python學習指南
❶ 0基礎自學python,有入門書籍推薦下么_零基礎學python用哪本書好
第一個
個人認為《Python學習手冊：第3版》是學習語言基礎比較好的書了.
《Python學習手冊(第3版)》講述了：Python可移植、功能強大、易於使用，是編寫獨立應用程序和腳本應用程序的理想選擇。無論你是剛接觸編程或者剛接觸Python，通過學習《Python學習手冊(第3版)》，你可以迅速高效地精通核心Python語言基礎。讀完《Python學習手冊(第3版)》，你會對這門語言有足夠的了解，從而可以在你所從事的任何應用領域中使用它。
《Python學習手冊(第3版)》是作者根據過去10年用於教學而廣為人知的培訓課程的材料編寫而成的。除了有許多詳實說明和每章小結之外，每章還包括一個頭腦風暴：這是《Python學習手冊(第3版)》獨特的一部分，配合以實用的練習題和復習題，讓讀者練習新學的技巧並測試自己的理解程度。
《Python學習手冊(第3版)》包括：
類型和操作——深入討論Python主要的內置對象類型：數字、列表和字典等。
語句和語法——在Python中輸入代碼來建立並處理對象，以及Python一般的語法模型。
函數——Python基本的面向過程工具，用於組織代碼和重用。
模塊——封裝語句、函數以及其他工具，從而可以組織成較大的組件。
類和OOP——Python可選的面向對象編程工具，可用於組織程序代碼從而實現定製和重用。
異常和工具——異常處理模型和語句，並介紹編寫更大程序的開發工具。
討論Python3.0。
《Python學習手冊(第3版)》讓你對Python語言有深入而完整的了解，從而幫助你理解今後遇到的任何Python應用程序實例。如果你准備探索Google和YouTube為什麼選中了Python，《Python學習手冊(第3版)》就是你入門的最佳指南。
第二個
《Python基礎教程（第2版·修訂版）》也是經典的Python入門教程，層次鮮明，結構嚴謹，內容翔實，特別是最後幾章，作者將前面講述的內容應用到10個引人入勝的項目中，並以中伍模板的形式介紹了項目的開發過程，手把手教授Python開發，讓讀者從項目中領略Python的真正魅力。這本書既適合初學者夯實基礎，又能幫助Python程序員提升技能，即使是Python方面的技術專家，也能從書里找到耳目一新的內容。
第三個
《「笨辦法」學Python（第3版）》是一本Python入門書籍，適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的初學者使用。這本書結構非常簡單，其中覆蓋了輸入/輸出、變數和函數三個主題，以及一些比較高級的話題，如條件判斷、循環、類和對象、代碼測試及項目的實現等。每一章的格式基本相同，以代碼習題開始，按照說明編寫代碼，運行並檢查結果，然後再做附加練習。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的列印一直講授到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟體開發的基本過程。
【大牛評價】hardway（笨辦法）比較適合起步編程，作為Python的入門挺不錯。
第四個
在這里給大家推薦最後一本《集體智慧編程》
本書以機器學習與計算統計為主題背景，專門講述如何挖掘和分析Web上的數據和資源，如何分析用戶體驗、市場營銷、個人品味等諸多信息，並得出有用的結論，通過復雜的演算法來從Web網站獲取、收集並分析用戶的數據和反饋信息，以便創造新的用戶價賣櫻或值和商業價值。
全書內容翔實，包括協作過濾技術（實現關聯產品推薦功能）、集群數據分析（在大規模數據集中發掘相似的數據子集）、搜索引擎核心技術（爬蟲、索引、查詢引擎、PageRank演算法等）、搜索海量信息並進行分析統計得出結論的優化演算法、貝葉斯過濾技術（垃圾郵件過濾、文本過濾）、用決策樹技術實現預測和決策建模功能、社交網路的信息匹配技術、機器學習和人工智慧應用等。
本書是Web開發者、架構師、應用工程師等的絕佳選擇。
「太棒了！對於初學這些演算法的開發者而言，我想不出有比這本書更好的選擇了，而對於像我這樣學過Al的老朽而言，我也想不出還有什麼更好的辦法能夠讓自己重溫這些知識的細節。」
——DanRussell，資深技術經理，Google
「Toby的這本書非常成功地將機器學習演算法這一復雜的議題拆分成了一個個既實用又易懂的例子，我們可以直接利用這些例子來分析當前網路上的社會化交互作用。假如我早兩年讀過這本書，就會省去許多寶貴的時間，也頌滑不至於走那麼多的彎路了。」
——TimWolters，CTO，CollectiveIntellect
第五個
其實我覺得很多人也在看《Python核心編程：第2版》.在我自己看來，我並不喜歡這本書.
