python学习指南
❶ 0基础自学python,有入门书籍推荐下么_零基础学python用哪本书好
第一个
个人认为《Python学习手册：第3版》是学习语言基础比较好的书了.
《Python学习手册(第3版)》讲述了：Python可移植、功能强大、易于使用，是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python，通过学习《Python学习手册(第3版)》，你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习手册(第3版)》，你会对这门语言有足够的了解，从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。
《Python学习手册(第3版)》是作者根据过去10年用于教学而广为人知的培训课程的材料编写而成的。除了有许多详实说明和每章小结之外，每章还包括一个头脑风暴：这是《Python学习手册(第3版)》独特的一部分，配合以实用的练习题和复习题，让读者练习新学的技巧并测试自己的理解程度。
《Python学习手册(第3版)》包括：
类型和操作——深入讨论Python主要的内置对象类型：数字、列表和字典等。
语句和语法——在Python中输入代码来建立并处理对象，以及Python一般的语法模型。
函数——Python基本的面向过程工具，用于组织代码和重用。
模块——封装语句、函数以及其他工具，从而可以组织成较大的组件。
类和OOP——Python可选的面向对象编程工具，可用于组织程序代码从而实现定制和重用。
异常和工具——异常处理模型和语句，并介绍编写更大程序的开发工具。
讨论Python3.0。
《Python学习手册(第3版)》让你对Python语言有深入而完整的了解，从而帮助你理解今后遇到的任何Python应用程序实例。如果你准备探索Google和YouTube为什么选中了Python，《Python学习手册(第3版)》就是你入门的最佳指南。
第二个
《Python基础教程（第2版·修订版）》也是经典的Python入门教程，层次鲜明，结构严谨，内容翔实，特别是最后几章，作者将前面讲述的内容应用到10个引人入胜的项目中，并以中伍模板的形式介绍了项目的开发过程，手把手教授Python开发，让读者从项目中领略Python的真正魅力。这本书既适合初学者夯实基础，又能帮助Python程序员提升技能，即使是Python方面的技术专家，也能从书里找到耳目一新的内容。
第三个
《“笨办法”学Python（第3版）》是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的初学者使用。这本书结构非常简单，其中覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，以及一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲授到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。
【大牛评价】hardway（笨办法）比较适合起步编程，作为Python的入门挺不错。
第四个
在这里给大家推荐最后一本《集体智慧编程》
本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价卖樱或值和商业价值。
全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。
本书是Web开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。
“太棒了！对于初学这些算法的开发者而言，我想不出有比这本书更好的选择了，而对于像我这样学过Al的老朽而言，我也想不出还有什么更好的办法能够让自己重温这些知识的细节。”
——DanRussell，资深技术经理，Google
“Toby的这本书非常成功地将机器学习算法这一复杂的议题拆分成了一个个既实用又易懂的例子，我们可以直接利用这些例子来分析当前网络上的社会化交互作用。假如我早两年读过这本书，就会省去许多宝贵的时间，也颂滑不至于走那么多的弯路了。”
——TimWolters，CTO，CollectiveIntellect
第五个
其实我觉得很多人也在看《Python核心编程：第2版》.在我自己看来，我并不喜欢这本书.
