深度產業觀察

如何自學Python編程？一堆的Python教程卻感覺無從下手呢？我想這應該是很多Python初學者正在糾結的問題。我的學習經歷分享

不僅是學Python，你學任何東西都得去實踐。只看書，一是記不住，二是看時間長了，沒動力了，看不下去了。

分享一下我自己的經歷。

接觸Python是從爬蟲開始(臉紅，以後再也不xjb寫了)，那時只知道照著網上的教程寫，仗著自己C/C++的基礎，強行理解Python代碼含義。如果是考試的話，我是連學號都要抄下來的那種。

後來發現Python和C++完全是兩個東西，而且Python也並不簡單，其中包含著非常有趣的語法。由於我沒有系統的看過書，所以對Python的一些細節完全不瞭解，只能是寫代碼的時候現場查，東拼西湊的感覺。

後來覺的根基不穩，寫不下去了，就嘗試著看廖雪峰的博客還有python核心編程。廖大的看完了，部分章節跳了，很基礎。核心編程那本書也沒看完，因為覺得好多東西基本用不到，無非是運行下例子，很沒意思，後來這書看到一半就放棄了。

此時，我的Python水平就是強行用c++的思想編程，然後用Python翻譯，都是簡單語句，絕對跟python不沾邊。估計這時候連入門都不算。後來慢慢找一些小項目練手，逐步提升自己

必須在項目中學習

舉個例子，想從一個有100個人員信息excel或者txt裡找到年齡小於25歲的女生的電話號碼.

先思考怎麼操作，然後用python去實現，那麼完成的時候，你就對用python操作文本，組裝數據結構有了一定的瞭解。

下一步就是怎麼把這些數據存儲到數據庫中，然後通過python去查你想要的人的信息，這時候你對python的數據庫操作有了認識

再下一步，通過python怎麼在數據庫中加入和刪除人員信息

再思考怎麼加上一個UI去實現操作，用web還是python 圖形庫

最後考慮怎麼能夠將這個程序打包成可執行程序而不是腳本之行呢

通過這樣一個小練習，你就能知道如何去掌握python基礎了

只有在項目中學習，才能學會編程。

當然，其實對於小白來說，入門很難，因為連編程原理都沒有理解，更別提跟著做項目了。如果你真得想入這行，那麼，有老師帶領入門+項目實戰是最好的方法了。

影視剪輯王Severe

1.python基本教程(begining 1)。Python) 《Python基礎教程（第2版·修訂版）》是經典Python入門課程，分層結構嚴格，內容有益。尤其是最後幾章，作者將前面提到的內容應用到10個有趣的項目中，以模板形式介紹項目的開發過程，孫教授開發python，使讀者能夠在項目中感受到python的真正魅力。這本書能夠幫助初學者紮實的基礎和python程序員的技術提高，python方面的技術專家也能在書中發現眼睛和耳朵。2.Python Core Programming 《Python核心編程(第2版)》已根據以前的版本全面升級。全書分為兩部分。第1部分說明了此語言的“核心”內容，包括基本概念和語句、語法和樣式、python對象、數字類型、序列類型、映射和集合類型、條件和循環、文件和輸入/輸出、錯誤和異常、基於函數和函數的編程、模塊、面向對象的編程、執行環境等。第2部分提供了各種高級主題，說明了python可以做什麼，包括正則表達式、網絡編程、網絡客戶端編程、多線程編程、圖形用戶界面編程、web編程、數據庫編程、擴展python和其他材料。《Python核心編程(第2版)》非常適合Python初學者或已經開始但想要繼續學習並提高自己Python技術的程序員。3.Python入門《Python入門》易於理解、幽默，是編程初學者和Python語言初學者的理想書籍。作者盧布諾維克用教材和導遊樣式混合的代碼片段來說明python 3的概念，從基礎知識到深入和多種主題。4.python 3計劃開發指南(programming in 4 .Python 3)意見:創建關於Python 3.0/3.1的內容詳細、全面的實例，豐富且易於學習。《Python 3程序開發指南》首先介紹構成Python語言的八個關鍵元素，然後進一步說明幾個相關主題，包括數據類型、控制結構和函數、模塊、文件處理、調試、進程和線程、網絡、數據庫、正則表達式和GUI編程。全書以示例說明為主，每章後面都附有練習題，使讀者能夠更好地理解和掌握所傳達的內容。《Python 3程序開發指南》適合用作python語言教科書，對python程序員也有一定的參考價值。5.Dive into Python 3 《Dive into Python 3》是Mark Pilgrim的原始書《Dive into Python》對Python 3的更新，與原始書相比，已修訂了20?80?全新的內容。6.python學習指南(learning 6)。Python) 《Python學習手冊》是根據過去10年來為講座廣為人知的教育課程數據製作的作者。每章都包含詳細的說明和每個摘要的頭腦風暴。《Python學習手冊》的獨特部分，這個頭腦風暴的結構使讀者能夠根據實際練習和複習問題練習新技術，測試自己的理解力。