這本書的原書的勘誤表就有夠長的，翻譯時卻幾乎沒有參考勘誤表，把原書的所有低級錯誤都搬進去了。這本書的原書質量也並不好，書的結構組織並不合理，不適合初學者閱讀。有人說，這本書適合進階閱讀，我覺得也不盡然。這本書很多地方都寫的欲言又止的，看得人很郁悶。
//替換指定位置的數據
❷ 如何系統地自學 Python
是否非常想學好 Python，一方面被瑣事糾纏，一直沒能動手，另一方面，擔心學習成本太高，心裡默默敲著退堂鼓？
幸運的是，Python 是一門初學者友好的編程語言，想要完全掌握它，你不必花上太多的時間和精力。
Python 的設計哲學之一就是簡單易學，體現在兩個方面：
語法簡潔明了：相對 Ruby 和 Perl，它的語法特性不多不少，大多數都很簡單直接，不玩兒玄學。
切入點很多：Python 可以讓你可以做很多事情，科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，總有一個是你感興趣並且願意投入時間的。
- 用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事。
廢話不多說，學會一門語言的捷徑只有一個： Getting Started
¶ 起步階段
任何一種編程語言都包含兩個部分：硬知識和軟知識，起步階段的主要任務是掌握硬知識。
硬知識
「硬知識」指的是編程語言的語法、演算法和數據結構、編程範式等，例如：變數和類型、循環語句、分支、函數、類。這部分知識也是具有普適性的，看上去是掌握了一種語法，實際是建立了一種思維。例如：讓一個 Java 程序員去學習 Python，他可以很快的將 Java 中的學到的面向對象的知識 map 到 Python 中來，因此能夠快速掌握 Python 中面向對象的特性。
如果你是剛開始學習編程的新手，一本可靠的語法書是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但對於建立穩固的編程思維是必不可少。
下面列出了一些適合初學者入門的教學材料：
廖雪峰的 Python 教程 Python 中文教程的翹楚，專為剛剛步入程序世界的小白打造。
笨方法學 Python 這本書在講解 Python 的語法成分時，還附帶大量可實踐的例子，非常適合快速起步。
The Hitchhiker』s Guide to Python! 這本指南著重於 Python 的最佳實踐，不管你是 Python 專家還是新手，都能獲得極大的幫助。
Python 的哲學：
學習也是一樣，雖然推薦了多種學習資料，但實際學習的時候，最好只選擇其中的一個，堅持看完。
必要的時候，可能需要閱讀講解數據結構和演算法的書，這些知識對於理解和使用 Python 中的對象模型有著很大的幫助。
軟知識
「軟知識」則是特定語言環境下的語法技巧、類庫的使用、IDE的選擇等等。這一部分，即使完全不了解不會使用，也不會妨礙你去編程，只不過寫出的程序，看上去顯得「傻」了些。
對這些知識的學習，取決於你嘗試解決的問題的領域和深度。對初學者而言，起步階段極易走火，或者在選擇 Python 版本時徘徊不決，一會兒看 2.7 一會兒又轉到 3.0，或者徜徉在類庫的大海中無法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什麼都要試試，或者參與編輯器聖戰、大括弧縮進探究、操作系統辯論賽等無意義活動，或者整天跪舔語法糖，老想著怎麼一行代碼把所有的事情做完，或者去構想聖潔的性能安全通用性健壯性全部滿分的解決方案。
很多「大牛」都會告誡初學者，用這個用那個，少走彎路，這樣反而把初學者推向了真正的彎路。
還不如告訴初學者，學習本來就是個需要你去走彎路出 Bug，只能腳踏實地，沒有奇跡只有狗屎的過程。
選擇一個方向先走下去，哪怕臟丑差，走不動了再看看有沒有更好的解決途徑。
自己走了彎路，你才知道這么做的好處，才能理解為什麼人們可以手寫狀態機去匹配卻偏要發明正則表達式，為什麼面向過程可以解決卻偏要面向對象，為什麼我可以操縱每一根指針卻偏要自動管理內存，為什麼我可以嵌套回調卻偏要用 Promise...
