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‘叁’ 万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门
这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白。
Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉。
使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。
Python当中的数字定义和其他语言一样：
我们分别使用+, -, *, /表示加减乘除四则运算符。
这里要注意的是，在Python2当中，10/3这个操作会得到3，而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了，可以不用关心其中的细节。
但问题是Python是一个 弱类型 的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果，这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数。
在Python3当中拨乱反正，修正了这个问题，即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数。
如果我们想要得到整数，我们可以这么操作：
两个除号表示 取整除 ，Python会为我们保留去除余数的结果。
除了取整除操作之外还有取余数操作，数学上称为取模，Python中用%表示。
Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数，而使用**符号来完成：
当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序。
Python中用首字母大写的True和False表示真和假。
用and表示与操作，or表示或操作，not表示非操作。而不是C++或者是Java当中的&&, || 和！。
在Python底层， True和False其实是1和0 ，所以如果我们执行以下操作，是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义。
我们用==判断相等的操作，可以看出来True==1， False == 0.
我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数，那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：
Python中用==判断相等，>表示大于，>=表示大于等于， <表示小于，<=表示小于等于，!=表示不等。
我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：
注意not，and，or之间的优先级，其中not > and > or。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序。
关于list的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的==，还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：
Python是全引用的语言，其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ，而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is就是判断两个变量的是否指向同一个地址，比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。
显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那么a == b一定成立，反之则不然。
Python当中对字符串的限制比较松， 双引号和单引号都可以表示字符串 ，看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便。
字符串也支持+操作，表示两个字符串相连。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有+，Python也会为我们拼接：
我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度。
我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ，并且在格式操作当中也支持运算，比如可以嵌套上len函数等。不过要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作。
最后是None的判断，在Python当中None也是一个对象， 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的，既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断，当然用==也是可以的，不过我们通常使用is。
理解了None之后，我们再回到之前介绍过的bool()函数，它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ，否则都是True。比如0，""，[], {}, ()等。
除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。
Python当中的标准输入输出是 input和print 。
print会输出一个字符串，如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：
使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：
Python支持 三元表达式 ，但是语法和C++不同，使用if else结构，写成：
上段代码等价于：
Python中用[]表示空的list，我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：
使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：
list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素，如果是负数，则表示 倒序访问 。-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误。
list支持切片操作，所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片，注意，这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。
如果我们要指定一段区间倒序，则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1]。
只写一个:，表示全部拷贝，如果用is判断拷贝前后的list会得到False。可以使用del删除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。
insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查询某个元素第一次出现的下标。
list可以进行加法运算，两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法：
