如何自学 Python(干货合集).doc

1、如何自学 Python(干货合集 )Learn Python The Hard Wayhttp:/learnpythonthehardway.org/book/零编程基础学 python，浅显易懂，操作性强。中文翻译版本：笨办法学 Pythonhttp:/lpthw- python 非常适合初学者入门，上手很容易。我就是完全通过网上资源学了 python 的。最大的是 3 点经验：1.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。2.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

2、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。3.最好能找到一个已经会 python 的人。问他一点学习规划的建议，然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍推荐几个网上的资源：简明 Python 教程与孩子一起学编程Head First Python 中文版笨办法学 PythonDive.Into.Python 中文版(附课程源码)Python 核心编程深入理解 PythonPython 标准库Python 编程指南diango_book 中文版解压密码均为： http:/crossin.me=在线教程：简明 Python 教程： 简明 Python

3、教程（较新版）： A Byte of PythonDive into Python： Dive Into Python阶段一：前辈领进门。第一眼是一个前辈给我看了看 Python 的代码，因为自己最早学习的是 Java 语言，第一眼看到 Python 的时候，前辈说，“Python 是面向对象的” ，然后就 打印了几句代码。可我怎么也看不出到底哪里是“面向对象”的。前辈说“在Python 里，一切皆对象” ，我才有点领悟的说道：“原来把什么看成对象，就是面向对象” ，哈哈。阶段二：开始看的是Dive into Python 、 Leaning python 、 Python Doc 。因为有很

4、多语言学习经历，很快就完成了初步语法和使用学习。太复杂的特性还是在使用中逐步掌握的。阶段三：开始使用 Python 做自己的一些日常工作。比如 Python 搜索文件，Python 批量处理等，使用最多的还是 re 模块和 socket 相关模块。写了大量的例子，让自己对 Python 更加喜爱，也更加熟悉。此时翻阅最多的是Python Doc的指南。不管是语言参考、库参考、Demo 参考，都有大量可使用的内容，内容质量很高堪比 JDK。阶段四：生产上马。开始使用 Django，Flask，Tornado 开发一些 web 应用，写一些日常使用的工具包等。逐步提升设计能力，和整体代码的管理能力

5、。阶段五：更合理的分配好 C，Java，Python 三门语言各自擅长的部分。把合适的语言用到合适的地方。尽管一门语言有时候可以搞定所有的，但用擅长的语言解决合适的问题才是效率最高的。这也是“Python 的大道至简”的理念带给我的帮助和认识。PS：其中过程中主要的一些方法：1、看书。学习的基础。2、自己本地练习。编程还是要实践出真知。3、资料查询。google，stackoverflow 等多关注。4、交流。各种论坛上的 python group，论坛。最早去的 CU，JavaEye ，不过现在貌似去的少了。google group 必须订阅。学习+实践+总结，掌握语言的法宝。学 Pytho

6、n，看的第一篇文章来自 42 区，推荐大家看看 网站开发 . 漫游指南。多关注下牛人，多实践。更新 2013-12-17前段时间整理了一篇博客，搜集了学习 Python 入门、数据库和 Web 开发的一些资料，原文见http:/ 有 Python 2.x 和 Python 3.x 之分，争论很多，见 Python2orPython3。初学者不用考虑这个问题，可以从Python 2.x 入门，之后再讨论会多一些理性。 洪强宁：Python 于 Web 2.0 网站的应用：豆瓣网洪强宁在 QCon 北京 2010 中的技术分享，若不能访问，请自备梯子；另外，豆瓣的阿北很值得关注。 A Byte o

7、f Python：即简明 Python 教程，边看边练习就对 Python 有基本的了解，可以轻松存活。 Googles Python Lessons：Google 出品的 Python 教程，值得信赖。 Python Documentation：Python 在线文档，若嫌枯燥，可以直接看 Python Standard Lib。 42 区：python 入门指引：江湖人称张教主的 Python 入门指引，除开 Python 核心编程。严格来说，这是张教主的一份 Python 资料索引。 CS61A: SICP with Python：作为计算机相关人士，SICP 都不了解，实在很惭愧，所以

