如何系统的自学Python

1、官方文档

Python 的官方文档是最权威和详尽的学习资源。在官方文档中，你可以找到 Python 的语法规则、内置函数和模块、标准库等信息。如果你想深入学习 Python，官方文档是必不可少的参考资料。

Python 的官方文档分为两个版本，分别是 Python 2.x 和 Python 3.x。由于 Python 2.x 已经停止更新，因此建议使用 Python 3.x 的官方文档进行学习。

以下是 Python 3.x 的官方文档链接：

• 首页：https://docs.python.org/3/index.html
• 教程：https://docs.python.org/3/tutorial/index.html
• 标准库：https://docs.python.org/3/library/index.html

2、学习网站

除了官方文档外，还有很多学习网站和在线课程可以帮助你学习 Python。这些学习网站通常提供免费或付费的课程，适合不同层次的学生。以下是一些比较好的学习网站：

• Codecademy（英文）：https://www.codecademy.com/learn/learn-python
• Coursera（英文）：https://www.coursera.org/courses?query=python
• Udemy（英文）：https://www.udemy.com/topic/python/
• 菜鸟教程（中文）：https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html
• 廖雪峰 Python 教程（中文）：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400

3、书籍

学习 Python 最经典的方式就是通过阅读书籍。Python 的书籍有很多，从初学者到高级开发者都有合适的书籍。以下是一些比较受欢迎的 Python 书籍：

• 《Python 编程快速上手》
• 《Python 核心编程》
• 《Python 基础教程》
• 《流畅的 Python》
• 《Python CookBook》

4、练习和实战

学习编程最好的方式就是通过练习和实战。在练习和实战中可以更好的理解所学知识。以下是一些可以帮助你提高编程水平的网站和项目：

• LeetCode（英文）：https://leetcode.com/problemset/all/
• HackerRank（英文）：https://www.hackerrank.com/domains/python
• Python 练手项目列表（中文）：https://github.com/jackzhenguo/python-small-examples

5、编辑器选择

在学习 Python 时，你需要选择一个适合自己的编辑器。在编辑器中编写代码可以提高代码的可读性和可维护性。以下是一些常用的 Python 编辑器：

• PyCharm：由 JetBrains 开发的 Python IDE，功能强大，适合大型项目开发。
• VS Code：微软开发的轻量级 IDE，支持多种语言和插件，适合小型项目开发。
• Sublime Text：轻量级的文本编辑器，支持多种语言和插件，适合快速编写代码。

6、Python 版本选择

目前 Python 有两个主要的版本，分别是 Python 2.x 和 Python 3.x。Python 3.x 是未来的趋势，而 Python 2.x 已经停止更新。因此，在学习 Python 时，建议选择 Python 3.x 版本。

7、社区交流

Python 社区非常活跃，如果你在学习过程中遇到问题，可以利用社区的力量寻求帮助。以下是一些常用的 Python 社区：

• Python 官方论坛：https://discuss.python.org/
• Stack Overflow（英文）：https://stackoverflow.com/questions/tagged/python
• CSDN Python 论坛（中文）：https://bbs.csdn.net/forums/Python
• SegmentFault Python 问答（中文）：https://segmentfault.com/t/python

8、其他学习资源

除了上述提到的学习资源外，还有一些其他的学习资源可以帮助你更好地学习 Python。以下是一些常用的学习资源：

• PyPI：Python Package Index，是 Python 的包管理器，可以方便地安装和管理 Python 包。
• Anaconda：一个开源的 Python 发行版，集成了很多科学计算库和工具，适合数据分析和机器学习等领域。
• Jupyter Notebook：交互式的笔记本，支持多种语言，适合进行数据分析和可视化等操作。