这本书的原书的勘误表就有够长的，翻译时却几乎没有参考勘误表，把原书的所有低级错误都搬进去了。这本书的原书质量也并不好，书的结构组织并不合理，不适合初学者阅读。有人说，这本书适合进阶阅读，我觉得也不尽然。这本书很多地方都写的欲言又止的，看得人很郁闷。
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❷ 如何系统地自学 Python
是否非常想学好 Python，一方面被琐事纠缠，一直没能动手，另一方面，担心学习成本太高，心里默默敲着退堂鼓？
幸运的是，Python 是一门初学者友好的编程语言，想要完全掌握它，你不必花上太多的时间和精力。
Python 的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面：
语法简洁明了：相对 Ruby 和 Perl，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，不玩儿玄学。
切入点很多：Python 可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。
- 用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。
废话不多说，学会一门语言的捷径只有一个： Getting Started
¶ 起步阶段
任何一种编程语言都包含两个部分：硬知识和软知识，起步阶段的主要任务是掌握硬知识。
硬知识
“硬知识”指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等，例如：变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的，看上去是掌握了一种语法，实际是建立了一种思维。例如：让一个 Java 程序员去学习 Python，他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到 Python 中来，因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。
如果你是刚开始学习编程的新手，一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但对于建立稳固的编程思维是必不可少。
下面列出了一些适合初学者入门的教学材料：
廖雪峰的 Python 教程 Python 中文教程的翘楚，专为刚刚步入程序世界的小白打造。
笨方法学 Python 这本书在讲解 Python 的语法成分时，还附带大量可实践的例子，非常适合快速起步。
The Hitchhiker’s Guide to Python! 这本指南着重于 Python 的最佳实践，不管你是 Python 专家还是新手，都能获得极大的帮助。
Python 的哲学：
学习也是一样，虽然推荐了多种学习资料，但实际学习的时候，最好只选择其中的一个，坚持看完。
必要的时候，可能需要阅读讲解数据结构和算法的书，这些知识对于理解和使用 Python 中的对象模型有着很大的帮助。
软知识
“软知识”则是特定语言环境下的语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分，即使完全不了解不会使用，也不会妨碍你去编程，只不过写出的程序，看上去显得“傻”了些。
对这些知识的学习，取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言，起步阶段极易走火，或者在选择 Python 版本时徘徊不决，一会儿看 2.7 一会儿又转到 3.0，或者徜徉在类库的大海中无法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什么都要试试，或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动，或者整天跪舔语法糖，老想着怎么一行代码把所有的事情做完，或者去构想圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。
很多“大牛”都会告诫初学者，用这个用那个，少走弯路，这样反而把初学者推向了真正的弯路。
还不如告诉初学者，学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug，只能脚踏实地，没有奇迹只有狗屎的过程。
选择一个方向先走下去，哪怕脏丑差，走不动了再看看有没有更好的解决途径。
自己走了弯路，你才知道这么做的好处，才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式，为什么面向过程可以解决却偏要面向对象，为什么我可以操纵每一根指针却偏要自动管理内存，为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise...
更重要的是，你会明白，高层次的解决方法都是对低层次的封装，并不是任何情况下都是最有效最合适的。
技术涌进就像波浪一样，那些陈旧的封存已久的技术，消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、手游和 HTML5 的火热，某些方面不正在重演过去 PC 的那些历史么？
因此，不要担心自己走错路误了终身，坚持并保持进步才是正道。
起步阶段的核心任务是掌握硬知识，软知识做适当了解，有了稳固的根，粗壮的枝干，才能长出浓密的叶子，结出甜美的果实。
¶ 发展阶段
完成了基础知识的学习，必定会感到一阵空虚，怀疑这些语法知识是不是真的有用。
没错，你的怀疑是非常正确的。要让 Python 发挥出它的价值，当然不能停留在语法层面。
发展阶段的核心任务，就是“跳出 Python，拥抱世界”。
在你面前会有多个分支：科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，这些都不是仅仅知道 Python 语法就能解决的问题。
拿爬虫举例，如果你对计算机网络，HTTP 协议，HTML，文本编码，JSON 一无所知，你能做好这部分的工作么？而你在起步阶段的基础知识也同样重要，如果你连循环递归怎么写都还要查文档，连 BFS 都不知道怎么实现，这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样，非常低效。
在这个阶段，不可避免要接触大量类库，阅读大量书籍的。
类库方面
“Awesome Python 项目”：vinta/awesome-python · GitHub
这里列出了你在尝试解决各种实际问题时，Python 社区已有的工具型类库，如下图所示：
vinta/awesome-python
你可以按照实际需求，寻找你需要的类库。
至于相关类库如何使用，必须掌握的技能便是阅读文档。由于开源社区大多数文档都是英文写成的，所以，英语不好的同学，需要恶补下。
书籍方面
这里我只列出一些我觉得比较有一些帮助的书籍，详细的请看豆瓣的书评：
科学和数据分析：
❖“集体智慧编程”：集体智慧编程 (豆瓣)
❖“数学之美”：数学之美 (豆瓣)
❖“统计学习方法”：统计学习方法 (豆瓣)
❖“Pattern Recognition And Machine Learning”：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖“数据科学实战”：数据科学实战 (豆瓣)
❖“数据检索导论”：信息检索导论 (豆瓣)
爬虫：
❖“HTTP 权威指南”：HTTP权威指南 (豆瓣)
Web 网站：
❖“HTML & CSS 设计与构建网站”：HTML & CSS设计与构建网站 (豆瓣)
...