更重要的是，你會明白，高層次的解決方法都是對低層次的封裝，並不是任何情況下都是最有效最合適的。
技術涌進就像波浪一樣，那些陳舊的封存已久的技術，消退了遲早還會涌回的。就像現在移動端應用、手游和 HTML5 的火熱，某些方面不正在重演過去 PC 的那些歷史么？
因此，不要擔心自己走錯路誤了終身，堅持並保持進步才是正道。
起步階段的核心任務是掌握硬知識，軟知識做適當了解，有了穩固的根，粗壯的枝幹，才能長出濃密的葉子，結出甜美的果實。
¶ 發展階段
完成了基礎知識的學習，必定會感到一陣空虛，懷疑這些語法知識是不是真的有用。
沒錯，你的懷疑是非常正確的。要讓 Python 發揮出它的價值，當然不能停留在語法層面。
發展階段的核心任務，就是「跳出 Python，擁抱世界」。
在你面前會有多個分支：科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，這些都不是僅僅知道 Python 語法就能解決的問題。
拿爬蟲舉例，如果你對計算機網路，HTTP 協議，HTML，文本編碼，JSON 一無所知，你能做好這部分的工作么？而你在起步階段的基礎知識也同樣重要，如果你連循環遞歸怎麼寫都還要查文檔，連 BFS 都不知道怎麼實現，這就像工匠做石凳每次起錘都要思考錘子怎麼使用一樣，非常低效。
在這個階段，不可避免要接觸大量類庫，閱讀大量書籍的。
類庫方面
「Awesome Python 項目」：vinta/awesome-python · GitHub
這里列出了你在嘗試解決各種實際問題時，Python 社區已有的工具型類庫，如下圖所示：
vinta/awesome-python
你可以按照實際需求，尋找你需要的類庫。
至於相關類庫如何使用，必須掌握的技能便是閱讀文檔。由於開源社區大多數文檔都是英文寫成的，所以，英語不好的同學，需要惡補下。
書籍方面
這里我只列出一些我覺得比較有一些幫助的書籍，詳細的請看豆瓣的書評：
科學和數據分析：
❖「集體智慧編程」：集體智慧編程 (豆瓣)
❖「數學之美」：數學之美 (豆瓣)
❖「統計學習方法」：統計學習方法 (豆瓣)
❖「Pattern Recognition And Machine Learning」：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖「數據科學實戰」：數據科學實戰 (豆瓣)
❖「數據檢索導論」：信息檢索導論 (豆瓣)
爬蟲：
❖「HTTP 權威指南」：HTTP權威指南 (豆瓣)
Web 網站：
❖「HTML & CSS 設計與構建網站」：HTML & CSS設計與構建網站 (豆瓣)
...
列到這里已經不需要繼續了。
聰明的你一定會發現上面的大部分書籍，並不是講 Python 的書，而更多的是專業知識。
事實上，這里所謂「跳出 Python，擁抱世界」，其實是發現 Python 和專業知識相結合，能夠解決很多實際問題。這個階段能走到什麼程度，更多的取決於自己的專業知識。
¶ 深入階段
這個階段的你，對 Python 幾乎了如指掌，那麼你一定知道 Python 是用 C 語言實現的。
可是 Python 對象的「動態特徵」是怎麼用相對底層，連自動內存管理都沒有的C語言實現的呢？這時候就不能停留在表面了，勇敢的拆開 Python 的黑盒子，深入到語言的內部，去看它的歷史，讀它的源碼，才能真正理解它的設計思路。
這里推薦一本書：
「Python 源碼剖析」：Python源碼剖析 (豆瓣)
這本書把 Python 源碼中最核心的部分，給出了詳細的闡釋，不過閱讀此書需要對 C 語言內存模型和指針有著很好的理解。
另外，Python 本身是一門雜糅多種範式的動態語言，也就是說，相對於 C 的過程式、 Haskell 等的函數式、Java 基於類的面向對象而言，它都不夠純粹。換而言之，編程語言的「道學」，在 Python 中只能有限的體悟。學習某種編程範式時，從那些面向這種範式更加純粹的語言出發，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 語言的根源。
這里推薦一門公開課
「編程範式」：斯坦福大學公開課：編程範式
講師高屋建瓴，從各種編程範式的代表語言出發，給出了每種編程範式最核心的思想。
值得一提的是，這門課程對C語言有非常深入的講解，例如C語言的范型和內存管理。這些知識，對閱讀 Python 源碼也有大有幫助。
