如何快速入门python

Python是一个通用编程语言，并很快成为每个自重程序员宝库中的一个必需品。

Python中有数不清的Web框架，从基本的微小架构到完整的架构，它们自有各自的优点。那么你准备使用它来做一些web开发，但在探讨细节之前，让我们从头开始。

学习Python的基础

截

至目前，Python有两个版本，2.7.5和3.3是目前Python的稳定版本。你选择哪个学习并不重要，因为区别非常小——尤其对于初学者而言。但

你应该知道，虽然Python 2有非常非常多的第三方支持，Python 3是设计语言的开发者关注的重点，很多第三方支持还没有移植到Python

3。这个选择需要你做出决定。然而，学习任何新的语言都会是一件令人却步的任务，找到合适的地方和人并从中学习是成功的一半。这是这篇指南的用处。让

Python简单、有趣并易于学习是你的蓝图。

1. Codecademy python课程

Codecademy做了一项伟大的工作，将python的课程放在了一起，这对于初学者快速入门Python非常有用。

2. ScreenCasts

对于绝对的初学者，有一些非常棒的截屏视频。

我学习python时参考的一些截屏视频是：

ShowMeDo's Python Screencasts

TheNewBoston's Python Programming Tutorials

两个教程非常优秀，你甚至可以在学习完这两个系列后开始编写脚本。非常建议观看下那些教程，它们是免费的，同时也是你将来参考时的非常好的资源。

3. Python的官方网站

当然，没有比官方

的文档更加好的资源了。但并不推荐给初学者，因为涉及的概念更加深入和高级，但它仍然是最好的资源。

有了这个，你将拥有一些python知识，知道在python中怎么样处理东西。

读一些书

有过剩的免费高质量的电子书可供选择。下面的快捷清单列出了一些最好的书。你可以免费下载它们的电子版，或者如果你想支持作者的话，你也可以选择购买纸质书籍(或者捐赠)，我相信他们将非常感激这种方式。

Think Python: How to Think Like a Computer Scientist

Think Python涉及理论方面的知识稍微多些。这可能会让初学者有些沮丧，但这本书在算法原理和高级概念上的相关知识非常值得一读。

Invent With Python

如果“边学边做”是你的方式，那么构建自己的游戏将会是一个非常值得的经历!在这本书中，AI Sweigart假设没有Python的知识，并全程带领你构建自己的游戏。

熟悉StackOverFlow

StackOverFlow不仅仅全是“新手”错误和问题;有一些非常聪明并乐于助人的人也在使用这个网站——从他们身上学习!

例如，看一下 Python的隐藏特性这个问题。

你这里看到的很多提示和技巧可能很多正式的教程不会涉及，但它们对于中高级Python用户非常有用。

进入Web开发

现在你完成了Python忍者训练，准备深入Ptyhon的Web开发，但现在的问题是有很多的框架，从中选择最好的框架非常困难，但从初学者的角度出发，Flask基本Web框架将非常适合Web开发入门，因为你仅仅需要知道Python就可以开始，而你已经学了很多知识了。

在你学习完Flask框架后，你将会知道创建静态页面非常简单，这是下一个问题出来了，使用它创建下一个web2.0的大应用合适么?答案是Yes，你可以用Flask创建任何你想的应用，但在通过很多步的努力之后，你会发现，你已经成功的重新建造了一个已经有的轮子，但它给予你巨大的灵活性和力量，一开始你可能会感觉势不可挡，而这也是很多初学者选择Django，然后在六个月左右换了其他的框架。

你可以读一下这个，知道哪些网站是由Flask驱动的

The largest site built with Flask

尽管Django和Pyramid也擅长Web开发，但他们是专为高级用户设计，而不是仅仅学习编写了几行python的初学者。但如果你想认真学习Web开发，学习Flask是个很好的入门框架，因为它不抽象任何事物，也没有任何魔法。

常用的库和工具

PyPy

如果你要做的工作是计算密集型的，那么你会发现Python的性能是一个瓶颈，这时候你就需要PyPy。PyPy是Python解释器的一个替代品，可以有效加快处理速度。

NumPy + SciPy

这两个库通常是一起使用的(SciPy依赖于NumPy)。如果你需要做一些复杂的数值计算或科学研究工作，那么这两个库将是你的案头好友。NumPy和SciPy扩展了Python的数学函数功能，可以大大提高你的工作效率。

BeautifulSoup

正如其名，BeautifulSoup确实是非常优雅的。如果你需要解析一个HTML页面来获取一些信息，你应该知道这是非常烦人的事情。BeautifulSoup的作用就是为你做这些事情，并为你节省时间。强烈推荐使用。

Python Image Library

The Python Image Library (PIL)是一个用来处理几乎所有图像操作的扩展库。如果你需要处理一个图像，PIL可以为你做很多。

了解了这些之后，你可以走上你自己的Python之路。

一些Web开发库

SQLAlchemy

SQLAlchemy是Python的一个SQL和对象关系映射(ORM)工具集。它功能强大，并且很灵活，使得应用程序开发者可以方便地进行SQL操作。

Alembic

Alembic是一个轻量级的数据库集成工具，主要和SQLAlchemy协同使用。

Python入门到精通学习书籍推荐!

