第一：道——明确目标

其实很多人在学习Python之前很少想这个，因为很多人说：现在Python很火呀，所以我么需要学。这个其实跟你自己没有什么关系，例如：你曾经想做一个网站不会开发，现在可以做了，现在Python很火并且你也要学来找工作，未来Python很火，我具备了Python的技能会不错。

在一生中，我们或多或少总会卡到目标上。在一些我们擅长的领域，我们会有明确的目标，并且积极指导别人：亲！干事之前，你要先定目标啊！

王健林的小目标，大家在朋友圈也都看过了，他会定先挣它一个亿。

第二：法——做好你学习Python的系统规划

1.目前市场需求主流的岗位里，你得选择一个其中你目前看来可以学，并且最敢兴趣学习的方向；

2.在方向选择好后，对照招聘网站：拉勾、智联、Boss直聘等网站的岗位要求，进行学习内容的统计与大概的记录；

3.分模块的计划你学习这个模块的时间和完成的大概目标；

4.列出你可能出现的学习误差与为之准备的应对方案；

好了，你发现没有，其实任何学习重要的不是有什么资料，核心是如何学，学多久，有没有时间限制，遇到过自己多次学习某个内容或者其他人学习某个内容，最关键的一点是在起步阶段，开始属于激情期，激情在前面释放越多，后面的持续力就很弱，好了这就是关于学习计划。

废话说多了，那我们来看看一个普适性的学习Python的流程

1天——下载并安装好学习环境：到www.python.org网站上下载一个python3.0以上的版本。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。

4周——下载一些python的学习文档，比如《简明Python教程》，《笨办法学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、变量、数据结构、语法等等等

1.  了解Python是什么，都能做些什么？

2.  知道什么是变量、算法、解释器

3.  Python基本数据类型

4.  列表和元组的操作方法

5.  字符串操作方法

6.  基本的字典操作方法

7.任何知识它的基础知识都是有些枯燥的，现在我们就可以动手来做一些逻辑层面的东西了。掌握 if、else、elif、while、for、continue、break和列表推导式等这些语句的使用，还有程序中的异常处理。

2周——看完基础后，就是做一些小项目巩固基础，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台进行操练，通过练习加深印象，达到学习掌握的目的。

2周——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。

2周——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。

2周——Python库是Python的精华所在，可以说Python库组成并且造就了Python，Python库是Python开发者的利器，所以学习Python库就显得尤为重要：

2周——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的知识。在此的学习就不光是python语言本身的学习了，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。

3周——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twisted、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。

《Python 核心编程》，介绍了 Python 的一些具体领域的开发方法；

《Python 网络数据采集》，很简单的爬虫入门书；

《利用 Python 进行数据分析》，介绍了 Pandas 和 NumPy 的用法；

《Flask Web 开发》，如何用 Flask 写一个博客。

第三：术——你具体的学习手段

1.每天你计划学习多少时间？例如一天必须学2小时，每天坚持；

2.每个阶段的计划拖延时间不能高于多少时间？

3.如果一个阶段不顺利如何调整？

其实很多时候，并不是资料不够多，而是本身的学习思路和计划出现了问题，那么其实最后学习Python的结果会变成：懂得了很多道理，收集了很多资料，依然学不好Python。

下面我们推荐6本高分书籍给大家，希望大家学习愉快：

1.Python编程：从入门到实践

豆瓣评分：8.8

内容简介：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，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。

豆瓣书友推荐：很好的入门书，简洁全面，适合小白。learning python之类大砖头太不友好。这本虽然有些地方讲得不深入，但是对新手友好。

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2."笨办法"学Python

豆瓣评分：8.0

内容简介：本书是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。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。

Zed Shaw完善了这个堪称世上最好的Python学习系统。只要跟着学习，你就会和迄今为止数十万Zed教过的初学者一样获得成功。

这本书会让你的每一分钟投入都有回报。Python是世界上最强大、最受欢迎的编程语言之一，很快你就会成为一名Python程序员。

豆瓣书友推荐：花了一周的时间看完，在以前的基础上零零碎碎学了一些新的东西，还算是有所收获，但是前面讲的很基础很简单，到ex40之后突然难度增加不是很懂在讲些什么。

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3.Python学习手册

豆瓣评分：8.1

内容简介：《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。

豆瓣书友推荐：用了两周的时间将这本书啃了一下，还有200多页的电子版没看，但还是忍不住先来评论。既是总结自己，也想帮助别人。

本书总评：

优点：解释详细，例子丰富；关于Python语言本身的讲解全面详尽而又循序渐进不断重复，同时详述语言现象背后的机制和原理；除语言本身，还包含编程实践和设计以及高级主题。

缺点：有些厚；翻译不佳；代码练习题很少；

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4.Python基础教程

豆瓣评分：8.0

内容简介：本书是经典教程的全新改版，作者根据Python 3.0版本的种种变化，全面改写了书中内容，做到既能“瞻前”也能“顾后”。本书层次鲜明、结构严谨、内容翔实，特别是在最后几章，作者将前面讲述的内容应用到了10个引人入胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的开发过程。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，也能从书里找到令你耳目一新的东西。

豆瓣书友推荐：写得挺生动亲民的，很好的入门书。

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5.Python核心编程

豆瓣评分：8.0

内容简介：学习专业的Python风格、最佳实践和好的编程习惯；

·加强对Python对象、内存模型和Python面向对象特性的深入理解；

·构建更有效的Web、CGI、互联网、网络和其他客户端/服务器架构应用程序及软件；

·学习如何使用Python中的Tkinter和其他工具来开发自己的GUI应用程序及软件；

·通过用C等语言编写扩展来提升Python应用程序的性能，或者通过使用多线程增强I/0相关的应用程序的能力；

·学习Python中有关数据库的API，以及如何在Python中使用各种不同的数据库系统，包括MySQL、Postgres和 SQLite。

豆瓣书友推荐：了解Python语言方方面面的不错选择，虽然版本有些旧，对于较晚接触Py的人来说，一个“副作用”是可以更多地了解Py的过去。

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6.流畅的Python

豆瓣评分：9.5

内容简介：本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3和Python 2，告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道，教你写出风格地道的Python代码。

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。

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。

°1 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：

❖「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。

❖「廖雪峰的 Python 2.7 教程」：Home - 廖雪峰的官方网站

Python 中文教程的翘楚，专为刚刚步入程序世界的小白打造。

❖「The Hitchhiker’s Guide to Python!」：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 官方文档」：Our Documentation

实践中大部分问题，都可以在官方文档中找到答案。

❖ 辅助工具：Python Tutor

一个 Python 对象可视化的项目，用图形辅助你理解 Python 中的各种概念。

Python 的哲学：

用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。

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。

°2 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...

更重要的时，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。

°1 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：

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。

°2 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。虽然听上去有点鸡汤，但是这是事实。

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～

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