我们想要判断元素是否在list中出现，可以使用 in关键字 ，通过使用len计算list的长度：
tuple和list非常接近，tuple通过()初始化。和list不同， tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple，会引发TypeError异常。
由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple， 末尾必须加上逗号 ，否则会被当成是单个元素：
tuple支持list当中绝大部分操作：
我们可以用多个变量来解压一个tuple：
解释一下这行代码：
我们在b的前面加上了星号， 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b。
补充一点，tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple：
我们虽然不能往a当中添加或者删除元素，但是a当中含有一个list，我们可以改变这个list类型的元素，这并不会触发tuple的异常：
dict也是Python当中经常使用的容器，它等价于C++当中的map，即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
dict的key必须为不可变对象，所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ，否则会抛出异常：
我们同样用[]查找dict当中的元素，我们传入key，获得value，等价于get方法。
我们可以call dict当中的keys和values方法，获取dict当中的所有key和value的集合，会得到一个list。在Python3.7以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：
我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key。
如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常，只会得到一个None ：
setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value，如果key已经存在，则不会覆盖它：
我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict，比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖，a当中不存在的key会被插入进来：
我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key。
Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict：
set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候，必须要传入数据，否则Python会将它和dict弄混。
set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set。
可以调用add方法为set插入元素：
set还可以被认为是集合，所以它还支持一些集合交叉并补的操作。
set还支持 超集和子集的判断 ，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：
和dict一样，我们可以使用in判断元素在不在set当中。用可以拷贝一个set。
Python当中的判断语句非常简单，并且Python不支持switch，所以即使是多个条件，我们也只能 罗列if-else 。
我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容，这也是Python当中基本的循环方式。
如果我们要循环一个范围，可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：
如果我们传入两个参数，则 代表迭代区间的首尾 。
如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长 。
如果使用enumerate函数，可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：
while循环和C++类似，当条件为True时执行，为false时退出。并且判断条件不需要加上括号：
Python当中使用 try和except捕获异常 ，我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except，还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：
在Python当中我们经常会使用资源，最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close操作。并且如果文件异常，还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。
以下是with的几种用法和功能：
凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ，它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：
Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象。
我们 不能使用下标来访问 可迭代对象，但我们可以用iter将它转化成迭代器，使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型，变成一个list。
使用def关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名， 可以不按照函数定义的顺序 传参：
可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数，参数会被转化成list：
也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上**表示接受一个dict：
当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：
传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict：
Python中的参数 可以返回多个值 ：
函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量：
Python支持 函数式编程 ，我们可以在一个函数内部返回一个函数：
Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ，使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：
我们还可以将函数作为参数使用map和filter，实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、rece和filter的使用，具体可以查看之前的文章：
五分钟带你了解map、rece和filter
我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：
使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。