Python 的許多最佳實踐都隱藏在那些眾所周知的框架和類庫中，例如 Django、Tornado 等等。在它們的源代碼中淘金，也是個不錯的選擇。
¶ 最後的話
每個人學編程的道路都是不一樣的，其實大都殊途同歸，沒有迷路的人只有不能堅持的人！
希望想學 Python 想學編程的同學，不要猶豫了，看完這篇文章，
Just Getting Started ！！！
❸ 如何學python
如何學python
你是想讓我們當場給你寫本書出來么
:imooc./course/list?c=python
:tutorialspoint./python/index.htm
上面的兩個網站的python教程挺不錯的
女生如何學python
你好，如果要學python的話，建議報個培訓班，這樣能讓自己少走些彎路。如果要自學的話，可以買些入門方面的書，多練代碼，能力自然就上去了。
新手該如何學python怎麼學好python？
我建議初學者，不要下載具有IDE功能的集成開發環境，比如Eclipse插件等。2）下載完畢後，就可以開始學習了。學習過程中，我建議可以下載一些python的學習文檔，比如《dive into python》，《OReilly - Learning Python》等等。通過學習語法，掌握python中的關鍵字語法，函數語法，數學表達式等等3）學完了基本語法後，就可以進行互動式學習了。python具備很好的交互學習模式，對於書本上的例子我們可以通過交互平明差前台進行操練，通過練習加深印象，達到學習掌握的目的。4）通過以上三個步驟的學習後，我們大致掌握了python的常用方法、關鍵字用法以及函數語法等。接下去的學習上，我們就可以著手學習常用模 塊的使用， 比如os,os.path,sys,string模塊等。我們可以在交互環境中先熟悉使用其中的函數，如果遇到函數的使用上的問題，可以參考python 安裝後的自帶chm幫助文件。5）為了更好得掌握python，我們的學習不能只是停留在學習一些語法或者api階段。在此階段中，我們可以嘗試用python解決我們項目 中遇到的一 些問題，如果項目不是用python開發的，那我們可以想想能不能用python製作一些項目組可以使用的一些工具（utility），通過這些工具簡化 項目組成員的任務，提高我們的工作效率。如果沒有項目，我們也可以自己找些題目來自己練習練習。6）經過以上鍛煉後，我們的python知識水平肯定是越來越高。接下去的學習，我們就要更上一層樓。為了學以致用，真正能應用於項目開發或產 品開發，我 們還必須學習企業應用開發中必須要掌握的網路和資料庫知識。在此的學習就不光是python語言本身的學習了，慶橡如果之前沒有學習和掌握很網路和資料庫知 識，在此階段我們可以藉此機會補習一把。7）在此，我想我們對python的使用以及信手拈來了，即使忘了api的用法，我們也可以在短時間內通過查看文檔來使用api。那麼接下去， 我們要學習 什麼呢?那就是設計能力，在學習設計能力的過程中，如果對類等面向對象的概念不清楚激清的，在此階段也可以學習或加以鞏固。就像飛機設計師設計飛機通過學習模 型來設計一樣，我們也可以通過學習書上的經典例子來學習設計。等有了設計的基本概念後，我們就可以著手設計我們的程序了。在此階段中，我們重要的是學習抽 象的思想，通過隔離變化點來設計我們的模塊。8）到此階段，我們已經是真正入門了。在接下去的工作中，就是要快速地通過我們的所學來服務項目了。在此階段，我們除了掌握python自帶的 模塊外，我 們最好在掌握一些業界廣泛使用的開源框架，比如isted、peak、django、xml等。通過熟練使用它們，達到閃電開發，大大節省項目寶貴時 間。9）你已經是個python行家了，在此階段，我們在工作中會遇到一些深層次的、具體的困難問題。面對這些問題，我們已經有自己的思考方向和思 路了。
如何學好python
熟悉語法很容易，要真正做點東西還是要課題和練習。我也初學，感覺練習比較少。
練習練習練習
學好什麼語言都這樣
然後看書練習看書練習
能找份工作或者弄個什麼項目最好
完了
如何學習Python爬蟲
建議先學習原生爬蟲，再使用爬蟲框架，推薦資料與學習過程可在該頁面查看：
:zhuanlan.hu./p/21479334
如何學習Python GUI編程
個人推薦用PyQt
有一本很好的教材
英文的 網上搜一下就知道了