列到这里已经不需要继续了。
聪明的你一定会发现上面的大部分书籍，并不是讲 Python 的书，而更多的是专业知识。
事实上，这里所谓“跳出 Python，拥抱世界”，其实是发现 Python 和专业知识相结合，能够解决很多实际问题。这个阶段能走到什么程度，更多的取决于自己的专业知识。
¶ 深入阶段
这个阶段的你，对 Python 几乎了如指掌，那么你一定知道 Python 是用 C 语言实现的。
可是 Python 对象的“动态特征”是怎么用相对底层，连自动内存管理都没有的C语言实现的呢？这时候就不能停留在表面了，勇敢的拆开 Python 的黑盒子，深入到语言的内部，去看它的历史，读它的源码，才能真正理解它的设计思路。
这里推荐一本书：
“Python 源码剖析”：Python源码剖析 (豆瓣)
这本书把 Python 源码中最核心的部分，给出了详细的阐释，不过阅读此书需要对 C 语言内存模型和指针有着很好的理解。
另外，Python 本身是一门杂糅多种范式的动态语言，也就是说，相对于 C 的过程式、 Haskell 等的函数式、Java 基于类的面向对象而言，它都不够纯粹。换而言之，编程语言的“道学”，在 Python 中只能有限的体悟。学习某种编程范式时，从那些面向这种范式更加纯粹的语言出发，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 语言的根源。
这里推荐一门公开课
“编程范式”：斯坦福大学公开课：编程范式
讲师高屋建瓴，从各种编程范式的代表语言出发，给出了每种编程范式最核心的思想。
值得一提的是，这门课程对C语言有非常深入的讲解，例如C语言的范型和内存管理。这些知识，对阅读 Python 源码也有大有帮助。
Python 的许多最佳实践都隐藏在那些众所周知的框架和类库中，例如 Django、Tornado 等等。在它们的源代码中淘金，也是个不错的选择。
¶ 最后的话
每个人学编程的道路都是不一样的，其实大都殊途同归，没有迷路的人只有不能坚持的人！
希望想学 Python 想学编程的同学，不要犹豫了，看完这篇文章，
Just Getting Started ！！！
❸ 如何学python
如何学python
你是想让我们当场给你写本书出来么
:imooc./course/list?c=python
:tutorialspoint./python/index.htm
上面的两个网站的python教程挺不错的
女生如何学python
你好，如果要学python的话，建议报个培训班，这样能让自己少走些弯路。如果要自学的话，可以买些入门方面的书，多练代码，能力自然就上去了。
新手该如何学python怎么学好python？
我建议初学者，不要下载具有IDE功能的集成开发环境，比如Eclipse插件等。2）下载完毕后，就可以开始学习了。学习过程中，我建议可以下载一些python的学习文档，比如《dive into python》，《OReilly - Learning Python》等等。通过学习语法，掌握python中的关键字语法，函数语法，数学表达式等等3）学完了基本语法后，就可以进行互动式学习了。python具备很好的交互学习模式，对于书本上的例子我们可以通过交互平明差前台进行操练，通过练习加深印象，达到学习掌握的目的。4）通过以上三个步骤的学习后，我们大致掌握了python的常用方法、关键字用法以及函数语法等。接下去的学习上，我们就可以着手学习常用模 块的使用， 比如os,os.path,sys,string模块等。我们可以在交互环境中先熟悉使用其中的函数，如果遇到函数的使用上的问题，可以参考python 安装后的自带chm帮助文件。5）为了更好得掌握python，我们的学习不能只是停留在学习一些语法或者api阶段。在此阶段中，我们可以尝试用python解决我们项目 中遇到的一 些问题，如果项目不是用python开发的，那我们可以想想能不能用python制作一些项目组可以使用的一些工具（utility），通过这些工具简化 项目组成员的任务，提高我们的工作效率。