我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径。使用from import *可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）
可以使用as给模块内的方法或者类起别名：
我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：
这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的bug。
我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中
以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：
Python—— slots ，property和对象命名规范
下面我们来看看Python当中类的使用：
这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是instance，对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。
继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中，使用import引入，一样可以实现继承。
我们创建一个蝙蝠类：
我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承Superhero和Bat：
执行这个类：
我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：
除了yield之外，我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：
关于生成器和迭代器更多的内容，可以查看下面这篇文章：
五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:
装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：
一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌
不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把Python的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了。
如果你之前就有其他语言的语言基础，我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。
根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。
最后，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我，回复"学习"，分享给大家，正在发放中............
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‘柒’ Python自学心得分享
学习python，我首先根据自己完全代码零基础的情况下，为什么学习Python作为核心问题，进行了一个自我定位以及目标定位，我认为只要有一个目标，那么就找方法去打成目标就行了。
我是完全零基础，选择学习Python主要还是因为看到大家都说Python是相对简单，比较好入门IT行业的，而我的目的也是希望学习完Python可以找到一份相应的工作，赚取一份工资可以买口红，哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈~
当然，也有很多人可能已经从事其他编程工作，但是想要学习Python以来丰富自身，提升自身的核心竞争力，我觉得这样应该会比我这类完全零基础的学习要容易快速的很多，
我就只说下我这位完全零基础是如何学习的吧
我也搜查了一些学习方法的问答帖子，里面也看到很多推荐的学习方法，有推荐书籍的，有推荐网课的，我开始认为，看书应该是比较好的选择，因为着作成书籍，表明内容上是相对有一定的权威和系统的，同时，想到从小都是书本学习，这更能让我信服，于是我就购买了书籍，开始了我的学习计划，可是，在半强迫自己的情况下，我看了三天半书籍实在是看不下去了，是的，三天半还是强迫自己看的，原因一，看书真的太乏味了，看着看着就会心不在焉，总是走神。原因二，这个时候我对代码没有概念，有些文字都要读两三遍才会理解意思，越难理解就越不想看书，这种感觉就是上学时我看数学，英语书一模一样的感觉。很显然，看书学习是不适合我了，
看书不行，于是我就想着还是找网上的视频教程学习吧，上网一搜，真的是各家机构的教程也是琳琅满目，还真的让我不知道从哪开始学起了，
这个时候真的是想有一位前辈可以给我指点一下迷津，告诉我应该先学什么，再学什么，哪些是重点知识，哪些是了解就好，就是可以给我一些学习的建议，于是我想那我可以先加入一些技术学习交流群，在里面应该可以认识到一些学习的人，于是我就开始大量的搜索加入学习群，于是在里面开始咨询学习方法，
但是，这个时候我又发现，我好像一张白纸，我想问一些问题，可是我不知道该怎么问，我也只能问大家都是怎么学习的，群内的朋友也都还很热情，也和我说了很多学习方式，不过我发现每个人都有各自的学习方式，各自都有各自的理论和优势，在那么多的方法面前我再一次的有些混乱，又不知道哪一方法适合我，于是，我想到千人千面，每个人有每个人的想法，我咨询的人越多，获取的信息越多可能我就会越乱，于是我决定，那我就要借鉴看到的这些信息，来整理一套自己的方式，不一定对，但是可能这更适合我自己。
于是，我并没有先着急的就找教程视频来直接学习，我现在想知道的就是，应该先学什么，掌握哪些知识之后，再学什么，我觉得我应该先整理一套相对看上去系统的教程，虽然我最希望可以找到一个人给我一些这类的指引，但是奈何没有找到，那就只能自己去整理了，我根据我买的书籍目录，以及查了一些培训机构的学科介绍，教程大纲内容，进行了一个统计对比，发现其实学习的内容路径也还是有它一定的规律，那我就整理了一份知识点的目录学习路径，我按照我整理的这个学习路径上的知识点目录去查找对应的教程，这样就整理了一套自己的学习资料，整理学习路径和教程，利用了我比较多得时间，不过整理好了那么就可以开始学习了。
但在查找教程的时候，又走了一些弯路，我当时只想到只要按照我整理的这个目录找到对应的教程就好了，可是在学习的时候，还是觉得知识点之间的衔接有些杂乱无章，
而且每一个知识点都是不同机构课程风格不同的教程视频，这让我学上去有些别扭，而且有的老师讲得我很喜欢听，有的就不是很喜欢，于是，我就又想，那我就找我喜欢这个老师的课程就好啦，可是我找了两三天，同一个老师的教程是非常难找到公开的全套教程，这个我想也可以理解，老师也可能没时间和精力来从零开始录制全套教程，而且老师也是要工作赚钱养家生活的，于是我想那我可以找同一个机构的教程吧，这样也能最起码是课程风格一致，于是我就找到了我我认为课程比较好得教程机构，又将我的学习资料重新的整理替换了一下，果然我觉得学习感觉好了一些，而且我又找到他们的客服，要到了他们课程的一些配套资料，这对我学习来说起到了更加的有效帮助。
最后，在学习完我整理的学习知识教程之后，又遇到了一个瓶颈，就是学习完知识点内容，掌握的也是七七八八，之后又不知道该怎么做了，不知道自己学习的有没有达到可以找工作的条件，
于是我又查询了一些资料，可一些招聘信息，了解的一些信息主要要求说是需要项目经验，需要一些项目功能技术的掌握，那我的理解就是，已经掌握了基础知识，企业招聘人员需要掌握一些项目技术能力，
去帮助解决处理问题，也就好像，假设Python有100个技术框架，但是一个企业只用到其中30个，那如果你的学习掌握正是他们用的这30个，那么你不会那另外的70个也可以，只不过你学习掌握的越多，你的条件符合范围和就业机会也就越大，我按照我的这个大致理解，
