python学习之路

推荐资料和书籍：廖雪峰python系列；《Python编程：从入门到实践》；《笨方法学python》

常用数据分析库的学：《利用python进行数据分析》

深度学习框架：TensorFlow《TensorFlow实战谷歌深度学习框架》

1.基本语法学习

       个人学习路线学习下来，其实刚开始可以先看《Python编程：从入门到实践》的第一部分前11章，先对python整体的使用有个了解，看完之后你已结掌握了列表、字典、if语句、循环、函数、类、文件操作输入输出等，可以多敲敲书上的代码，然后做做留下的题目，题目都不难。

学习完之后，可以进一步的去看下廖雪峰的python系列

链接：

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431611988455689d4c116b2c4ed6aec000776c00ed52000

主要学习里面的高级特性、函数式编程、面向对象编程、面向对象高级编程、错误调试和测试、IO操作、正则表达式和常用内建模块。记得每看完一个小节，做下编程练习，评论区多看看别人的答案，学习学习。

2.进一步学习

学习完基本知识后，可以去牛客网或者网上找点相关的小练习练练手，进一步学习的话，可以学习python写爬虫（没写过，但是很多学习思路都会这么推荐），python做数据分析，此时你需要学习pandas，numpy，matplotlib等，做机器学习，深度学习，你需要学习机器学习的库和深度学习框架，总之看你自己想继续用python做什么，学完之后，主要的就是针对性学习，用到啥去学啥，而不再时通篇大论的从头学到尾，学习重要的是知道自己学这个要干嘛，而不是盲目跟风或者盲目的学。

3.编程环境

对于新手，比较推荐anaconda，为什么呢？因为anaconda直接下载安装打开就可以使用，并且已经集成了部分三方库，这样学习的时候，你不需要花太多的时间在安装IDE和配置环境上，像我自己就是大四的时候，配置环境安装半天没弄明白，就搁浅，一直到研究生才重新又学，anaconda拯救了我。

当你熟练使用anaconda时，这时你可以试试用别的IDE，比如pycharm，pycharm相对于anaconda来说，调试等方面其实是更方便点，你可以对比，选择以后用哪个IDE。

注意：写python时编程习惯的养成很重要，因为python对缩进等要求比较高，变量命名也要注意，并且要多注释。