如果没有项目，我们也可以自己找些题目来自己练习练习。6）经过以上锻炼后，我们的python知识水平肯定是越来越高。接下去的学习，我们就要更上一层楼。为了学以致用，真正能应用于项目开发或产 品开发，我 们还必须学习企业应用开发中必须要掌握的网络和数据库知识。在此的学习就不光是python语言本身的学习了，庆橡如果之前没有学习和掌握很网络和数据库知 识，在此阶段我们可以借此机会补习一把。7）在此，我想我们对python的使用以及信手拈来了，即使忘了api的用法，我们也可以在短时间内通过查看文档来使用api。那么接下去， 我们要学习 什么呢?那就是设计能力，在学习设计能力的过程中，如果对类等面向对象的概念不清楚激清的，在此阶段也可以学习或加以巩固。就像飞机设计师设计飞机通过学习模 型来设计一样，我们也可以通过学习书上的经典例子来学习设计。等有了设计的基本概念后，我们就可以着手设计我们的程序了。在此阶段中，我们重要的是学习抽 象的思想，通过隔离变化点来设计我们的模块。8）到此阶段，我们已经是真正入门了。在接下去的工作中，就是要快速地通过我们的所学来服务项目了。在此阶段，我们除了掌握python自带的 模块外，我 们最好在掌握一些业界广泛使用的开源框架，比如isted、peak、django、xml等。通过熟练使用它们，达到闪电开发，大大节省项目宝贵时 间。9）你已经是个python行家了，在此阶段，我们在工作中会遇到一些深层次的、具体的困难问题。面对这些问题，我们已经有自己的思考方向和思 路了。
如何学好python
熟悉语法很容易，要真正做点东西还是要课题和练习。我也初学，感觉练习比较少。
练习练习练习
学好什么语言都这样
然后看书练习看书练习
能找份工作或者弄个什么项目最好
完了
如何学习Python爬虫
建议先学习原生爬虫，再使用爬虫框架，推荐资料与学习过程可在该页面查看：
:zhuanlan.hu./p/21479334
如何学习Python GUI编程
个人推荐用PyQt
有一本很好的教材
英文的 网上搜一下就知道了
多写多练多调试
选一个GUI，从他的官方网站上看指南，一步一步来，做python GUI有市场吗？建议用QT的python版本
我始终认为，对一个初学者来说，IT界的技术风潮是不可以追赶的，而且也没有能力去追赶。我时常看见自己的DDMM们把课本扔了，去卖些价格不菲的诸如C#, VB.Net 这样的大部头，这让我感到非常痛心。而许多搞不清指针是咋回事的BBS站友眉飞色舞的讨论C#里面可以不用指针等等则让我觉得好笑。C#就象当年的ASP一样，“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，结果许多学校的信息学院成了“Web 学院”。96,97级的不少大学生都去做Web 了。当然我没有任何歧视某一行业的意识。我只是觉得如果他们把追赶这些时髦技术的时间多花一点在基础的课程上应该是可以走得更远的。 几个误区 初学者对C#风潮的追赶其实也只是学习过程中经常遇到的几个误区之一。我将用一些实际的例子来说明这些现象，你可以按部就班的看看自己是不是属于其中的一种或者几种： 认为计算机技术等于编程技术: 有些人即使没有这个想法，在潜意识中也有这样的冲动。让我奇怪的是，许多信息学院的学生也有这样的念头。认为计算机专业就是编程专业，与编程无关的，或者不太相关的课程他统统都不管，极端的学生只要书上没带“编程”两个字他就不看。 其实编程只是计算机技术应用过程中一种复杂性最低的劳动，这就是为什么IT业最底层的人是程序员（CODER）。计算机技术包括了多媒体，计算机网络，人工智能，模式识别，管理信息系统等等这些方面。编程工作只是在这些具体技术在理论研究或者工程实践的过程中表达算法的过程。编程的人不一定对计算机技术的了解就一定很高。而一个有趣的现象是，不少大师级的计算机技术研究者是不懂编程的。网上的炒作和现实中良好的工作待遇把编程这种劳动神秘化了。