我就仔细了解了一下Python主要可以从事哪些方向，我就根据我比较喜欢的方向看了一下招聘信息，然后根据上面的普遍要求，进行了学习。最后就整理包装了一下简历，尝试着投简历找工作，当然面试也并不是顺利，刚开始的面试是还慌乱，面试也是没有任何结果，不过我是在每次面试中总结经验，收集好面试问题，回来在好好准备，为下一次面试做知识储备，就这样我面了试大概有将近二十家，终于也是找到了一个算是实习岗位的工作，我想着先做着，这个时候应该先到企业中去学习一些真实的项目经历比较重要。
最后我总结一下我学习过程中我认为比较重点的内容
首先，学习我们要有一个清楚的自我认识，是为了找工作，还是为了辅助工作来增加自己的竞争力，也就是要有一个明确的目标。 如果是完全零基础学习，我建议开始不要先看书，原因上面我也有说了，这个时候看书完全看不进去，里面的知识点也很难理解的，虽然我们从小就接受书本教育，可是前提也都是要有老师讲解的，不是我们自己看书就可以的。
然后，就是要寻找一套适合自己的学习方式，最好还是自己整理一套适合自己的学习资料，因为只有自己最了解自己，这里可能会花费比较长的时间，但是这会让你在之后的学习上节省很多时间，让你事半功倍。
最后，如果在选择视频教程的时候，尽量选择一个老师的教程（但是很难实现）最差也要尽量选择同一家机构的教程，因为这样在课程设计和课程风格上相对比较统一。然后在学习的过程中，最好是根据视频课程老师的进度，自己做学习笔记，这样的好处，一是，在今天学习完，明天你可能就只记得一个大致概念了，俗话说，好记性不如烂笔头，做笔记会让自己印象更深刻，二是，在之后你想要回头复习的时候，也会让你有一个清晰的复习思路。当学习完一个阶段知识的时候，感觉视频老师讲解的内容有些浅，这时候可以看一些优秀的书籍，因为你觉得老师讲得浅，说明你的学习理解的非常好，这时候看一些书可以起到很大的提升作用。
至于找工作面试的事情我就不详细地写了，手敲了这么多，有点累了，最后希望我的建议可以对想要学习的伙伴有一点点帮助吧。
‘捌’ 强力推荐!非常全的Python学习资料
一、Python基础教程
《图灵程序设计丛书：Python基础教程(第2版 修订版)》包括Python程序设计的方方面面，首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句。然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器。此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识。结尾，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了几个具有实际意义的Python项目的开发过程。
二、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：首部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
三、利用Python进行数据分析
《利用Python进行数据分析》讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南(专门针对数据密集型应用).《利用Python进行数据分析》重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。
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《Python核心编程(第3版)》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。
五、Python数据分析与挖掘实战
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推荐Full Stack Python 有各种python资源汇总，从基础入门到各种框架web应用开发和部署，再到高级的ORM、Docker都有。以下是Full Stack Python 上总结的一些教程，我拙劣的翻译了以下，并调整（调整顺序并删了部分内容）了一下：
1、无开发经验，初学python
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A Byte of Python （简明python教程，这个有中文版简明 Python 教程）是非常好的入门教程。
Learn Python the Hard Way （Zed Shaw的免费教程，个人强烈推荐）
Python, Django and Flask教程： Real Python （收费，需购买）
short 5 minute video 解释了为什么你的出发点应该是要完成什么项目，或者解决什么问题，而不是为了学一门语言而去学一门语言。
Dive into Python 3 是一本开源的python教程，提供HTML和PDF版。
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The fullstack python的作者写了一篇关于如何学习python的文章learning Python 。
2、有开发经验 ，初学Python
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The Hitchhiker’s Guide to Python
How to Develop Quality Python Code ，如何开发高质量的python代码
3、进阶
The Python Ecosystem: An Introction ， 关于python生态系统，虚拟机、python包管理器pip、虚拟环境virtualenv、还有很多进阶主题
The Python Subreddit ，就是python的reddit节点（相当于中国的贴吧），是一个活跃的社区，可以交流讨论，解决问题等。
Good to Great Python Reads ，收集进阶和高级python文章，讲了很多细微差异和python语言本身的细节。
博客 Free Python Tips ，有很多python和python生态系统的文章。
Python Books ，有一些免费的Python, Django, 数据分析等方面的书。
Python IAQ: Infrequently Asked Questions ，关于python 经常问到的问题。
4、视频，屏幕录像，演示文稿等
一些技术交流会议的视频录像： best Python videos
5、python的包
awesome-python ，收集了python各种非常好用非常酷的包，确实非常awesome，让作者相见恨晚（ I wish I had this page when I was just getting started）。
easy-python
6、 播客（Podcasts）
Talk Python to Me ， 关注使用python的人们和组织，每一期都会邀请一些开发者谈谈他们的工作等。
Podcast.__init__ ，关于python和让python更牛B的人们。
7、新闻资讯（可订阅）
Python Weekly ， 最新的python文章、视频、项目、资讯 。
PyCoder's Weekly ，和python weekly类似。
Import Python
以下是引用的原文：
New to programming
If you're learning your first programming language these books were written with you in mind. Developers learning Python as a second or later language should skip down to the next section for "experienced developers".