多寫多練多調試
選一個GUI，從他的官方網站上看指南，一步一步來，做python GUI有市場嗎？建議用QT的python版本
我始終認為，對一個初學者來說，IT界的技術風潮是不可以追趕的，而且也沒有能力去追趕。我時常看見自己的DDMM們把課本扔了，去賣些價格不菲的諸如C#, VB.Net 這樣的大部頭，這讓我感到非常痛心。而許多搞不清指針是咋回事的BBS站友眉飛色舞的討論C#裡面可以不用指針等等則讓我覺得好笑。C#就象當年的ASP一樣，「忽如一夜春風來，千樹萬樹梨花開」，結果許多學校的信息學院成了「Web 學院」。96,97級的不少大學生都去做Web 了。當然我沒有任何歧視某一行業的意識。我只是覺得如果他們把追趕這些時髦技術的時間多花一點在基礎的課程上應該是可以走得更遠的。 幾個誤區 初學者對C#風潮的追趕其實也只是學習過程中經常遇到的幾個誤區之一。我將用一些實際的例子來說明這些現象，你可以按部就班的看看自己是不是屬於其中的一種或者幾種： 認為計算機技術等於編程技術: 有些人即使沒有這個想法，在潛意識中也有這樣的沖動。讓我奇怪的是，許多信息學院的學生也有這樣的念頭。認為計算機專業就是編程專業，與編程無關的，或者不太相關的課程他統統都不管，極端的學生只要書上沒帶「編程」兩個字他就不看。 其實編程只是計算機技術應用過程中一種復雜性最低的勞動，這就是為什麼IT業最底層的人是程序員（CODER）。計算機技術包括了多媒體，計算機網路，人工智慧，模式識別，管理信息系統等等這些方面。編程工作只是在這些具體技術在理論研究或者工程實踐的過程中表達演算法的過程。編程的人不一定對計算機技術的了解就一定很高。而一個有趣的現象是，不少大師級的計算機技術研究者是不懂編程的。網上的炒作和現實中良好的工作待遇把編程這種勞動神秘化了。其實每一個程序員心裡都明白，自己這些東西，學的時候並不比其它專業難，所以自然也不會高檔到哪裡去。 咬文嚼字的孔已己作風: 我見過一本女生的《計算機網路原理》教材，這個女生象小學生一樣在書上劃滿了橫杠杠，筆記做得滿滿的，列印出來一定比教材還厚。我不明白的是，象計算機網路原理這樣的課程有必要做筆記？我們的應試教育的確害了不少學生，在上《原理》這一類課程的時候許多學生象學《馬列原理》一樣逐字背誦記憶。這乃是我見過的最愚蠢的行為。所謂《原理》，即是需要掌握它為什麼這樣做，學習why，而不是how（怎樣做）。極端認真的學生背下乙太網的網線最大長度，數據幀的長度，每個欄位的意義，IP報頭的格式等等，但是忘了路由的原則，忘了TCP/IP協議設計的宗旨。總之許多人花了大量的時間把書背得滾瓜爛熟卻等於什麼也沒學。 在學習編程的時候這些學生也是這樣，他們確切的記得C++語法的各個細節。看完了C++教程後看《Thinking in C++》（確實是好書），《Inside C++》，《C++ reference》，this C++, that C++……，然後是網上各種各樣的關於C++語法的奇聞逸事，然後發現自己又忘了C++的一些語法，最後回頭繼續惡補…。有個師弟就跟我說：「C++ 太難了，學了這里忘了那裡，學了繼承忘了模板。」我的回答道：「你不去學就容易了」。我並沒有教壞他，只是告訴他，死摳C++的語法就和孔已己炫耀茴香豆的茴字有幾種寫法一樣毫無意義。你根本不需要對的C++語法太關心，動手編程就是了，有不記得的地方一查MSDN就立馬搞定。我有個結論就是，實際的開發過程中對程序語法的了解是最微不足道的知識。這是為什麼我在為同學用Basic（我以前從沒有學過它）寫一個小程序的時候，只花了半個小時看了看語法，然後再用半個小時完成了程序，而一個小時後我又完全忘記了Basic 的所有關鍵字。 不顧基礎，盲目追趕時髦技術： ; 終於點到題目上來了。大多數的人都希望自己的東西能夠馬上跑起來，變成錢。這種想法對一個已經進入職業領域的程序員或者項目經理來說是合理的，而且IT技術進步是如此的快，不跟進就是失業。但是對於初學者來說（尤其是時間充裕的大中專在校生），這種想法是另人費解的。一個並未進入到行業競爭中來的初學者最大的資本便是他有足夠的時間沉下心來學習基礎性的東西，學習why 而不是how。時髦的技術往往容易掌握，而且越來越容易掌握，這是商業利益的驅使，為了最大化的降低軟體開發的成本。但在IT領域內的現實就是這樣，越容易掌握的東西，學習的人越多，而且淘汰得越快。