其实每一个程序员心里都明白，自己这些东西，学的时候并不比其它专业难，所以自然也不会高档到哪里去。 咬文嚼字的孔已己作风: 我见过一本女生的《计算机网络原理》教材，这个女生象小学生一样在书上划满了横杠杠，笔记做得满满的，打印出来一定比教材还厚。我不明白的是，象计算机网络原理这样的课程有必要做笔记？我们的应试教育的确害了不少学生，在上《原理》这一类课程的时候许多学生象学《马列原理》一样逐字背诵记忆。这乃是我见过的最愚蠢的行为。所谓《原理》，即是需要掌握它为什么这样做，学习why，而不是how（怎样做）。极端认真的学生背下以太网的网线最大长度，数据帧的长度，每个字段的意义，IP报头的格式等等，但是忘了路由的原则，忘了TCP/IP协议设计的宗旨。总之许多人花了大量的时间把书背得滚瓜烂熟却等于什么也没学。 在学习编程的时候这些学生也是这样，他们确切的记得C++语法的各个细节。看完了C++教程后看《Thinking in C++》（确实是好书），《Inside C++》，《C++ reference》，this C++, that C++……，然后是网上各种各样的关于C++语法的奇闻逸事，然后发现自己又忘了C++的一些语法，最后回头继续恶补…。有个师弟就跟我说：“C++ 太难了，学了这里忘了那里，学了继承忘了模板。”我的回答道：“你不去学就容易了”。我并没有教坏他，只是告诉他，死抠C++的语法就和孔已己炫耀茴香豆的茴字有几种写法一样毫无意义。你根本不需要对的C++语法太关心，动手编程就是了，有不记得的地方一查MSDN就立马搞定。我有个结论就是，实际的开发过程中对程序语法的了解是最微不足道的知识。这是为什么我在为同学用Basic（我以前从没有学过它）写一个小程序的时候，只花了半个小时看了看语法，然后再用半个小时完成了程序，而一个小时后我又完全忘记了Basic 的所有关键字。 不顾基础，盲目追赶时髦技术： ; 终于点到题目上来了。大多数的人都希望自己的东西能够马上跑起来，变成钱。这种想法对一个已经进入职业领域的程序员或者项目经理来说是合理的，而且IT技术进步是如此的快，不跟进就是失业。但是对于初学者来说（尤其是时间充裕的大中专在校生），这种想法是另人费解的。一个并未进入到行业竞争中来的初学者最大的资本便是他有足够的时间沉下心来学习基础性的东西，学习why 而不是how。时髦的技术往往容易掌握，而且越来越容易掌握，这是商业利益的驱使，为了最大化的降低软件开发的成本。但在IT领域内的现实就是这样，越容易掌握的东西，学习的人越多，而且淘汰得越快。每一次新的技术出来，都有许多初学者跟进，这些初学者由于缺乏必要的基础而使得自己在跟进的过程中花费大量的时间，而等他学会了，这种技术也快淘汰了。基础的课程，比方数据结构，*作系统原理等等虽然不能让你立马就实现一个linux（这是许多人嘲笑理论课程无用的原因），但它们能够显着的减少你在学习新技术时学习曲线的坡度。而且对于许多关键的技术（比方Win32 SDK 程序的设计，DDK的编程）来说甚至是不可或缺的。 一个活生生的例子是我和我的一个同学，在大一时我还找不到开机按纽，他已经会写些简单的汇编程序了。我把大二的所有时间花在了汇编，计算机体系结构，数据结构，*作系统原理等等这些课程的学习上，而他则开始学习HTML和VB，并追赶ASP的潮流。大三的时候我开始学习Windows *作系统原理，学习SDK编程，时间是漫长的，这时我才能够用VC开发出象模象样的应用程序。我曾一度因为同学的程序已经能够运行而自己还在学习如何创建对话框而懊恼不已，但临到毕业才发现自己的选择是何等的正确。和我谈判的公司开出的薪水是他的两倍还多。下面有一个不很恰当的比方：假设学习VB编程需要4个月，学习基础课程和VC的程序设计需要1年。那么如果你先学VB，再来学习后者，时间不会减少，还是1年，而反过来，如果先学习后者，再来学VB，也许你只需要1个星期就能学得非常熟练。 几个重要的基础课程 如果你是学生，或者如果你有充足的时间。我建议你仔细的掌握下面的知识。我的建议是针对那些希望在IT技术上有所成就的初学者。