8、来还债了。这应该是起源于 MIT 的 SICP 教程，一个用 Python，一个用 Scheme。 看到一个有趣的 python 的招聘测试：同学发的一个贴，总结了一下应聘中遇到的问题，并给出了相应的资料来学习。如果想检测下自己的 Python 水平，请自觉移步北京视讯天下的开发测试。 MOOC 们：在线公开课很多，见课程图谱；仅在 Codecademy 上学了一点；现在希望能够每天跟进一些感兴趣的课程，多多学习。 书：去年 6 月份一同事离职，我买了两本黑客与画家，一本送给他(博客一起去看海)，另一本给部门老大；他回送了一本 Python 源代码剖析，看书名就知道是讲底层原理的，有机会啃啃。

9、 源代码：直接到 Github 上去找吧。Python 与数据库在项目开发中，数据库应用必不可少。这里汇总下目前接触过的数据库和使用教程。SQL，计算机出身的人应该都学过，若有疑问可以参考 Wikipedia SQL，并使用 SQLite 做下练习。 PEP249: DB API：数据库访问接口规范，当时还做了一份笔记。 SQLite：教程见 SQLite Python Tutorial；若要深入了解，推荐 The Definitive Guide to SQLite；看此书时，做了一些好句子、段落的摘要，见 Sentences in SQLite 3。 MySQL：教程见 Python My

10、SQL Database Access。 Oracle Database：有可能这是最庞大的数据库，所以需要专职的 DBA。官方教程 The Mastering Oracle+Python Series，快速入门教程 cx_Oracle Quick Start。 SQLAlchemy：Python 的 ORM 标准和框架，解决面向对象编程和关系数据库模式不匹配的问题。数据库理论除了 SQL，还有另一派 NoSQL。关于常见 NoSQL 产品的比较见 Main NoSQL Database Comparison；若果需要一些 NoSQL 的理论知识和基本概念，见 The NoSQL Ecosys

11、tem、 Big Data 与 NoSQL。目前仅用过 MongoDB 和 Redis。 MongoDB：如果熟悉 SQL，MongDB 的学习成本会很低；相关资料见 Python Language Center in MongoDB；用过的两个驱动：1）PyMongo，提供了类似 Mongo Shell 的接口；2 ）MongoEngine: A Python Object-Document-Mapper for working with MongoDB，即 MongoDB 的ORM 框架，此时变成了ODM， MongoEngine on Github。 Redis：Redis 需要一些学习

12、成本，入门推荐 The Little Redis Book；用过的 Python 客户端驱动 Redis-py；更多客户端见 Redis Clients。 NoSQL 建模：SQL 发展了几十年，有很成熟的建模技术，那么 NoSQL 呢，见 陈皓：NoSQL 数据建模技术，原文 NoSQL Data Modeling Techniques。 更多资料：NoSQL 英文站点见 NoSQL Database；NoSQL 中文论坛见 NoSQL Fan：关注 NoSQl 相关的新闻和技术。NoSQL Fan 中，MongoDB 和 Redis 资料很多，已经形成了资料专题，包括介绍、内部实现、应用与

13、优化、新闻等，总能发现你想要的东西：1） NoSQL Fan：Redis 资料汇总专题；2） NoSQL Fan: MongoDB 资料汇总专题。Python 与 Web 开发Python 的 Web 框架众多，见 Web Frameworks for Python，总有一款适合你或你的项目，实在不行，请动手打造自己的框架；为什么会有这么多框架呢，见 Why so many Python wen frameworks?。 Web.py：已故 Aaron Swartz 的框架。一句话介绍“web.py is a web framework for Python that is as simple

14、 as it is powerful. web.py is in the public domain; you can use it for whatever purpose with absolutely no restrictions.“。接触的第一个 Web 框架，后来模仿 MovableType，写了一个简单的博客，见 Blog on Github，在线 demo Pastime Paradise；碰到的坑点是模板中嵌套 Python 代码一直有缩进问题。 Flask：一句话介绍 “Flask is a lightweight web application framework wri

15、tten in Python and based on the Werkzeug WSGI toolkit and Jinja2 template engine. It is BSD licensed. Flask is called a microframework because it keeps the core simple but extensible“。因为工作变动，练习过一段时间的 Flask，以便熟悉开发的工具链；如果没有 Rails，我想这才是自己首选的 Web 开发框架 : simple but extensible and for fun。实战教程The Flask Me

16、ga-Tutorial。 Tornado:来自 FriendFeed 的异步框架，FriendFeed 被 Facebook 收购后开放了源代码，见 Tornado on Github。一句话介绍“Tornado is a Python web framework and asynchronous networking library, originally developed at FriendFeed“。Tornado 主要特点是 non-blocking，如果你想开发 real-time 的 Web应用，Tornado 是一个不错的选择。 Django：一句话介绍“Django is a

