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
¶ 起步阶段
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。
°1 硬知识
“硬
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」：http://learnpythonthehardway.org/book/
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。
Python 的哲学：
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。
°2 软知识
“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。
对
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。
¶ 发展阶段
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。
拿
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。
°1 类库方面
「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。
°2 书籍方面：
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：
科学和数据分析：
❖「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)
爬虫：
❖「HTTP 权威指南」：HTTP权威指南 (豆瓣)
Web 网站：
❖「HTML & CSS 设计与构建网站」：HTML & CSS设计与构建网站 (豆瓣)
...
列到这里已经不需要继续了。
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。
¶ 深入阶段
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。
这里推荐一本书：
「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。
另
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。
这里推荐一门公开课
「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。
¶ 最后的话
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～
学习可以按照以下路线进行：
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。
阶段九：自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
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
¶ 起步阶段
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。
°1 硬知识
逗硬
知识地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。
Python 的哲学：
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。
°2 软知识
逗软知识地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，看上去显得逗傻地了些。
对
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。
很多逗大牛地都会告诫初学者，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 的那些历史么看
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。
¶ 发展阶段
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，就是逗跳出 Python，拥抱世界地。
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。
拿
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看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。
°1 类库方面
「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。
°2 书籍方面：
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：
科学和数据分析：
❖「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)
爬虫：
❖「HTTP 权威指南」：HTTP权威指南 (豆瓣)
Web 网站：
❖「HTML & CSS 设计与构建网站」：HTML & CSS设计与构建网站 (豆瓣)
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列到这里已经不需要继续了。
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，这里所谓逗跳出 Python，拥抱世界地，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。
¶ 深入阶段
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 对象的逗动态特征地是怎么用相对底层，连自动内存管理都没有的C语言实现的呢看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。
这里推荐一本书：
「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。
另
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，编程语言的逗道学地，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。
这里推荐一门公开课
「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。
¶ 最后的话
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～
饶别倍他： 其实python非常适合初学者入门.相比较其他不少主流编程语言,有更好的可读性,因此上手相对容易.自带的各种模块加上丰富的第三方模块,免去了很多“重复造轮子”的工作,可以更快地写出东西.配置开发环境也不是很复杂,mac和...
阜阳市15363864183： 如何从零开始学python?？
饶别倍他： 第一:道——明确目标其实很多人在学习Python之前很少想这个,因为很多人说:现在Python很火呀,所以我么需要学.这个其实跟你自己没有什么关系,例如:你曾经想做一个网站不会开发,现在可以做了,现在Python很火并且你也要学来找...
阜阳市15363864183： 零基础如何学Python - ？
饶别倍他： 找本基础的书先看下语法, 然后自己搭一个环境, 边看书边练习, 偶尔自己想一个场景去实现,实现的过程中有问题可以翻书查看,也可以上网搜索,以便熟悉基础语法和函数.
阜阳市15363864183： 如何快速学习Python?？
饶别倍他： 初试牛刀 假设你希望学习Python这门语言,却苦于找不到一个简短而全面的入门教程.那么本教程将花费十分钟的时间带你走入Python的大门.本文的内容介于教程(Toturial)和速查手册(CheatSheet)之间,因此只会包含一些基本概念.很...
阜阳市15363864183： Python那么火爆,该如何系统学习 - ？
饶别倍他： 学习 Python 的初学者往往会面临以下残酷的现状:网上充斥着大量的学习资源、书籍、视频教程和博客,但是大部分都是讲解基础知识,不够深入;也有的比较晦涩,难以理解.如果你真的想要高效地学习 Python,那就需要掌握如何过滤网上...
阜阳市15363864183： python可以自学吗?大概要学多久? - ？
饶别倍他： 当然可以,学习Python有两种方式,培训和自学,每个人情况不同选择学习方式也是有所差异的,可以根据自身情况来决定,如果基础较好、学习能力强,完全可以选择自学的,不过自学难以积累实战经验的,而且周期比较长,Python自学需要一年以上,而培训只需要4-6个月.
阜阳市15363864183： 如何系统自学python,培训过的给点建议 - ？
饶别倍他： 第一:必需有一个先生给讲授,带着进修,如许起首是能够少走很多的弯路,不至于一个小小的成绩,就困扰了一天的光阴,能够明白人的一句话你就明白,然则本身想能够必要一天的光阴,或者末了照样搞不懂.第二:必要有一个明白而且体...
阜阳市15363864183： 怎么快速学习python? - ？
饶别倍他： python现在市场需求量比较大,薪资水平待遇也是非常不错的.想要快速学习python的话,最好的就是办法就是参加培训,这样学习起来比较快一点.如果自学的话,时间比较长,也可能导致事半功倍.
阜阳市15363864183： 零基础怎样学python入门快一点呢? - ？
饶别倍他： 长沙零基础怎样学python入门比较快呢?最快的方法还是找个人带你,如果没有人带的话就去培训机构学也不错.1.刚刚开始学python的时候千万不要心急,想着自己一看就会写代码,这是不可能的.刚刚学的话你应该先学基本的语法,不用...
阜阳市15363864183： 应该怎样系统的学习Python标准库 - ？
饶别倍他： 1. 建议你先学一些常用的库,最好是找一本教程,把教程里提到的常用的库好好熟悉一下,推荐《笨办法学Python》,或者百度“菜鸟教程”,里面的Python教程和其他教程都挺不错 2. 其他的库用到的时候再说,你可以在需要做某件事的时候,搜索Python的相关功能,比如百度“Python excel”,就会出来一些标准库或者第三方库供你处理excel文件 3. 标准库并不都是需要完全了解的,很多标准库基本上一辈子都不会用得着,有时候可以在Python命令行(或者Python自带的IDLE环境)里使用help命令,当然说明文件都是英文的,所以需要一定的英文阅读能力 PS. 推荐Python(x, y),一个很好的Python开发软件
