如何自学Python干货合集.docx

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如何自学Python干货合集

如何自学Python（干货合集）

其实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

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《DiveintoPython》《Leaningpython沢《PythonDoc》。

因为有很多语言学习经历，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《PythonDoc》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。

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pythongroup，论坛。

最早去的CU，

JavaEye，不过现在貌似去的少了。

googlegroup必须订阅。

学习+实践+总结，掌握语言的法宝。

学Python，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

ml，这里摘抄一下。

入门和基础

Python有Python2.x和Python3.x之分，争论很多，见Python2orPython3。

初学者不用考虑这个问题，可以从Python2.x入门，之后再讨论会多一些理性。

•洪强宁：

Python于Web2.0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。

*AByteofPython:

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。

•Google'sPythonLessons:

Google出品的Python教程，值得信赖。

•PythonDocumentation:

Python在线文档，若嫌枯燥，可以直接看PythonStandardLib。

•42区：

python入门指弓丨:

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:

SICPwithPython:

作为计算机相关人士，

SICP都不了解，实在很惭愧，所以来还债了。

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。

•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

WikipediaSQL，并使用SQLite做下练习。

•PEP249:

DBAPI:

数据库访问接口规范，当时还做

了一份笔记。

•SQLite:

教程见SQLitePythonTutorial；若要深入了解，推荐TheDefinitiveGuidetoSQLite；看此书时，做了一些好句子、段落的摘要，见SentencesinSQLite3

•MySQL:

教程见PythonMySQLDatabaseAccess

•OracleDatabase:

有可能这是最庞大的数据库，所

以需要专职的DBA。

官方教程TheMasteringOracle+PythonSeries，快速入门教程cx_OracleQuickStart。

•SQLAIchemy:

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MainNoSQLDatabaseComparison;若果需要一些NoSQL的理论知识和基本概念，见TheNoSQLEcosystem、BigData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PythonLanguageCenterinMongoDB;用过的两个驱动：

1）PyMongo，提供了类

似MongoShell的接口；2）MongoEngine:

APythonObject-Document-MapperforworkingwithMongoDB，即MongoDB的'ORM'框架，此时变成了'ODM'，MongoEngineonGithub。

•Redis:

Redis需要一些学习成本，入门推荐TheLittleRedisBook;用过的Python客户端驱动Redis-py；更多客户端见RedisClients。

•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NoSQLDataModelingTechniques。

•更多资料：

NoSQL英文站点见NoSQLDatabase；NoSQL中文论坛见NoSQLFan:

关注NoSQI相关的新闻和技术。

NoSQLFan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、应用与优化、新闻等，总能发现你想要的东西：

1）NoSQLFan:

Redis资料汇总专题；2）NoSQLFan:

MongoDB资料汇总专题。

Python与Web开发

Python的Web框架众多，见WebFrameworksfor

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Whysomany

Pythonwenframeworks?

。

•Web.py:

已故AaronSwartz的框架。

一句话介绍"web.pyisawebframeworkforPythonthatisassimpleasitispowerful.web.pyisinthepublicdomain;youcanuseitforwhateverpurposewithabsolutelynorestrictions."。

接触的第一个Web框架，后来模仿MovableType，写了一个简单的博客，见BlogonGithub，

在线demoPastimeParadise;碰到的坑点是模板中嵌套

Python代码一直有缩进问题。

•Flask:

—句话介绍"FlaskisalightweightwebapplicationframeworkwritteninPythonandbasedontheWerkzeugWSGItoolkitandJinja2templateengine.ItisBSDlicensed.Flaskiscalledamicroframeworkbecauseitkeepsthecoresimplebutextensible"。

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：

simplebutextensibleandforfun。

实战教程TheFlaskMega-Tutorial。

•Tornado:

来自FriendFeed的异步框架，FriendFeed被Facebook收购后开放了源代码，见Tornadoon

Github。

一句话介绍"TornadoisaPythonwebframeworkandasynchronousnetworkinglibrary,originallydevelopedatFriendFeed"。

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"Djangoisahigh-levelPythonWebframeworkthatencouragesrapiddevelopmentandclean,pragmaticdesign."，接触不多，作为全栈式

框架，听说它的组件都是MadeinDjango。

更多资料见

Django资料。

IDE

•Vim+PythonMode。

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-vimonGithub；关于Git，Github，请移步本站FreeBlogwithGithubPages。

社区

•啄木鸟社区

•42区：

网站开发.漫游指南

*PythononV2EX

・Python4cn

•豆瓣Python小组

•哲思社区

周刊

*PythonWeekly:

每周更新，包括Python相关的文章、教程、演讲、书籍、项目、工作等。

•Pycoder'sWeekly:

与PythonWeekly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

PyCoder'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

我是自学的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，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PythonProgramming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10,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LearningPython，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BatteryIncluded",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。

ThePythonStandardLibrary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：

PythonEssentialReference

ThePythonStandardLibrarybyExample

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PythonCookbook。

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。

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（referencecard），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HelloWorld，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《ThinknginC++》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.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，

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，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ThePythonTutorial。

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：

AByteofPython,learnpython

thehardway

2.稍稍进阶点的：

dive