如何自学 Python

发布网友 发布时间：2022-03-25 21:37

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热心网友 时间：2022-03-25 23:06

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linux都内置了python。另外据我所知，不少学校也开始使用python来教授程序设计课程（比如本人的母校）。

我就是完全通过网上资源自学python的。
从在校时候用python接活赚零花钱，到在创业公司用python开发商业网站和游戏后台。所有遇到的问题，几乎都可以从互联网上的公开资源找到答案。

关于自学python，个人最大的3点经验：

找一本浅显易懂，例程比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。我当时看的是《简明python教程》，不过这本书不是非常适合零基础初学者。

去找一个实际项目练手。我当时是因为要做一个网站，不得已要学python。这种条件下的效果比你平时学一门新语言要好很多。所以最好是要有真实的项目做。可以找几个同学一起做个网站之类。注意，真实项目不一定非要是商业项目，你写一个只是自己会用的博客网站也是真实项目，关键是要核心功能完整。

最好能找到一个已经会python的人。问他一点学习规划的建议（上知乎也是个途径），然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍。但是，要学会搜索，学会如何更好地提问。没人愿意帮你写作业或是回答“一搜便知”的问题。

然而，别人的经验未必能完全复制。比如我没有说的是，在自学python之前，我已在学校系统学习过其他的编程语言。
对于完全没有编程经验的初学者，在学习python的时候，面对的不仅仅是python这门语言，还需要面临“编程”的一些普遍问题，比如：

从零开始，不知道从何入手，找了本编程教材发现第二章开始就看不懂了
缺少计算机基础知识，被一些教程略过的“常识性”问题卡住
遇到问题不知道怎么寻找解决方案
看懂语法之后不知道拿来做什么，学完一阵子就又忘了
缺少数据结构、设计模式等编程基础知识，只能写出小的程序片段
所以除了前面说的3点经验，给初学编程者的额外建议：

首先要有信心。虽然可能你看了几个小时也没在屏幕上打出一个三角形，或者压根儿就没能把程序运行起来。但相信我，几乎所有程序员一开始都是这么折腾过来的。
选择合适的教程。有些书很经典，但未必适合你，可能你写了上万行代码之后再看它会比较好。
写代码，然后写更多的代码。光看教程，编不出程序。从书上的例程开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。
除了学习编程语言，也兼顾补一点计算机基础，和英语。
不但要学写代码，还要学会看代码，更要会调试代码。读懂你自己程序的报错信息。再去找些github上的程序，读懂别人的代码。
学会查官方文档，用好搜索引擎和开发者社区。

热心网友 时间：2022-03-26 00:24

从一刚开始着手学习Python到找工作。不敢说自己已经驾驭的多熟练，但讲真Python确实是一门低门槛的语言。

其实Python非常适合初学者上手，相比较于其他主流编程语言，它有更好的可读性。以及非常丰富的第三方组件库，我们几乎不用再做“重复造轮子”的工作。其次，开发环境也是极其易配。

很多读者，以及我的圈内好友在看到我一直在学习Python的时候，都会问我一个问题，“我该如何学习 Python?”。通常情况下，我都会回答，让他们去V❤工宗号：程序员大牛，上面整理的教程。

我经常需要根据他们的不同情况，提出对应的建议。这样针对性虽强，但效率不高。这个问题，我还是写出来，让更多的人一同看到吧。

有几位出版社的编辑，给我发私信，鼓励我赶紧写一本Python教材出来。

我暂时还没有写Python基础教程的计划。因为在我看来，现有的学习资源已经足够好了。

有现成的资源和路径，为什么许多人依然在为学Python犯愁呢？

因为学习有个效率问题。

Python语法清晰明快，简单易学。这是Python如此普及的重要原因。但是，选择合适的Python学习方式，需要跟你自身的特性相结合。

人群划分的标准是什么？不是你是否计算机相关专业，也不是你是否已经工作，而是一个重要的指标——你的自律能力。

你可能觉得我说的话没有信息含量。自律能力强，学得更好，地球人谁不知道？

可是，自律不够强的人，难道就注定什么也不能学了？

当然不是。

每个人的性格都有不同的特点，没有绝对的高下之分。不信你听听刘宝瑞先生的相声《日遭三险》，就明白了。

自律能力也是这样。只要你能清楚认识自己，就能以更高效的方法来学习新知识和技能。

热心网友 时间：2022-03-26 01:59

想要自学好Python，教材一定要选好，还要具备很强的自控能力，要坚持学习，还要定期进行自检，一个阶段学完，一定要做一些项目，这样才能学好！

热心网友 时间：2022-03-26 03:50

给你系统介绍一下python整个的知识体系，具体的可以根据自己的需求和水平去学客巴巴下载，有非常多的资源，选择适合自己的，吃透，多琢磨！
阶段一：Python开发基础
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、*菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二：Python高级级编编程&数据库开发
Python高级级编编程&数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三：前端开发
前端开发课程内容包括：HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四：WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session & cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五：爬虫开发
爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍（engine、spider、downloader、scheler、pipeline）、分布式爬虫实战等。
阶段六：全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、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
数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八：人工智能
人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九：自动化运维&开发
自动化运维&开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十：高并发语言GO开发
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