同时我还列出了一些书目，这些书应该都还可以在书店买到。说实在的，我在读其他人的文章时最大的心愿就是希望作者列出一个书单。 大学英语－不要觉得好笑。我极力推荐这门课程是因为没有专业文档的阅读能力是不可想象的。中文的翻译往往在猴年马月才会出来，而现在的许多出版社干脆就直接把E文印刷上去。学习的方法是强迫自己看原版的教材，开始会看不懂，用多了自然熟练。吃得苦下得狠心绝对是任何行业都需要的品质。 计算机体系结构和汇编语言－关于体系结构的书遍地都是，而且也大同小异，倒是汇编有一本非常好的书。《80x86汇编语言程序设计教程》（清华大学出版社，黑色封面，杨季文着）。你需要着重学习386后保护模式的程序设计。否则你在学习现代*作系统底层的一些东西的时候会觉得是在看天书。 计算机*作系统原理－我们的开发总是在特定的*作系统上进行，如果不是，只有一种可能：你在自己实现一个*作系统。无论如何，*作系统原理是必读的。这就象我们为一个芯片制作外围设备时，芯片基本的工作时序是必需了解的。这一类书也很多，我没有发现哪一本书非常出众。只是觉得在看完了这些书后如果有空就应该看看《Inside Windows 2000》(微软出版社，我看的是E文版的，中文的书名想必是Windows 2000 技术内幕之类吧)。关于学习它的必要性，ZDNET上的另一篇文章已经有过论述。 数据结构和算法－这门课程能够决定一个人程序设计水平的高低，是一门核心课程。我首选的是清华版的（朱战立，刘天时）。很多人喜欢买C++版的，但我觉得没有必要。C++的语法让算法实现过程变得复杂多了，而且许多老师喜欢用模块这一东西让算法变得更复杂。倒是在学完了C版的书以后再来浏览一下C++的版的书是最好的。 软件工程－这门课程是越到后来就越发现它的重要，虽然刚开始看时就象看马哲一样不知所云。我的建议是看《实用软件工程》（黄色，清华）。不要花太多的时间去记条条框框，看不懂就跳过去。在每次自己完成了一个软件设计任务（不管是练习还是工作）以后再来回顾回顾，每次都会有收获。 Windows 程序设计－《北京大学出版社，Petzold着》我建议任何企图设计Windows 程序的人在学习VC以前仔细的学完它。而且前面的那本《Inside Windows 2000》也最好放到这本书的后面读。在这本书中，没有C++，没有GUI，没有控件。有的就是如何用原始的C语言来完成Windows 程序设计。在学完了它以后，你才会发现VC其实是很容易学的。千万不要在没有看完这本书以前提前学习VC，你最好碰都不要碰。我知道的许多名校甚至都已经用它作为教材进行授课。可见其重要。 上面的几门课程我认为是必学的重要课程（如果你想做Windows 程序员）。 对于其它的课程有这样简单的选择方法：如果你是计算机系的，请学好你所有的专业基础课。如果不是，请参照计算机系的课程表。如果你发现自己看一本书时无法看下去了，请翻到书的最后，看看它的参考文献，找到它们并学习它们，再回头看这本书。如果一本书的书名中带有“原理”两个字，你一定不要去记忆它其中的细节，你应该以一天至少50页的速度掌握其要领。尽可能多的在计算机上实践一种理论或者算法。 你还可以在CSDN上阅读到许多书评。这些书评能够帮助你决定读什么样的书。 日三省乎己 每天读的书太多，容易让人迷失方向。一定要在每天晚上想想自己学了些什么，还有些什么相关的东西需要掌握，自己对什么最感兴趣，在一本书上花的时间太长还是不够等等。同时也应该多想想未来最有可能出现的应用，这样能够让你不是追赶技术潮流而是引领技术潮流。同时，努力使用现在已经掌握的技术和理论去制作具有一定新意的东西。坚持这样做能够让你真正成为一个软件“研发者”而不仅仅是一个CODER。 把最多的时间花在学习上 这是对初学者最后的忠告。把每个星期玩SC或者CS的时间压缩到最少，不玩它们是最好的。同时，如果你的ASP技术已经能够来钱，甚至有公司请你 *** 的话，这就证明你的天份能够保证你在努力的学习之后取得更好的收益，你应该去做更复杂的东西。眼光放长远一些，这无论是对谁都是适用的。 相信你已经能够决定是否学习C＃或者什么时候去学它了。
