Python入门学习资料分享

互联网科技发展蓬勃兴起，人工智能时代来临，Python如今越来越火，很多人都想转行做Python。那么什么是Python?

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，语法简洁清晰，又具有丰富和强大的库，它又叫做作胶水语言。Python比较简单，容易学习和掌握，对于没有编程基础的人来说比较容易上手。

有句话叫万事开头难，所以你一定要做好心理准备。半途而废就没意思啦，千万不能遇到问题就打退堂鼓，否则你最后也还是一无所获，时间金钱精力倒是耗费了不少。

文中所有涉及到的书籍皆有电子版，文末自取~！~

第一阶段

首先我们要明确自己的学习目标，不管我我们学习什么样的知识，都要有一个明确的目标，我们需要朝着目标前进，才能少走弯路，从而在学习中得到提升。

第二阶段

• 数据类型
• 流程控制
• 常用模块
• 函数、迭代器、装饰器
• 递归、迭代、反射
• 面向对象编程等等

更高级的技能就不说了，最基础的你需要烂熟于心。

第三阶段

自学最大的一个问题是，如何运用你的编程

大多数同学在自学一门编程语言时，是没有应用的场景感。就是不知道学了怎么用，讲不出具体、合理的应用。只有真正的去实践才能理解的更快，理解的更深。如果是有老师带着你学，是没有关系的。因为每一阶段做什么练习，做什么项目，知识点学到什么程度，老师都会帮你规划好。自学不一样，最好每个技能点都要有明确的应用场景感，这样学习起来目标、目的更强，不会出现看不到进步，自我否定而放弃。

学习Python后，尽快利用Python做点事情，我们要学以致用。这种学习方法，称之为“设计式操练”。

结论：

Python语言作为工作中效率提升的工具，是非常好用的。

Python编写代码的速度非常的快，而且非常注重代码的可读性，非常适合多人参与的项目。它具备了比以前传统的脚本语言更好的可重用性，维护起来也很方便。

如果没有编程语言基础，想学习Python从事开发行业，重点要放在Web开发学习，框架学习上。打好Linux系统的基础，多了解一些Java还是比较有用的。

Python好用易学，在大数据、人工智能方面具又其他语言无法相比较的优势，如果你是有其他语言编程经验者，学了Python后比其他人更具有竞争优势。

Python的入门书籍

入门书籍

1. 《Python基础教程》（Beginning Python From Novice to Professional）
2. 《Python学习手册》（Learning Python）
3. 《Python编程》（Programming Python）
4. 《Python Cookbook》
5. 《Python程序设计》（Python Programming: An Introduction to Computer Science）
6. 《Python编程：从入门到实践》
7. 《python入门魔力手册》
8. 《笨办法学 Python（第四版）》
9. 《深入_Python_3》
10. 《Python网络编程基础》
11. 《Python语言及其应用(美Lubanovic 2016)》
12. 《Python编程入门(第3版)》
13. 《Python编程初学者指南》

进阶读物

1. 《Python核心编程》（Core Python Applications Programming）
2. 《流畅的Python》（Fluent Python）
3. 《Effective Python：编写高质量Python代码的59个有效方法》（Effective Python 59 Specific Ways to Write Better Python）
4. 《Python设计模式》（Learning Python Design Patterns）
5. 《Python高级编程》（Expert Python Programming）
6. 《Python性能分析与优化》（Mastering Python High Performance）
7. 《Python高性能编程》
8. 《Python开发实战》

web框架

• 《Django自学教程》
• 《Django入门教程》
• 《Django Web开发指南》
• 《轻量级Django》（Lightweight Django）
• 《Python Web开发：测试驱动方法》（Test-Driven Development with Python）
• 《Web Development with Django Cookbook》
• 《Flask Web开发：基于Python的Web应用开发实战》（Flask Web Development: Developing Web Applications with Python）
• 《深入理解Flask》（Mastering Flask）

爬虫开发

• 1.《用Python写网络爬虫》（Web Scraping with Python）
• 2.《精通Python网络爬虫 核心技术、框架与项目实战》
• 3.《Python网络数据采集》（Web Scraping with Python）
• 4.《Python爬虫开发与项目实战》
• 5.《python+网络爬虫开发实战 》

图形图像

• 1.《OpenCV3编程入门》
• 2.《OpenCV编程案例详解》
• 3.《OpenCV开发学习秘籍》
• 4.《OpenCV官方教程中文版（For Python）》
• 5.《OpenCV图像处理编程实例》

数据分析

• 1.《利用Python进行数据分析》（Python for Data Analysis）
• 2.《Python数据科学手册》（Python Data Science Handbook）
• 3.《Python金融大数据分析》（Python for Finance）
• 4.《Python数据可视化编程实战》（Python Data Visualization Cookbook）
• 5.《Python数据处理》（Data Wrangling with Python）
• 机器学习
• 1.《Python机器学习实践指南》（Python Machine Learning Blueprints）
• 2.《Python Machine Learning Case Studies》
• 3.《Python机器学习经典实例》（Python Machine Learning Cookbook）
• 4.《TensorFlow：实战Google深度学习框架》
• 5.《Python机器学习及实践_从零开始通往KAGGLE竞赛之路》
• 6.《Python机器学习——预测分析核心算法》
• 7.《机器学习实践指南：案例应用解析（第二版）

 Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具
 

三、精品Python学习书籍

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、Python练习题

检查学习结果。

七、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

大家拿到脑图后，根据脑图对应的学习路线，做好学习计划制定。根据学习计划的路线来逐步学习，正常情况下2个月以内，再结合文章中资料，就能够很好地掌握Python并实现一些实践功能。