是否非常想學好 Python，一方面被瑣事糾纏，一直沒能動手，另一方面，擔心學習成本太高，心裡默默敲著退堂鼓？ 幸運的是，Python 是一門初學者友好的編程語言，想要完全掌握它，你不必花上太多的時間和精力。Python 的設計哲學之一就是簡單易學，體現在兩個方面：
1. 語法簡潔明瞭：相對 Ruby 和 Perl，它的語法特性不多不少，大多數都很簡單直接，不玩兒玄學。
2. 切入點很多：Python 可以讓你可以做很多事情，科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、遊戲、命令行實用工具等等等等，總有一個是你感興趣並且願意投入時間的。
廢話不多說，學會一門語言的捷徑只有一個： Getting Started
¶ 起步階段任何一種編程語言都包含兩個部分：硬知識和軟知識，起步階段的主要任務是掌握硬知識。°1 硬知識"硬知識"指的是編程語言的語法、算法和數據結構、編程範式等，例如：變量和類型、循環語句、分支、函數、類。這部分知識也是具有普適性的，看上去是掌握了一種語法，實際是建立了一種思維。例如：讓一個 Java 程序員去學習 Python，他可以很快的將 Java 中的學到的面向對象的知識 map 到 Python 中來，因此能夠快速掌握 Python 中面向對象的特性。
如果你是剛開始學習編程的新手，一本可靠的語法書是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但對於建立穩固的編程思維是必不可少。下面列出了一些適合初學者入門的教學材料：
❖「笨方法學 Python」：http://learnpythonthehardway.org/book/這本書在講解 Python 的語法成分時，還附帶大量可實踐的例子，非常適合快速起步。
❖「廖雪峰的 Python 2.7 教程」：Home - 廖雪峰的官方網站Python 中文教程的翹楚，專為剛剛步入程序世界的小白打造。
❖「The Hitchhiker's Guide to Python!」：The Hitchhiker's Guide to Python!這本指南著重於 Python 的最佳實踐，不管你是 Python 專家還是新手，都能獲得極大的幫助。
❖「Python 官方文檔」：Our Documentation實踐中大部分問題，都可以在官方文檔中找到答案。
❖ 輔助工具：Python Tutor一個 Python 對象可視化的項目，用圖形輔助你理解 Python 中的各種概念。
Python 的哲學：
用一種方法，最好是隻有一種方法來做一件事。
學習也是一樣，雖然推薦了多種學習資料，但實際學習的時候，最好只選擇其中的一個，堅持看完。必要的時候，可能需要閱讀講解數據結構和算法的書，這些知識對於理解和使用 Python 中的對象模型有著很大的幫助。
2 軟知識"軟知識"則是特定語言環境下的語法技巧、類庫的使用、IDE的選擇等等。這一部分，即使完全不瞭解不會使用，也不會妨礙你去編程，只不過寫出的程序，看上去顯得"傻"了些。對這些知識的學習，取決於你嘗試解決的問題的領域和深度。
對初學者而言，起步階段極易走火，或者在選擇 Python 版本時徘徊不決，一會兒看 2.7 一會兒又轉到 3.0，或者徜徉在類庫的大海中無法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什麼都要試試，或者參與編輯器聖戰、大括號縮進探究、操作系統辯論賽等無意義活動，或者整天跪舔語法糖，老想著怎麼一行代碼把所有的事情做完，或者去構想聖潔的性能安全通用性健壯性全部滿分的解決方案。
很多"大牛"都會告誡初學者，用這個用那個，少走彎路，這樣反而把初學者推向了真正的彎路。還不如告訴初學者，學習本來就是個需要你去走彎路出 Bug，只能腳踏實地，沒有奇蹟只有狗屎的過程。選擇一個方向先走下去，哪怕髒醜差，走不動了再看看有沒有更好的解決途徑。
自己走了彎路，你才知道這麼做的好處，才能理解為什麼人們可以手寫狀態機去匹配卻偏要發明正則表達式，為什麼面向過程可以解決卻偏要面向對象，為什麼我可以操縱每一根指針卻偏要自動管理內存，為什麼我可以嵌套回調卻偏要用 Promise...
