游戏、命令行实用工具等等等等，这些都不是仅仅知道 Python语法就能解决的问题。

爬虫举例，如果你对计算机网络，HTTP协议，HTML，文本编码，JSON一无所知，你能做好这部分的工作么？而你在起步阶段的基础知识也同样重要，如

果你连循环递归怎么写都还要查文档，连 BFS都不知道怎么实现，这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样，非常低效。

在这个阶段，不可避免要接触大量类库，阅读大量书籍的。

「Awesome Python项目」：vinta/awesome-python· GitHub

这里列出了你在尝试解决各种实际问题时，Python社区已有的工具型类库，如下图所示：

你可以按照实际需求，寻找你需要的类库。

至于相关类库如何使用，必须掌握的技能便是阅读文档。由于开源社区大多数文档都是英文写成的，所以，英语不好的同学，需要恶补下。

这里我只列出一些我觉得比较有一些帮助的书籍，详细的请看豆瓣的书评：

❖「集体智慧编程」：集体智慧编程(豆瓣)

❖「数学之美」：数学之美(豆瓣)

❖「统计学习方法」：统计学习方法(豆瓣)

❖「Pattern Recognition And Machine Learning」：Pattern Recognition And Machine Learning(豆瓣)

❖「数据科学实战」：数据科学实战(豆瓣)

❖「数据检索导论」：信息检索导论(豆瓣)

❖「HTTP权威指南」：HTTP权威指南(豆瓣)

❖「HTML& CSS设计与构建网站」：HTML& CSS设计与构建网站(豆瓣)

聪明的你一定会发现上面的大部分书籍，并不是讲 Python的书，而更多的是专业知识。

事实上，这里所谓“跳出 Python，拥抱世界”，其实是发现 Python和专业知识相结合，能够解决很多实际问题。这个阶段能走到什么程度，更多的取决于自己的专业知识。

这个阶段的你，对 Python几乎了如指掌，那么你一定知道 Python是用 C语言实现的。

可是 Python对象的“动态特征”是怎么用相对底层，连自动内存管理都没有的C语言实现的呢？这时候就不能停留在表面了，勇敢的拆开 Python的黑盒子，深入到语言的内部，去看它的历史，读它的源码，才能真正理解它的设计思路。

「Python源码剖析」：Python源码剖析(豆瓣)

这本书把 Python源码中最核心的部分，给出了详细的阐释，不过阅读此书需要对 C语言内存模型和指针有着很好的理解。

外，Python本身是一门杂糅多种范式的动态语言，也就是说，相对于 C的过程式、 Haskell等的函数式、Java

基于类的面向对象而言，它都不够纯粹。换而言之，编程语言的“道学”，在 Python

中只能有限的体悟。学习某种编程范式时，从那些面向这种范式更加纯粹的语言出发，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python语言的根源。

「编程范式」：斯坦福大学公开课：编程范式

讲师高屋建瓴，从各种编程范式的代表语言出发，给出了每种编程范式最核心的思想。

值得一提的是，这门课程对C语言有非常深入的讲解，例如C语言的范型和内存管理。这些知识，对阅读 Python源码也有大有帮助。

Python的许多最佳实践都隐藏在那些众所周知的框架和类库中，例如 Django、Tornado等等。在它们的源代码中淘金，也是个不错的选择。

每个人学编程的道路都是不一样的，其实大都殊途同归，没有迷路的人只有不能坚持的人。虽然听上去有点鸡汤，但是这是事实。

希望想学 Python想学编程的同学，不要犹豫了，看完这篇文章，Just getting started～