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。
