前言
首先明确学习目的:你为什么想学 Python? 学习一样东西,一定是因为有需求在背后驱动的。我们学习某项技术是想利用这项技术做一些事情,也就是明确我们的学习目的。 另外,程序语言没有最好,只有合适。作为编程小白还是比较推荐学 Python 的,Python 语法清晰、代码友好。易读性高,同时还拥有强大的第三方函数,包括网络爬取、数据分析、可视化、人工智能等。再者 Python 既是一门解释性编程语言,又是面向对象的编程语言,其操作性和可持续性高,被广泛用于数据挖掘、信息采集、人工智能等领域。 关于 Python 程序员的成长路线,包括:基础语法–>语感训练–>课题练习–>分方向继续学习–>中级程序员–>拓展深度和广度–>高级程序员。具体学习内容和方案如下:
一、Python 学习的几个阶段
- 读文档是蜜月期,读读就过去,谁都会。
- 写程序是混沌悬崖,知道是这么回事,就是写不出来;
- 调程序是绝望沙漠,怎么看自己写的都对,就是编译器不开眼;
- 程序正确了就是兴奋期,万里长征迈出又一步。
图例'编程信心与能力':纵轴为信心值,横轴为能力水平,虚线从左至右依次分割出手牵手蜜月期、混沌悬崖、绝望沙漠、令人兴奋的上升期四个阶段,第 5 条虚线标志着工作准备就绪
经典书籍
- 《python-guide》requests 作者写的 guide,偏向工程方面
- 《use python》use python
- 《A Byte of Python》一百多页的小书,可以快速熟悉 Python 语言。
- 《Python 核心编程》比较全面的 Python 书籍,介绍了 Python 语言的方方面面。
- 《Dive Into Python》一本免费的开源书
- 《Fluent Python》Python 进阶的好书,没有之一,涉及了很多 Python 高级主题和实现特性。
- 《Python3 Cookbook》Python 进阶读物,汇集了很多技巧。
- 《Python 高级编程》豆瓣工程师董伟明先生写的 python 高级编程
二、进阶学习方向
一般来说 Python 的核心也是其他编程语言的核心:算法、数据结构;除此之外还有模式设计、框架思想、基础语法、内部机制、底层原理及实现。
1. 理解 Python 特性
- 简单易学:Python 与 C、C#、Javascript 和 Java 等其他编程语言相比较时,Python 是一种非常直接的语言,它允许你轻松地开始编程。它使我们在开发 Python 程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。
- 面向对象:Python 既支持面向过程编程,也支持面向对象编程。在'面向过程'的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在'面向对象'的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。
- 可移植性:Python 是一种跨平台的编程语言,这意味着建立在 Mac OSX 上的 Python 应用程序可以在 Linux 操作系统上运行,反之亦然。只需安装 Python 解释器,Python 程序就能在 Windows PC 上执行。这样,Python 程序就可以在各种系统上运行,包括 Windows、Linux、Unix 和 Macintosh。
- 大型标准库:Python 标准库包含用于日常编程的一系列模块,随 Python 标准版提供,无需额外安装。Python 包含了正则表达式、单元测试、Web 浏览器以及其他实用工具。它包括使用操作系统,读取和写入 CSV 文件,生成随机数,以及使用日期和时间。
- 开源:Python 编程语言的特点之一就是开源,也就是说你可以自由地发布这个软件的拷贝,阅读它的源代码,对它做改动,把它的一部分用于新的自由软件中。
2. 熟练使用标准库
Python 是一个依赖强大的组件库完成对应功能的语言,为了便捷实现各项功能,前辈大牛们打造了多种多样的工具库公开提供给大众使用,而越来越多的库已经因为使用的广泛和普遍及其功能的强大,已经成为 Python 的标准库。
在这个标准库以外还存在成千上万并且不断增加的其他组件 (从单独的程序、模块、软件包直到完整的应用开发框架),均可以在网络上搜索到并下载使用。
3. 了解数据结构场景
数据结构和 Python 是相辅相成。