17、 high-level Python Web framework that encourages rapid development and clean, pragmatic design.“，接触不多，作为全栈式框架，听说它的组件都是 Made in Django。更多资料见 Django 资料。IDE Vim + Python Mode。目前就用这个方案，很方便，直接引用同学的效果图。关于 Vim 资料和讨论，请移步Vim 资料大全；关于 Vim 更多插件和演示，请移步 k-vim on Github；关于 Git，Github ，请移步本站 Free Blog with Github P

18、ages。社区 啄木鸟社区 42 区：网站开发 .漫游指南 Python on V2EX Python4cn 豆瓣 Python 小组 哲思社区周刊 Python Weekly：每周更新，包括 Python 相关的文章、教程、演讲、书籍、项目、工作等。 Pycoders Weekly：与 Python Weekly 类似，两者可以互为补充，了解过去一周动态。 码农周刊: developerWorks 出品的周刊，来自国人的分享。可以先看 为什么要做码农周刊？；接着 码农周刊用到的一些技术； 再接着周刊回顾。这里不仅仅是 Python。我最先看的是 简明 Python 教程来熟悉一下语法，自己敲

19、了一下代码，发现 python 很容易上手，渐渐喜欢上它。接着买了一本python 基础教程 ，跟着书中的例子深入学习。这本书讲得很详细，浅显易懂。当开始熟悉 python 的时候，尝试自己写一些脚本或软件来干一些有趣的事情。后来图像处理课程作业我也用 python来完成。与此同时，我坚持写博客来记录一下自己的学习心得。现在我开始学习用 python 的 web 应用。这才是 python 擅长的领域。它有很多好用的框架例如 django,tornado 等，可以轻松地做一个网站，用 python 做网站后端也是一个越来越流行的趋势。学习 python，最重要的是要写出 pythonic 的代

20、码，这不是一朝一夕的事情。我喜欢 python，就是因为它的简洁和强大。不要重复造轮子，学会优雅地使用 python。 Pythonic 到底是什么玩意儿？附我看过的觉得不错资料PyCoders Weekly 中文翻译学好 Python 必读的几篇文章也应该订阅一些 python 大牛的博客 有哪些 Python 大牛的 blog 推荐？和邮件列表 http:/ Python。从对 Python 一无所知，到在博客上写 Python 相关的系列文章（ Python 快速教程），前后有将近三年的时间。期间有不少门槛，但也充满乐趣。乐趣是自学的最大动力。Python 是一个容易编写，又功能强大的动

21、态语言。使用 Python，可以在短短几行内实现相当强大的功能。通过自己写一些小程序，迅速的看到效果，发现问题，这是学习 Python 最便利的地方。在学习 Python 之前，可以了解一下 Python 的特点和设计理念( Python 简史)。在设计之初，Python 就试图在复杂、强大的 C 和方便、功能有限的 bash 之间，找到一个平衡点。Python 的语法比较简单，用起来很方便，因此有些人把它当作脚本语言使用。但 Python 要比普通的脚本语言功能强大很多。通过良好的可拓展性，Python 的功能相当全面，应用面很广：web 服务器，网络爬虫，科学运算，机器学习，游戏开发 当然

22、，天下没有免费的午餐，也没有完美的语言，Python 为了达到上述两点，有意的牺牲了 Python 的运行速度。如果你是在编写高业务量、运算量的程序，可能 Python 并不是最好的选择。-Python 的主体内容大致可以分为以下几个部分：1. 面向过程。包括基本的表达式，if 语句，循环，函数等。如果你有任何一个语言的基础，特别是 C 语言的基础，这一部分就是分分钟了解下 Python 规定的事。如果你没有语言基础，建议从 Python Programming 为参考书。这本书是计算机导论性质的教材，不需要编程基础。2. 面向对象，包括面向对象的基本概念，类，方法，属性，继承等。Python

23、 是面向对象的语言，“一切皆对象”。面向对象是很难回避的。Python 的面向对象机制是相对比较松散的，不像 Java 和 C+那么严格。好处是容易学，容易维护，坏处是容易犯错。3. 应用功能，包括 IO，数据容器如表和词典，内置函数，模块，格式化字符串等。这些在其它语言中也经常出现，有比较强的实用性。4. 高级语法，上下文管理器，列表推导，函数式编程，装饰器，特殊方法等。这些语法并不是必须的，你可以用前面比较基础的语法实现。学这些高级语法的主要原因是：它们太方便了。比如列表推导一行可以做到的事情，用循环结构要好几行才行。学习 Python 主体最好的参考书是 Learning Python，

