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深入学习文档，使用文档

很多初级Python程序员在工作中遇到问题只使用Google和百度去解决，但是项目需求千千万，总有百度和Google解决不了的，这时候就需要用到官方文档了。所以想进阶为Python高级程序员，第一步要做的事就是尽可能多的使用官方文档，学会用文档解决问题，减少使用搜索引擎的次数。

此外还有一个小技巧，可以把官方文档打印成小册子，经常拿出来翻看，熟悉文档内容，这样在不知不觉中，Python技术会提升很多。

深入研究每一个问题

有些知识阅读一遍没懂可能不影响你后面功能的实现，于是乎你选择了跳过，如果要进阶，一定要学会深究每一个不懂的问题。例如，Python官方文档的第一句话说：“Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。”

很多初学者不懂什么是高级数据结构，也不懂什么是面向对象编程，然后选择跳过，殊不知这两个名词在整个学习的过程中占有很高的地位，碰到诸如此类的问题，应立刻百度或者Google，学习并了解其中的含义，深究虽说占用时间比较长，但一定程度上可以夯实开发者的基础。

多提出一些发散性的问题

举个例子：Python文档中有一句话是这么说的：“Python是一种动态类型和解释性语言”。通过这句话，应该思考以下问题：为什么Python是一种动态类型的语言？其他编程语言是什么类型？动态类型语言和静态类型语言之间有什么区别？什么是解释型语言？等等问题，并将自己所有的疑问一并解决。

尽可能自己去编写代码

有些特定的功能需要用特定的编码方式完成，很多人在学习的时候会死记硬背这部分代码，比如冒泡排序、TCP三次握手等等，这种特定编码一天可以背会三四十组，但如果不明白为何以这样的方式编码实现，那就没必要去记忆了。应该把更多的时间花在理解这些代码上，很多代码都是前人花很久思考出来的，学习他们的思维，对自己的逻辑能力提升很有帮助。

学习热门的Python库和框架**

Python有最全的库和框架，这是其他语言所不具备的，作为开发人员也要把这一特点发扬光大，不要局限于一种技术，比如学会了Django，那就接着把Flask也学会，如果Web开发的框架都应用自如，就去学学其他领域的框架。

比如，用于GUI开发的Tkinter和PyQT；用于数据科学的Numpy和Pandas。扩宽自己的知识面，是成长为一个高级开发工程师的必经之路。

每天坚持写代码

坚持不懈写代码，会形成编程的思维习惯。就像在健身房增肌，需要持续不断的训练才有显著的效果，如果断断续续的训练，显现效果需要很久。编程也是一样，如果不持续不断的训练，很难得到进步。

所以初学代码的童鞋注意啦！现在没有编程技术不要着急，每天坚持去写，总有一天你会对代码得心应手的。

了解有关开发环境的信息

选择好IDE之后，就不要随意变更了。要知道没有十全十美的编辑器，精通一个即可，其他编辑器大同小异。学习版本控制，并对项目使用GIT进行版本控制，养成这样一种习惯。学习与虚拟环境和pip等程序包控制系统一起使用。

学通编程的基础知识

往往最基础的是最难的，很多资深的Python开发者在面对大厂的面试时会败下阵来，究其原因就是对基础的不重视。以下这些基础一定要掌握：

了解线程，进程的工作原理，以及他们在Python中的弱点；

了解解释器，它们是如何实现的，为什么会有这么多不同的Python实现方式；

了解有关Python的生态信息，PIP，PEP8，setuptools，virtualenv等等；

了解socket，网络库，异步功能等等。

写在最后

当然啦，学习是一个循序渐进的过程，虽然我们都希望自己快速提升自己的代码能力，但也要注意做好“沉淀”工作。闲暇之余，我们可以把自己最近的心得体会做一个小结，发到技术网站或者论坛，与技术大神做一个交流。

另外，也可以通过多提问的方式，拓宽自己的眼界，使自己成为一名更好的开发工程师~