❹ 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。
四、Python核心编程
《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，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。
《Python核心编程(第3版)》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。
五、Python数据分析与挖掘实战
本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。
以上就是关于Python学习资料的相关分享，希望对大家有所帮助，想要了解更多相关内容，欢迎及时关注本平台!
❺ Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢
你好呀，题主！Python从入门到精通的书籍推荐有下面这几本书哦~
希望可以帮助到你！
❻ python的推荐书籍有哪些
推荐的几本Python入门自学到精通必看的书籍吧~
1、《“笨办法”学Python》
为什么把它作为推荐给Python入门自学者的第一本书？因为它足够有趣吸引人。一开始我们都是凭着兴趣学习的，如果在刚刚开始学习的时候，就看深奥难读的书，很容易就从入门到放弃。而且这本书里每一章知识讲完后，都会配有相应的练习小题，帮助初学者在学中练，练中学，进一步巩固相关知识点。总之，这本书以习题的方式引导学习者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲授到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。可以说，这本书是零基础入门Python的不二之选！
2、《Python快速编程入门》
这本书是一本Python基础教程，因此全部内容定位于Python的基本知识、语法、函数、面向对象等基础性内容。在夯实基础后，该书后一章设置了游戏开发的综合训练，帮助初学者更好掌握相关知识。除此之外，本书附有配套视频、源代码、习题、教学课件等资源。总之，
本书既可作为高等院校本、专科计算机相关专业的程序设计课程教材，也可作为Python编程基础的学习教材，是一本适合广大编程开发初学者的入门级教材。
3、《Python高手之路(第3版) 》
本书不适合零基础学习者，适合有一定Python基础的学习者阅读。因为该书完全从实战的角度出发，介绍了需要系统掌握的Python知识。更为难得的是，本书结合了Python在OpenStack中的应用进行讲解，非常具有实战指导意义。此外，本书还涉及了很多高级主题，如性能优化、插件化结构的设计与架构、Python
3的支持策略等。因此，本书适合初中级层次的Python程序员阅读和参考。
4、《Python算法教程》
本书最大的优点简单概括起来就是知识点清晰，语言简洁。书中用Python语言来讲解算法的分析和设计，主要关注经典的算法，帮助读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。本书概念和知识点讲解清晰，语言简洁，因此适合对Python算法感兴趣的初中级用户阅读和自学，也适合高等院校的计算机系学生作为参考教材来阅读。
5、《Python核心编程（第3版）》
本书涵盖了成为一名技术全面的Python开发人员所需的一切内容，因此是每个想要精通Python的工程师必须要学习和了解的内容。在本书中，Python开发人员兼企业培训师Wesley
Chun会帮助学习者将Python技能提升到更高的水平。而且书中讲解了应用开发相关的多个领域，可以帮助读者立即应用到项目开发中。
6、《精通Python自然语言处理》