更重要的時，你會明白，高層次的解決方法都是對低層次的封裝，並不是任何情況下都是最有效最合適的。技術湧進就像波浪一樣，那些陳舊的封存已久的技術，消退了遲早還會湧回的。就像現在移動端應用、手遊和 HTML5 的火熱，某些方面不正在重演過去 PC 的那些歷史麼？因此，不要擔心自己走錯路誤了終身，堅持並保持進步才是正道。起步階段的核心任務是掌握硬知識，軟知識做適當瞭解，有了穩固的根，粗壯的枝幹，才能長出濃密的葉子，結出甜美的果實。
¶ 發展階段完成了基礎知識的學習，必定會感到一陣空虛，懷疑這些語法知識是不是真的有用。沒錯，你的懷疑是非常正確的。要讓 Python 發揮出它的價值，當然不能停留在語法層面。發展階段的核心任務，就是"跳出 Python，擁抱世界"。在你面前會有多個分支：科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、遊戲、命令行實用工具等等等等，這些都不是僅僅知道 Python 語法就能解決的問題。拿爬蟲舉例，如果你對計算機網絡，HTTP協議，HTML，文本編碼，JSON一無所知，你能做好這部分的工作麼？而你在起步階段的基礎知識也同樣重要，如果你連循環遞歸怎麼寫都還要查文檔，連 BFS 都不知道怎麼實現，這就像工匠做石凳每次起錘都要思考錘子怎麼使用一樣，非常低效。在這個階段，不可避免要接觸大量類庫，閱讀大量書籍的。°1 類庫方面「Awesome Python 項目」：vinta/awesome-python · GitHub這裡列出了你在嘗試解決各種實際問題時，Python 社區已有的工具型類庫，如下圖所示：
你可以按照實際需求，尋找你需要的類庫。至於相關類庫如何使用，必須掌握的技能便是閱讀文檔。由於開源社區大多數文檔都是英文寫成的，所以，英語不好的同學，需要惡補下。°2 書籍方面：這裡我只列出一些我覺得比較有一些幫助的書籍，詳細的請看豆瓣的書評：科學和數據分析：
❖「集體智慧編程」：集體智慧編程 (豆瓣)
❖「數學之美」：數學之美 (豆瓣)
❖「統計學習方法」：統計學習方法 (豆瓣)
❖「Pattern Recognition And Machine Learning」：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖「數據科學實戰」：數據科學實戰 (豆瓣)
❖「數據檢索導論」：信息檢索導論 (豆瓣) 爬蟲
❖「HTTP 權威指南」：HTTP權威指南 (豆瓣)Web 網站
❖「HTML & CSS 設計與構建網站」：HTML & CSS設計與構建網站 (豆瓣)
列到這裡已經不需要繼續了。聰明的你一定會發現上面的大部分書籍，並不是講 Python 的書，而更多的是專業知識。事實上，這裡所謂"跳出 Python，擁抱世界"，其實是發現 Python 和專業知識相結合，能夠解決很多實際問題。
這個階段能走到什麼程度，更多的取決於自己的專業知識。深入階段 ：這個階段的你，對 Python 幾乎瞭如指掌，那麼你一定知道 Python 是用 C 語言實現的。可是 Python 對象的"動態特徵"是怎麼用相對底層，連自動內存管理都沒有的C語言實現的呢？這時候就不能停留在表面了，勇敢的拆開 Python 的黑盒子，深入到語言的內部，去看它的歷史，讀它的源碼，才能真正理解它的設計思路。
這裡推薦一本書：「Python 源碼剖析」：Python源碼剖析 (豆瓣)
這本書把 Python 源碼中最核心的部分，給出了詳細的闡釋，不過閱讀此書需要對 C 語言內存模型和指針有著很好的理解。另外，Python 本身是一門雜糅多種範式的動態語言，也就是說，相對於 C 的過程式、 Haskell 等的函數式、Java 基於類的面向對象而言，它都不夠純粹。
換而言之，編程語言的"道學"，在 Python 中只能有限的體悟。學習某種編程範式時，從那些面向這種範式更加純粹的語言出發，才能有更深刻的理解，也能瞭解到 Python 語言的根源。
最後的話每個人學編程的道路都是不一樣的，其實大都殊途同歸，沒有迷路的人只有不能堅持的人。雖然聽上去有點雞湯，但是這是事實。希望想學 Python 想學編程的同學，不要猶豫了，看完這篇文章，Just getting started～
另外，歡迎私信本小可愛交流 Python 的學習經驗哦 > .
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