望子優

自學Python，看視頻學的更快、更透徹一些，給你個課程大綱！

階段一：Python開發基礎Python全棧開發與人工智能之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字符編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

階段二：Python高級編程和數據庫開發Python全棧開發與人工智能之Python高級編程和數據庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網絡編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql數據庫開發等。

階段三：前端開發Python全棧開發與人工智能之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。

階段四：WEB框架開發Python全棧開發與人工智能之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

階段五：爬蟲開發Python全棧開發與人工智能之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。

階段六：全棧項目實戰Python全棧開發與人工智能之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關係管理系統開發、路飛學城在線教育平臺開發等。

階段七：數據分析Python全棧開發與人工智能之數據分析學習內容包括：金融量化分析。

階段八：人工智能Python全棧開發與人工智能之人工智能學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。

階段九：自動化運維&開發Python全棧開發與人工智能之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分佈式主機監控系統開發等。

階段十：高併發語言GO開發Python全棧開發與人工智能之高併發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和麵向對象、併發編程等。

學習Python編程語言，是大家走入編程世界的最理想選擇。無論是學習任何一門語言，基礎知識，就是基礎功非常的重要，找一個有豐富編程經驗的老師或者師兄帶著你會少走很多彎路， 你的進步速度也會快很多，無論我們學習的目的是什麼，不得不說Python真的是一門值得你付出時間去學習的優秀編程語言。

風信子視野

先說觀點：不建議看視頻，思路跟著視頻太慢了。只看視頻不敲代碼還容易眼高手低，當是感覺差不多，真動手時一個hello world保準也是各種問題。

接下來根據題主的零基礎，分別從工具、教程、規範幾方面，給題主指一條少走彎路的康莊大道（拋磚引玉，希望題主有所收穫）：

工具

工欲善其事必先利其器，一個好的工具能讓你學習python更加輕鬆自如。這裡推薦兩個利器，不但功能強大而且用戶廣泛（有問題可以輕鬆找到解決方案）：

• Pycharm：可以說現在最強大最好用的python IDE了。不管是代碼智能補全，框架開發，遠程開發，都非常好用。作為新手直接官方下載社區版（PyCharm Community Edition），完全免費。

• Anaconda（jupyter）：開源免費，開箱即用，符合科學計算和機器學習的交互式運行環境。缺庫缺依賴、版本不匹配、環境配置錯誤等一些列問題統統不會來煩你，讓你專心學習python。強烈推薦！

初窺門徑

建議上手就學python3，python2已經在2020年1月1日停止維護。

所謂萬事開頭難，但python感覺是個例外，網上的優秀入門教程不少。這裡只推薦一個教程（也有實體書，已翻譯成中文）：

• 笨辦法學python3（Learn Python 3 The Hard Way）：可以說作者Zed A.Shaw創建了一套非常有效的Python 3學習體系，只要跟著學，你就會不知不覺中入門python。不過自律、投入、堅持敲代碼是重中之重。

立規矩-學習規範

無規矩不成方圓。當你已經初窺門徑後，不要急功近利，要放慢腳步，把基礎打牢。這時候建議去細讀下python的規範：Python風格規範— Google 開源項目風格指南。一個好的習慣，即利人又利己。

進階

立規矩後，我們就需要精進python的技能了。這裡強烈推薦《python進階》（《Intermediate Python》）。

這是一本開腦洞的書，無論是python初學者還是python高手，它展現給你的永遠是python裡最美好的東西。本書在gitbook和GitHub上都能搜到，即精簡又精闢，建議多讀幾遍，相信肯定會收穫頗豐。

海闊憑魚躍，天高任鳥飛

至此，不管後續你想學習爬蟲，學習大數據分析，還是機器學習、人工智能，完全取決於你的興趣。相信經過上面的學習，你已經不是當年那個對python懵懂的少年，也有了自己的見解。行走江湖，未來需要你自己去打下一片天地。

希望上面的學習步驟對你有所幫助，貴在堅持，Fighting！

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