众做周知，自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。本书是学习自然语言处理的一本综合学习指南，该书介绍了如何用Python实现各种NLP任务，以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共10章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和NLP系统评估等主题。本书适合熟悉Python语言并对自然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者阅读参考。
以上就是推荐的Python入门到精通的所有书籍，相信总有一本适合你。但想要快速入门Python开发，仅靠看书怎么够，毕竟编程最重要的就是练习。
对于Python开发有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看Python开发书籍开始入门！B站上有很多的Python教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。
❼ python培训入门教程怎样入门呢
送你一份学习python的路线图
一、Python的普及入门
1.1 Python入门学习须知和书本配套学习建议
1.2 Python简史
1.3 Python的市场需求及职业规划
1.4 Python学习是选择2.0还是3.0？
二、Python的学习环境安装
1.在Windows安装Python的教程
2.在Linux上安装python
3.搭建Python 多版本共存管理工具 Pyenv
4.Python开发环境配置
三、开启你的Python之路
1.Python 世界的开端： hello world
2.Python 世界的开端：四则运算
3.Python流程控制语句深度解读
4.Python循环
四、Python中级进阶
1.Python数据类型详解
2.Python列表及元组详解
3.Python字符串操作深度解析
4.Python函数式编程指南：函数
5.Python函数式编程指南：迭代器
6.Python函数式编程指南：生成器
7.Python装饰器详解
五、Python高级技巧
1.装饰器深度解析
2.深入 Python 字典
3.Python线程技术
4.Python 的异步 IO：Asyncio 简介
5.Python实现线程安全队列
六、Python常用工具
1.2017最受欢迎的 15 大 Python 库
2.5个高效Python库
3.Django 官方教程
4.Python Django的正确学习方法
5.Python自然语言处理工具小结
6.数据科学常用Python 工具
七、Python实战练习
1.Python破解斗地主残局
2.python实现爬虫功能
4.使用Python – PCA分析进行金融数据分析
5.用python制作游戏外挂吗？
6.运用爬虫抓取网易云音乐评论生成词云
7.使用Scrapy爬起点网的完本小说
8.TensorFlow计算加速
八、其他
1.选择学习编程，为什么一定首推Python？
2.为什么 Python 这么火？
3.Python如何快速入门？
4.Python入门之学习资料推荐
5.Python必备的19 个编程资源
6.Python入门知识点总结
7.Python学不好怎么办？
8.Python学习有哪些阶段？
9.参加Python培训会有前景吗？
10.Python培训班真的有效吗？
11.参加Python培训前应该做哪些准备？
12.11道Python基本面试题|深入解答
13.Python求职怎么拿到Offer
❽ 零基础学习python需要怎么入手
编程零基础的学习Python全栈可以按照以下内容来：
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。
阶段九：自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。