每一次新的技術出來，都有許多初學者跟進，這些初學者由於缺乏必要的基礎而使得自己在跟進的過程中花費大量的時間，而等他學會了，這種技術也快淘汰了。基礎的課程，比方數據結構，*作系統原理等等雖然不能讓你立馬就實現一個linux（這是許多人嘲笑理論課程無用的原因），但它們能夠顯著的減少你在學習新技術時學習曲線的坡度。而且對於許多關鍵的技術（比方Win32 SDK 程序的設計，DDK的編程）來說甚至是不可或缺的。 一個活生生的例子是我和我的一個同學，在大一時我還找不到開機按紐，他已經會寫些簡單的匯編程序了。我把大二的所有時間花在了匯編，計算機體系結構，數據結構，*作系統原理等等這些課程的學習上，而他則開始學習HTML和VB，並追趕ASP的潮流。大三的時候我開始學習Windows *作系統原理，學習SDK編程，時間是漫長的，這時我才能夠用VC開發出象模象樣的應用程序。我曾一度因為同學的程序已經能夠運行而自己還在學習如何創建對話框而懊惱不已，但臨到畢業才發現自己的選擇是何等的正確。和我談判的公司開出的薪水是他的兩倍還多。下面有一個不很恰當的比方：假設學習VB編程需要4個月，學習基礎課程和VC的程序設計需要1年。那麼如果你先學VB，再來學習後者，時間不會減少，還是1年，而反過來，如果先學習後者，再來學VB，也許你只需要1個星期就能學得非常熟練。 幾個重要的基礎課程 如果你是學生，或者如果你有充足的時間。我建議你仔細的掌握下面的知識。我的建議是針對那些希望在IT技術上有所成就的初學者。同時我還列出了一些書目，這些書應該都還可以在書店買到。說實在的，我在讀其他人的文章時最大的心願就是希望作者列出一個書單。 大學英語－不要覺得好笑。我極力推薦這門課程是因為沒有專業文檔的閱讀能力是不可想像的。中文的翻譯往往在猴年馬月才會出來，而現在的許多出版社乾脆就直接把E文印刷上去。學習的方法是強迫自己看原版的教材，開始會看不懂，用多了自然熟練。吃得苦下得狠心絕對是任何行業都需要的品質。 計算機體系結構和匯編語言－關於體系結構的書遍地都是，而且也大同小異，倒是匯編有一本非常好的書。《80x86匯編語言程序設計教程》（清華大學出版社，黑色封面，楊季文著）。你需要著重學習386後保護模式的程序設計。否則你在學習現代*作系統底層的一些東西的時候會覺得是在看天書。 計算機*作系統原理－我們的開發總是在特定的*作系統上進行，如果不是，只有一種可能：你在自己實現一個*作系統。無論如何，*作系統原理是必讀的。這就象我們為一個晶元製作外圍設備時，晶元基本的工作時序是必需了解的。這一類書也很多，我沒有發現哪一本書非常出眾。只是覺得在看完了這些書後如果有空就應該看看《Inside Windows 2000》(微軟出版社，我看的是E文版的，中文的書名想必是Windows 2000 技術內幕之類吧)。關於學習它的必要性，ZDNET上的另一篇文章已經有過論述。 數據結構和演算法－這門課程能夠決定一個人程序設計水平的高低，是一門核心課程。我首選的是清華版的（朱戰立，劉天時）。很多人喜歡買C++版的，但我覺得沒有必要。C++的語法讓演算法實現過程變得復雜多了，而且許多老師喜歡用模塊這一東西讓演算法變得更復雜。倒是在學完了C版的書以後再來瀏覽一下C++的版的書是最好的。 軟體工程－這門課程是越到後來就越發現它的重要，雖然剛開始看時就象看馬哲一樣不知所雲。我的建議是看《實用軟體工程》（黃色，清華）。不要花太多的時間去記條條框框，看不懂就跳過去。在每次自己完成了一個軟體設計任務（不管是練習還是工作）以後再來回顧回顧，每次都會有收獲。 Windows 程序設計－《北京大學出版社，Petzold著》我建議任何企圖設計Windows 程序的人在學習VC以前仔細的學完它。而且前面的那本《Inside Windows 2000》也最好放到這本書的後面讀。在這本書中，沒有C++，沒有GUI，沒有控制項。有的就是如何用原始的C語言來完成Windows 程序設計。在學完了它以後，你才會發現VC其實是很容易學的。千萬不要在沒有看完這本書以前提前學習VC，你最好碰都不要碰。我知道的許多名校甚至都已經用它作為教材進行授課。可見其重要。 上面的幾門課程我認為是必學的重要課程（如果你想做Windows 程序員）。 對於其它的課程有這樣簡單的選擇方法：如果你是計算機系的，請學好你所有的專業基礎課。如果不是，請參照計算機系的課程表。如果你發現自己看一本書時無法看下去了，請翻到書的最後，看看它的參考文獻，找到它們並學習它們，再回頭看這本書。