1、Python基础教程(第2版 修订版)

《Python基础教程(第2版修订版)》包括Python程序设计的方方面面，内容涉及的范围较广，既能为初学者夯实基础，又能帮助程序员提升技能，适合各个层次的Python开发人员阅读参考。

2、Python编程：从入门到实践

本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念;第二部分将理论付诸实践。本书适合对Python感兴趣的任何层次的读者阅读。

3、Python核心编程(第3版)

《Python核心编程(第3版)》是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本，总共分为3部分。

第1部分为讲解了Python的一些通用应用;第2部分讲解了与Web开发相关的主题;第3部分为一个补充/实验章节，包括文本处理以及其他内容。《Python核心编程(第3版)》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。

4、利用Python进行数据分析

《利用Python进行数据分析》是2013年机械工业出版社出版的软硬件开发类图书，作者是麦金尼。讲述了从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等处理各种各样的时间序列数据。

5、Python零基础入门学习

本书适合学习Python3的入门读者，也适用对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友们!本书提倡理解为主，应用为王。虽然这是一本入门书籍，但本书的“野心”可并不止于“初级水平”的教学。

6、用Python写网络爬虫

《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。

本书是为想要构建可靠的数据爬取解决方案的开发人员写作的，本书假定读者具有一定的Python编程经验。当然，具备其他编程语言开发经验的读者也可以阅读本书，并理解书中涉及的概念和原理。

7、O'Reilly：Python学习手册(第4版)

《7.O'Reilly：Python学习手册(第4版)》每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课，并且包含了一个独特的“练习题”部分，其中带有实际的练习和测试，以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会发现众多带有注释的示例以及图表，它们将帮助你开始学习Python3.0。

8、流畅的Python

《流畅的Python》致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优质特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。

9、O'Reilly：深入浅出Python(中文版)

《O'Reilly：深入浅出Python(中文版)》是经典python图书，初中级python独门秘笈，涵盖python3.0摒弃枯燥、死板的说教方式，以类似生动PPT的形式教你学python。

10、“笨办法”学Python(第3版附光盘1张)

这本《“笨办法”学Python》的写法独树一帜，从章节练习入手，引导读者自己输入代码，并进行讲解，每个章节都不是很难，循循善诱，本书不是很厚，但是读完本书绝对有一种对Python语言大彻大悟的感觉，是将一本书从薄读到厚的升华。建议Python初学者购买阅读。

这十本书都是很适合小白入门Python并逐渐深入学习的，大家静下心来可以好好挑选出最适合自己的。

盲目自学只会毁了你正确方法学习Python可以让你少走两年弯路

学习Python真的会让人远离内耗!

第一周：熟悉Python

要积极探索Python的使用方法， 尽可能多的完成

下面这些任务：

第一天：基本概念(4小时) ：print， 变量， 输入，

条件语句

第二天：基本概念(5小时) ：列表， for循环，

while循环， 函数， 导入模块

第三天：简单编程问题(5小时)：交换两个变量值，

将摄氏度转换为华氏温度，求数字中各位数之和，判

断某数是否为素数，生成随机数，删除列表中的重复

项等等

第四天中级编程问题(6小时)：反转一个字符串(回

文检测)，计算最大公约数，合并两个有序数组，猜

数字游戏，计算年龄等等

第五天：数据结构(6小时)：栈，队列，字典，元组，

树，链表。

第六天：面向对象编程(0OP)(6小时)：对象，类，

方法和构造函数，面向对象编程之继承

第七天：算法(6小时)：搜索(线性和二分查找)、

排序(冒泡排序、选择排序)、递归函数(阶乘、斐我爱编程网

波那契数列)、时间复杂度(线性、二次和常量)

第二周：开始软件开发(构建项目)

实践是检验真理的唯一标准，实践才能出真知

第一天：熟悉一种IDE(5小时) ：IDE是你在编写

大型项目时的操作环境， 所以你需要精通一个IDE。

在软件开发的初期， 我建议你在VS code中安装

Python扩展或使用J up y ter notebook。

第二天：Git hub(6小时) ：探索Git hub， 并创建

一个代码仓库。尝试提交(Commit) 、查看变更

(Diff) 和上推(Push) 你的代码。另外， 还要学习

如何利用分支工作， 如何合并(merge) 不同分支

以及如何在一个项目中创建拉取请求(pull

request) 。

第三天：第一个项目—简单计算器(4小时)：熟悉

Tkinter， 创建一个简单的计算器

第四、五、六天：个人项目(每天5小时)：选定一

个项目并完成它。

第七天：托管项目(5小时)：学习使用服务器和

hosting服务来托管你的项目。创建一个He roku

设置并部署你构建的应用程序。

第四周：认真考虑工作(实习)问题

第一天：准备简历(5小时)：制作一份一页的简历。

把你的技能总结放在最上面，必须在写项目的同时附

上Git hub链接。

第二天：作品集网站(6小时)：写几个博客，将它

们添加到你之前开发的作品集网站中。

第三天：Linked In简介(4小时) ：创建一个

Linked In个人简介， 把简历上的所有内容都放到

Linked In上。

第四天：面试准备(7小时)：准备一些谷歌常见的

面试问题，练习白皮书中的10个面试编程问题。在

Glass door、Career cup等网站中查看前人遇到的

面试问题。

第五天：社交(~小时)：走出房门，开始参加聚会、

招聘会，与其他开发人员和招聘人员见面。

第六天：工作申请(~小时) ：搜索「Python Job」，

查看Linked In Job和本地求职网站。选择3个工作

岗位并发送工作申请。为每个工作定制你的简历。在

每个工作要求中找出2到3件你不知道的事情，并在

接下来的3-4天里学会它们。

第七天在拒绝中学习(~小时)：每次你被拒绝的时候，

找出两件为了获得这份工作你应该知道的事情，然后

花4-5天的时间来掌握它们。这样，每次拒绝都会

让你成为更好的开发人员。