深度产业观察

如何自学Python编程？一堆的Python教程却感觉无从下手呢？我想这应该是很多Python初学者正在纠结的问题。我的学习经历分享

不仅是学Python，你学任何东西都得去实践。只看书，一是记不住，二是看时间长了，没动力了，看不下去了。

分享一下我自己的经历。

接触Python是从爬虫开始(脸红，以后再也不xjb写了)，那时只知道照着网上的教程写，仗着自己C/C++的基础，强行理解Python代码含义。如果是考试的话，我是连学号都要抄下来的那种。

后来发现Python和C++完全是两个东西，而且Python也并不简单，其中包含着非常有趣的语法。由于我没有系统的看过书，所以对Python的一些细节完全不了解，只能是写代码的时候现场查，东拼西凑的感觉。

后来觉的根基不稳，写不下去了，就尝试着看廖雪峰的博客还有python核心编程。廖大的看完了，部分章节跳了，很基础。核心编程那本书也没看完，因为觉得好多东西基本用不到，无非是运行下例子，很没意思，后来这书看到一半就放弃了。

此时，我的Python水平就是强行用c++的思想编程，然后用Python翻译，都是简单语句，绝对跟python不沾边。估计这时候连入门都不算。后来慢慢找一些小项目练手，逐步提升自己

必须在项目中学习

举个例子，想从一个有100个人员信息excel或者txt里找到年龄小于25岁的女生的电话号码.

先思考怎么操作，然后用python去实现，那么完成的时候，你就对用python操作文本，组装数据结构有了一定的了解。

下一步就是怎么把这些数据存储到数据库中，然后通过python去查你想要的人的信息，这时候你对python的数据库操作有了认识

再下一步，通过python怎么在数据库中加入和删除人员信息

再思考怎么加上一个UI去实现操作，用web还是python 图形库

最后考虑怎么能够将这个程序打包成可执行程序而不是脚本之行呢

通过这样一个小练习，你就能知道如何去掌握python基础了

只有在项目中学习，才能学会编程。

当然，其实对于小白来说，入门很难，因为连编程原理都没有理解，更别提跟着做项目了。如果你真得想入这行，那么，有老师带领入门+项目实战是最好的方法了。

影视剪辑王Severe

1.python基本教程(begining 1)。Python) 《Python基础教程（第2版·修订版）》是经典Python入门课程，分层结构严格，内容有益。尤其是最后几章，作者将前面提到的内容应用到10个有趣的项目中，以模板形式介绍项目的开发过程，孙教授开发python，使读者能够在项目中感受到python的真正魅力。这本书能够帮助初学者扎实的基础和python程序员的技术提高，python方面的技术专家也能在书中发现眼睛和耳朵。2.Python Core Programming 《Python核心编程(第2版)》已根据以前的版本全面升级。全书分为两部分。第1部分说明了此语言的“核心”内容，包括基本概念和语句、语法和样式、python对象、数字类型、序列类型、映射和集合类型、条件和循环、文件和输入/输出、错误和异常、基于函数和函数的编程、模块、面向对象的编程、执行环境等。第2部分提供了各种高级主题，说明了python可以做什么，包括正则表达式、网络编程、网络客户端编程、多线程编程、图形用户界面编程、web编程、数据库编程、扩展python和其他材料。《Python核心编程(第2版)》非常适合Python初学者或已经开始但想要继续学习并提高自己Python技术的程序员。3.Python入门《Python入门》易于理解、幽默，是编程初学者和Python语言初学者的理想书籍。作者卢布诺维克用教材和导游样式混合的代码片段来说明python 3的概念，从基础知识到深入和多种主题。4.python 3计划开发指南(programming in 4 .Python 3)意见:创建关于Python 3.0/3.1的内容详细、全面的实例，丰富且易于学习。《Python 3程序开发指南》首先介绍构成Python语言的八个关键元素，然后进一步说明几个相关主题，包括数据类型、控制结构和函数、模块、文件处理、调试、进程和线程、网络、数据库、正则表达式和GUI编程。全书以示例说明为主，每章后面都附有练习题，使读者能够更好地理解和掌握所传达的内容。《Python 3程序开发指南》适合用作python语言教科书，对python程序员也有一定的参考价值。5.Dive into Python 3 《Dive into Python 3》是Mark Pilgrim的原始书《Dive into Python》对Python 3的更新，与原始书相比，已修订了20?80?全新的内容。6.python学习指南(learning 6)。Python) 《Python学习手册》是根据过去10年来为讲座广为人知的教育课程数据制作的作者。每章都包含详细的说明和每个摘要的头脑风暴。《Python学习手册》的独特部分，这个头脑风暴的结构使读者能够根据实际练习和复习问题练习新技术，测试自己的理解力。

望子优

自学Python，看视频学的更快、更透彻一些，给你个课程大纲！

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、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。

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。

学习Python编程语言，是大家走入编程世界的最理想选择。无论是学习任何一门语言，基础知识，就是基础功非常的重要，找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路， 你的进步速度也会快很多，无论我们学习的目的是什么，不得不说Python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程语言。

风信子视野

先说观点：不建议看视频，思路跟着视频太慢了。只看视频不敲代码还容易眼高手低，当是感觉差不多，真动手时一个hello world保准也是各种问题。

接下来根据题主的零基础，分别从工具、教程、规范几方面，给题主指一条少走弯路的康庄大道（抛砖引玉，希望题主有所收获）：

工具

工欲善其事必先利其器，一个好的工具能让你学习python更加轻松自如。这里推荐两个利器，不但功能强大而且用户广泛（有问题可以轻松找到解决方案）：

• Pycharm：可以说现在最强大最好用的python IDE了。不管是代码智能补全，框架开发，远程开发，都非常好用。作为新手直接官方下载社区版（PyCharm Community Edition），完全免费。

• Anaconda（jupyter）：开源免费，开箱即用，符合科学计算和机器学习的交互式运行环境。缺库缺依赖、版本不匹配、环境配置错误等一些列问题统统不会来烦你，让你专心学习python。强烈推荐！

初窥门径

建议上手就学python3，python2已经在2020年1月1日停止维护。

所谓万事开头难，但python感觉是个例外，网上的优秀入门教程不少。这里只推荐一个教程（也有实体书，已翻译成中文）：

• 笨办法学python3（Learn Python 3 The Hard Way）：可以说作者Zed A.Shaw创建了一套非常有效的Python 3学习体系，只要跟着学，你就会不知不觉中入门python。不过自律、投入、坚持敲代码是重中之重。

立规矩-学习规范

无规矩不成方圆。当你已经初窥门径后，不要急功近利，要放慢脚步，把基础打牢。这时候建议去细读下python的规范：Python风格规范— Google 开源项目风格指南。一个好的习惯，即利人又利己。

进阶

立规矩后，我们就需要精进python的技能了。这里强烈推荐《python进阶》（《Intermediate Python》）。

这是一本开脑洞的书，无论是python初学者还是python高手，它展现给你的永远是python里最美好的东西。本书在gitbook和GitHub上都能搜到，即精简又精辟，建议多读几遍，相信肯定会收获颇丰。

海阔凭鱼跃，天高任鸟飞

至此，不管后续你想学习爬虫，学习大数据分析，还是机器学习、人工智能，完全取决于你的兴趣。相信经过上面的学习，你已经不是当年那个对python懵懂的少年，也有了自己的见解。行走江湖，未来需要你自己去打下一片天地。

希望上面的学习步骤对你有所帮助，贵在坚持，Fighting！

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