如果一本書的書名中帶有「原理」兩個字，你一定不要去記憶它其中的細節，你應該以一天至少50頁的速度掌握其要領。盡可能多的在計算機上實踐一種理論或者演算法。 你還可以在CSDN上閱讀到許多書評。這些書評能夠幫助你決定讀什麼樣的書。 日三省乎己 每天讀的書太多，容易讓人迷失方向。一定要在每天晚上想想自己學了些什麼，還有些什麼相關的東西需要掌握，自己對什麼最感興趣，在一本書上花的時間太長還是不夠等等。同時也應該多想想未來最有可能出現的應用，這樣能夠讓你不是追趕技術潮流而是引領技術潮流。同時，努力使用現在已經掌握的技術和理論去製作具有一定新意的東西。堅持這樣做能夠讓你真正成為一個軟體「研發者」而不僅僅是一個CODER。 把最多的時間花在學習上 這是對初學者最後的忠告。把每個星期玩SC或者CS的時間壓縮到最少，不玩它們是最好的。同時，如果你的ASP技術已經能夠來錢，甚至有公司請你 *** 的話，這就證明你的天份能夠保證你在努力的學習之後取得更好的收益，你應該去做更復雜的東西。眼光放長遠一些，這無論是對誰都是適用的。 相信你已經能夠決定是否學習C＃或者什麼時候去學它了。
❹ 強力推薦!非常全的Python學習資料
一、Python基礎教程
《圖靈程序設計叢書：Python基礎教程(第2版 修訂版)》包括Python程序設計的方方面面，首先從Python的安裝開始，隨後介紹了Python的基礎知識和基本概念，包括列表、元組、字元串、字典以及各種語句。然後循序漸進地介紹了一些相對高級的主題，包括抽象、異常、魔法方法、屬性、迭代器。此後探討了如何將Python與資料庫、網路、C語言等工具結合使用，從而發揮出Python的強大功能，同時介紹了Python程序測試、打包、發布等知識。結尾，作者結合前面講述的內容，按照實際項目開發的步驟向讀者介紹了幾個具有實際意義的Python項目的開發過程。
二、Python編程：從入門到實踐
本書是一本針對所有層次的Python讀者而作的Python入門書。全書分兩部分：首部分介紹用Python 編程所必須了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等強大的Python庫和工具介紹，以及列表、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內容;第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的Python 2D游戲開發，如何利用數據生成互動式的信息圖，以及創建和定製簡單的Web應用，並幫讀者解決常見編程問題和困惑。
三、利用Python進行數據分析
《利用Python進行數據分析》講的是利用Python進行數據控制、處理、整理、分析等方面的具體細節和基本要點。同時，它也是利用Python進行科學計算的實用指南(專門針對數據密集型應用).《利用Python進行數據分析》重點介紹了用於高效解決各種數據分析問題的Python語言和庫。《利用Python進行數據分析》沒有闡述如何利用Python實現具體的分析方法。
四、Python核心編程
《Python核心編程(第3版)》是經典暢銷圖書《Python核心編程(第二版)》的全新升級版本，總共分為3部分。第1部分為講解了Python的一些通用應用，包括正則表達式、網路編程、Internet客戶端編程、多線程編程、GUI編程、資料庫編程、Microsoft Office編程、擴展Python等內容。第2部分講解了與Web開發相關的主題，包括Web客戶端和伺服器、CGI和WSGI相關的Web編程、Django Web框架、雲計算、高級Web服務。第3部分則為一個補充/實驗章節，包括文本處理以及一些其他內容。
《Python核心編程(第3版)》適合具有一定經驗的Python開發人員閱讀。
五、Python數據分析與挖掘實戰
本書共15章，分兩個部分：基礎篇、實戰篇。基礎篇介紹了數據挖掘的基本原理，實戰篇介紹了一個個真實案例，通過對案例深入淺出的剖析，使讀者在不知不覺中通過案例實踐獲得數據挖掘項目經驗，同時快速領悟看似難懂的數據挖掘理論。讀者在閱讀過程中，應充分利用隨書配套的案例建模數據，藉助相關的數據挖掘建模工具，通過上機實驗，以快速理解相關知識與理論。
以上就是關於Python學習資料的相關分享，希望對大家有所幫助，想要了解更多相關內容，歡迎及時關注本平台!