24、它非常全面，满满的都是干货。虽然很厚，读起来并不难读。另一个是参考官网的教程 Python.org-Python 号称“Battery Included“，也就是说，功能都已经包含在了语言中。这一自信，主要来自 Python 功能全面的标准库。标准库提供了许多功能模块，每个模块是某一方面功能的接口，比如文件管理，操作系统互动，字符处理，网络接口，编码加密等等。The Python Standard Library 中，你可以看到标准库模块的列表。这里也是标准库最好的学习资料。如果想找书，我只看到过两本关于标准库的：Python Essential ReferenceThe Python Sta

25、ndard Library by Example说实话，这两本都不算很好的标准库教材，而标准库的参考书也确实很难写。因为标准库只是调用功能的接口，最终实现的是 Python 和系统的互动。这需要很强的系统知识，比如文件系统知识，进程管理，http 原理，socket 编程，数据库原理 如果这些知识都已经准备充分，那么标准库学起来完全没有难度。然而，这些背景知识的学习并非一朝一夕的事情。更深入的 Python 学习也是如此，需要大量的背景知识，而不是 Python 自身。如果你对 Python 的编译和运行机制感兴趣，你可以往 Python 底层这一深度挖。如果你对应用感兴趣，你可以多学习几个自

26、己用的上的第三方包。学到这个时候，就是要自己探索的广阔空间了。-基本上，学过主体内容之后，Python 还是要靠做项目来练习。有不少小练习题类型的资料，比如 Python Cookbook。但更好的方式是自己去想一些应用场景，用 Python 来解决。Python 功能全面，所以不要担心自己想的问题 Python 解决不了 (基本上 Python 解决不了的问题，别的语言也没戏 )。比如我学习多线程的动力，就因为要并行的下载大量的文件。基本上一个项目下来，会用到 Python 好几块的内容，知识会特别巩固。最后，和其它任何知识的学习一样，笔记和总结很重要。在看参考书和看网页时，可以做一些笔记。

27、等到学了一段时间后，可以把笔记整理成更有条理的参考卡片(reference card)，或者写博客。这也是我写“ Python 快速教程”的主要原因。另外这个教程内容的顺序，也是我认为的比较合理的学习顺序，仅供参考。从快毕业的时候在图书馆里借来第一本有关 python 的书算起，接触 python 的时间也不过半年有余。时间真的很短，很难有什么经验之谈，自己至今也仍有许多需要学习的地方。不过对于怎么入门这一块，倒是颇有感触。在这里记录下来，也许能对后人有所帮助吧我是怎么开始了解 python快毕业的时候，在中南的图书馆里瞎逛，偶然之间看到这么一本书，可爱的 python。第一眼看上去，只是觉得

28、书名还挺新颖的，反正也是闲着，抽出来看看吧。“人生苦短，我用 python”，这是我在封面上看到的第一句话，这感叹句实在太吸引眼球，以至于这么长时间后，我早忘了书中讲的什么内容。留在脑海中的就只有封面上的这句话和作者的前言。当时看完前言部分，我就感慨良多。一本好的编程入门书，不应该是一上来就告诉你怎么写 Hello World，给你介绍变量、函数、控制流 blablabla.，而是作者站在一个朋友的角度来和你谈心，告诉你他自己学习这门编程语言的经历，他自己所体会到的这门编程语言的魅力在哪里，有哪些优点和不足之处，怎样能够更快更好地熟悉这门语言。这感觉就和当初学 C+时候读的第一本书 Think

29、ng in C+ 一样。作者提到，由于 python 这门语言的特殊性，对它的学习并不必拘泥于传统的教科书式的学习方式，而是重点在“使用”中学习，其基本思想就是用最短的时间掌握 python 最基础最核心的语法，然后在使用中碰到具体的问题时候，再去主动学习相关知识。这个观念对我的影响很深，可以说，回顾自己的历程，基本就是按照这个原则来的，而且收获确实很多。下面就结合我自己的学习经历，谈谈刚入门时候的基本原则。1. 你只需要掌握最基础的刚开始学习 python 的时候，可能会查看许多书，这些书为了能够涵盖得尽量全面，往往会涉及语言方方面面的细节。但是， 并不是每一个知识点都是你所需要的 。一开始