To get an introction to Python, Django and Flask at the same time, consider purchasing the Real Python course by Fletcher, Michael and Jeremy.
This short 5 minute video explains why it's better to think of projects you'd like to build and problems you want to solve with programming. Start working on those projects and problems rather than jumping into a specific language that's recommended to you by a friend.
CS for All is an open book by professors at Harvey Mudd College which teaches the fundamentals of computer science using Python. It's an accessible read and perfect for programming beginners.
If you've never programmed before check out the Getting Started page on Learn To Code with Me by Laurence Bradford. She's done an incredible job of breaking down the steps beginners should take when they're uncertain about where to begin.
Learn Python the Hard Way is a free book by Zed Shaw.
Dive into Python 3 is an open source book provided under the Creative Commons license and available in HTML or PDF form.
While not Python-specific, Mozilla put together a Learning the Web tutorial for beginners and intermediate web users who want to build websites. It's worth a look from a general web development perspective.
A Byte of Python is a beginner's tutorial for the Python language.
Code Academy has a Python track for people completely new to programming.
Introction to Programming with Python goes over the basic syntax and control structures in Python. The free book has numerous code examples to go along with each topic.
Google put together a great compilation of materials and subjects you should read and learn from if you want to be a professional programmer. Those resources are useful not only for Python beginners but any developer who wants to have a strong professional career in software.
The O'Reilly book Think Python: How to Think Like a Computer Scientist is available in HTML form for free on the web.
Python Practice Book is a book of Python exercises to help you learn the basic language syntax.
Looking for ideas about what projects to use to learn to code? Check out this list of 5 programming project for Python beginners.
There's a Udacity course by one of the creators of Reddit that shows how to use Python to build a blog. It's a great introction to web development concepts through coding.
I wrote a quick blog post on learning Python that non-technical folks trying to learn to program may find useful.
Experienced developers new to Python
Learn Python in y minutes provides a whirlwind tour of the Python language. The guide is especially useful if you're coming in with previous software development experience and want to quickly grasp how the language is structured.
Python for you and me is an approachable book with sections for Python syntax and the major language constructs. The book also contains a short guide at the end to get programmers to write their first Flask web application.
Kenneth Reitz's The Hitchhiker’s Guide to Python contains a wealth of information both on the Python programming language and the community.
How to Develop Quality Python Code is a good read to begin learning about development environments, application dependencies and project structure.
Beyond the basics
The Python Ecosystem: An Introction provides context for virtual machines, Python packaging, pip, virutalenv and many other topics after learning the basic Python syntax.
The Python Subreddit rolls up great Python links and has an active community ready to answer questions from beginners and advanced Python developers alike.
Good to Great Python Reads is a collection of intermediate and advanced Python articles around the web focused on nuances and details of the Python language itself.
The blog Free Python Tips provides posts on Python topics as well as news for the Python ecosystem.
Python Books is a collection of freely available books on Python, Django, and data analysis.
Python IAQ: Infrequently Asked Questions is a list of quirky queries on rare Python features and why certain syntax was or was not built into the language.
Videos, screencasts and presentations
Videos from conferences and meetups along with screencasts are listed on the best Python videos page.
Curated Python packages lists
awesome-python is an incredible list of Python frameworks, libraries and software. I wish I had this page when I was just getting started.
easy-python is like awesome-python although instead of just a Git repository this site is in the Read the Docs format.
Podcasts
Talk Python to Me focuses on the people and organizations coding on Python. Each episode features a different guest interviewee to talk about his or her work.
Podcast.__init__ is another podcast on "about Python and the people who make it great".
Newsletters
Python Weekly is a free weekly rounp of the latest Python articles, videos, projects and upcoming events.
PyCoder's Weekly is another great free weekly email newsletter similar to Python Weekly. The best resources are generally covered in both newsletters but they often cover different articles and projects from around the web.
Import Python is a newer newsletter than Python Weekly and PyCoder's Weekly. So far I've found this newsletter often pulls from different sources than the other two. It's well worth subscribing to all three so you don't miss anything.