❺ Python 從入門到精通推薦看哪些書籍呢
你好呀，題主！Python從入門到精通的書籍推薦有下面這幾本書哦~
希望可以幫助到你！
❻ python的推薦書籍有哪些
推薦的幾本Python入門自學到精通必看的書籍吧~
1、《「笨辦法」學Python》
為什麼把它作為推薦給Python入門自學者的第一本書？因為它足夠有趣吸引人。一開始我們都是憑著興趣學習的，如果在剛剛開始學習的時候，就看深奧難讀的書，很容易就從入門到放棄。而且這本書里每一章知識講完後，都會配有相應的練習小題，幫助初學者在學中練，練中學，進一步鞏固相關知識點。總之，這本書以習題的方式引導學習者一步一步學習編程，從簡單的列印一直講授到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟體開發的基本過程。可以說，這本書是零基礎入門Python的不二之選！
2、《Python快速編程入門》
這本書是一本Python基礎教程，因此全部內容定位於Python的基本知識、語法、函數、面向對象等基礎性內容。在夯實基礎後，該書後一章設置了游戲開發的綜合訓練，幫助初學者更好掌握相關知識。除此之外，本書附有配套視頻、源代碼、習題、教學課件等資源。總之，
本書既可作為高等院校本、專科計算機相關專業的程序設計課程教材，也可作為Python編程基礎的學習教材，是一本適合廣大編程開發初學者的入門級教材。
3、《Python高手之路(第3版) 》
本書不適合零基礎學習者，適合有一定Python基礎的學習者閱讀。因為該書完全從實戰的角度出發，介紹了需要系統掌握的Python知識。更為難得的是，本書結合了Python在OpenStack中的應用進行講解，非常具有實戰指導意義。此外，本書還涉及了很多高級主題，如性能優化、插件化結構的設計與架構、Python
3的支持策略等。因此，本書適合初中級層次的Python程序員閱讀和參考。
4、《Python演算法教程》
本書最大的優點簡單概括起來就是知識點清晰，語言簡潔。書中用Python語言來講解演算法的分析和設計，主要關注經典的演算法，幫助讀者理解基本演算法問題和解決問題打下很好的基礎。本書概念和知識點講解清晰，語言簡潔，因此適合對Python演算法感興趣的初中級用戶閱讀和自學，也適合高等院校的計算機系學生作為參考教材來閱讀。
5、《Python核心編程（第3版）》
本書涵蓋了成為一名技術全面的Python開發人員所需的一切內容，因此是每個想要精通Python的工程師必須要學習和了解的內容。在本書中，Python開發人員兼企業培訓師Wesley
Chun會幫助學習者將Python技能提升到更高的水平。而且書中講解了應用開發相關的多個領域，可以幫助讀者立即應用到項目開發中。
6、《精通Python自然語言處理》
眾做周知，自然語言處理是計算語言學和人工智慧之中與人機交互相關的領域之一。本書是學習自然語言處理的一本綜合學習指南，該書介紹了如何用Python實現各種NLP任務，以幫助讀者創建基於真實生活應用的項目。全書共10章，分別涉及字元串操作、統計語言建模、形態學、詞性標注、語法解析、語義分析、情感分析、信息檢索、語篇分析和NLP系統評估等主題。本書適合熟悉Python語言並對自然語言處理開發有一定了解和興趣的讀者閱讀參考。
以上就是推薦的Python入門到精通的所有書籍，相信總有一本適合你。但想要快速入門Python開發，僅靠看書怎麼夠，畢竟編程最重要的就是練習。
對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發書籍開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。
❼ python培訓入門教程怎樣入門呢
送你一份學習python的路線圖
一、Python的普及入門
1.1 Python入門學習須知和書本配套學習建議
1.2 Python簡史
1.3 Python的市場需求及職業規劃
1.4 Python學習是選擇2.0還是3.0？
二、Python的學習環境安裝
1.在Windows安裝Python的教程
2.在Linux上安裝python
3.搭建Python 多版本共存管理工具 Pyenv
4.Python開發環境配置
三、開啟你的Python之路
1.Python 世界的開端： hello world
2.Python 世界的開端：四則運算
3.Python流程式控制制語句深度解讀
4.Python循環
四、Python中級進階
1.Python數據類型詳解
2.Python列表及元組詳解
3.Python字元串操作深度解析
4.Python函數式編程指南：函數
5.Python函數式編程指南：迭代器
6.Python函數式編程指南：生成器
7.Python裝飾器詳解
五、Python高級技巧
1.裝飾器深度解析
2.深入 Python 字典
3.Python線程技術
4.Python 的非同步 IO：Asyncio 簡介
5.Python實現線程安全隊列
六、Python常用工具
1.2017最受歡迎的 15 大 Python 庫
2.5個高效Python庫
3.Django 官方教程
4.Python Django的正確學習方法
5.Python自然語言處理工具小結
6.數據科學常用Python 工具
七、Python實戰練習
1.Python破解鬥地主殘局
2.python實現爬蟲功能
4.使用Python – PCA分析進行金融數據分析
5.用python製作游戲外掛嗎？
6.運用爬蟲抓取網易雲音樂評論生成詞雲
7.使用Scrapy爬起點網的完本小說
8.TensorFlow計算加速
八、其他
1.選擇學習編程，為什麼一定首推Python？
2.為什麼 Python 這么火？
3.Python如何快速入門？
4.Python入門之學習資料推薦
5.Python必備的19 個編程資源
6.Python入門知識點總結
7.Python學不好怎麼辦？
8.Python學習有哪些階段？
9.參加Python培訓會有前景嗎？
10.Python培訓班真的有效嗎？
11.參加Python培訓前應該做哪些准備？
12.11道Python基本面試題|深入解答
13.Python求職怎麼拿到Offer
❽ 零基礎學習python需要怎麼入手
編程零基礎的學習Python全棧可以按照以下內容來：
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識別、無人機開發、無人駕駛等。
階段九：自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。