30、你只需要掌握最基础的那部分知识。你可能会问，“我哪知道哪些是最基础的东西呢？” 我觉得，一个很简单的判断方法就是，拿起书都第一遍的时候，如果你能硬著头皮看下去并且能够理解里面所讲的内容，那很好，这就是最基础的。如果看了第一遍后云里雾里，鬼才知道哪天会用得上这些东西。OK，专门找个小笔记本，记下这部分内容方便以后查阅，然后，跳过这部分。我在第一次看 decorator 装饰器这个部分的时候实在看不下去，也不知道可能会有啥用，果断跳过，最近上高性能计算的课，学习下 cuda 的 python 接口时，里面都是装饰器修饰的函数，才又好好学习来一下，结合来自己的实际问题，这样理解起来也就更深入。2.

31、脚踏实地，出来混，迟早是要还的记住，前面你跳过的那些问题，迟早是会冒出来的。你自己得清醒地意识到，这种”刻舟求剑“式的做法，是存在一些弊端的，虽然大多数时候，这些弊端不过是自己动手来实现一些别人已经实现来的东西，多花点时间精力罢了，但还有的时候，你可能会付出沉重的代价。类似的教训实在太多，比如看书的时候觉得 itertools 这个包没有太大用就跳过了，后来有一天要实现个排列组合的算法时花了很长时间来实现，结果偶然一天看到这货居然内置在 iterrools 里了；还有迭代器和生成器那部分，一开始以为自己可能用不到，后来要对一堆很大的文本做分析时候才发现内存不够了.所以说，出来混，迟早是要还的，

32、那些跳过了东西，迟早某一天要出来坑你一把。那肿么办咧，”跳还是不跳“，这是个问题，个人觉得，刚入门的时候，还是能跳就跳吧。等自己对这门语言产生兴趣了，再来深入了解其语言的细节，也不算太晚。3. 多读书，都好书关于 python 的书虽不如 C+，Java 之类的那么多，但好书却不少了，这半年看了有十多本书了吧，整体感觉质量都挺不错。以下按照由浅入深的顺序来推荐给大家。o 相信我，你看的第一份文档，应该是 The Python Tutorial。什么？英语的看不懂！我去，你都还没开始看！o 看完上面的教程后，你可能会有种意犹未尽的感觉，难道，只需要这么点知识我就算入门了吗？如果你看完毫无压力，我

33、只能说真的，这样就算入门。不过除此之外还有另外一些讲解 python 基础书，也值得一看。你应该把大多数时间花在上面这份 tutorial 上，下面(1) 中基础点的书应该是当作补充。看这几本书的时候，牢记上面的两条原则！1. 基础点的： A Byte of Python, learn python the hard way2. 稍稍进阶点的： dive into python 3,3. 需要当工具书一样看的： The Python Standard Library by Example4. 骨灰级的： Python Cookbook, 3rd Edition(我是不会告诉你上面的这些书大多都

34、有中文版的:)4. 好用才是王道看完上面这些书，你应该对 python 的基本语法特性，内部的标准库有了很深的了解。但是，我最想说的是，并不一定要等的你把这些书都读完了才开始做些事，（事实上，读完那份 tutorial 你就可以动手做很多事了）。你应该很清楚的知道自己要用 python 来做什么！想当初大一学 c 语言时候，学了也不知道为什么而学，所以啊，最后学完了那些语法知识后全都丢到一边，我那时候哪还知道 c 可以用来干那么多事。就我自己而言，学习 python 的目的是为了在一定程度上代替 matlab 作为科学计算工具，利用其丰富的包来实现许多功能，另外，用 python 写的代码可读性很高，不管是自己写还是读别人的代码，都是一种享受。我想，你也一定有自己使用 python 目的，比如想用 python 爬网络上的资源，比如要用 python 建个网站，又或者是要和服务器上的后台打交道.你总可以找到自己要学习的那个部分，记住，把重点花在这里！。然后，等你对 python有一些感性认识了，某一天自然会想起来要了解下 python 的底层是怎么实现的，为什么这样做比那样做更好等等问题。编程语言说到底也只是工具罢了，工具固然是越好用越好，但更重要的是你要知道拿这些工具去解决什么样问题，以及怎样去解决！