python新手练手程序

‘壹’ 初学者如何学习python

Python相对比较简单，零基础也能学，但新手不建议自学。

python是一门语法优美的编程语言，不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率，也可以单独作为一项高新就业技能！所以学完Python编程之后，只要真的掌握了相关技术，想要找到好的工作还是比较容易的。

建议大家可以从以下三方面来入手：

①先自学一些python书籍

大家可以从书中了解一些基础知识，建立一些编程认知。

但是这样的方式，还是难免会因为没什么基础很快就觉得枯燥了，所以在书籍方面还是建议大家结合视频课程一起来学习，才能更高效一点。

②网上找相关课程

在mooc网学习的是北京理工大学的一门python公开课，整个流程学习下来能够了解一些基础相关，但课程比较浅显，还是感觉有些不系统，也很难靠自学迅速入门。

③报班学习

很多人对网上报班有些排斥，因为难免会觉得会被割韭菜。但是对于零基础的小白学习python编程而言，跟着专业系统化一点的团队一起学习，势必会更省时省力一点的。

毕竟我们没有基础，靠自学又没啥时间去坚持，能有合适的【线上陪伴式】的课程，还是挺值得一试的。建议大家可以先从体验课开始，了解清楚课程含金量，看看往期学员的体验回馈后再报班学习。

Python的学习学习顺序如下：

①Python软件开发基础

②Python软件开发进阶

③Python全栈式WEB工程师

④Python多领域开发

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

‘贰’ 新手怎么学习python

• 很多老司机都推荐新人找一本书来看，当然，如果你有充足的时间，那么就找一本浅显易懂的书，从头到尾看下去，同时把所有的例子都动手跑一边。但你觉得自己的时间并不多，想快速掌握这门语言，那么我极力推荐廖雪峰的Python 教程。因为我确实是从这个教程里面学到了很多，不懂得地方再查资料去补充。

• 找一个实际的项目去练手。我当时是因为要写一个爬虫项目，爬取 Instagram 的图片，如果选择用 Java 的话就太笨重了。因此不得以我就选择了学习 Python。在这种条件下的效果比你平时学一门语言的效果要好很多。所以，最好的状态就是去做一个实际的项目。比如去搭建一个自己的博客网站。

• 找到一个已经会 Python 的司机。让他给你指出一条路子，同时在遇到卡壳的地方就找他指点。这样将会事半功倍，当然别人的时间也是有限的，所以当你遇到问题的时候，第一步应该是去搜索查找问题。

• 切勿浮躁，自信是成功的开始，虽然你已经看了很长时间的资料，但还是不能把程序跑起来。但相信我，几乎所有程序员一开始都是这样的状态，也都是一步步折腾过来的。

• 选择合适的教程。有些书籍是很经典，但未必就适合你。

• 多动手。不要只顾着看教程，一定要亲自动手让这些程序在自己电脑跑起来。

• 额外的知识，如英语、计算机基础知识

• 要学会看别人代码。这里推荐多使用 Github。之前我也整理过一系列的 Github 教程。Github系列教程一 “开门”Github系列教程二 “加入Github”Github系列教程三 “上手Git”

• 学会查看官方文档

‘叁’ Python 的练手项目有哪些值得推荐

基础和爬虫。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。 Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言， 随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

2021年10月，语言流行指数的编译器Tiobe将Python加冕为最受欢迎的编程语言，20年来首次将其置于Java、C和JavaScript之上。

‘肆’ 推荐几个适合新手练手的Python项目

《Python实战：四周实现爬虫系统》网络网盘免费下载

链接:

Python实战：四周实现爬虫系统

‘伍’ 零基础应当如何开始学习 Python

零基础学编程，python入门是个不错的选择，国内基本上是以c语言作为入门开发语言，但在国外，已经有很多使用python作为入门编程语言。此外，python在机器学习，人工智能领域也非常流行，算得上是算法工程师的标配编程语言。

下面的内容由浅入深，建议按照先后顺序阅读学习。

一. Python基础

Python基础01 Hello World!

Python基础02 基本数据类型

Python基础03 序列

Python基础04 运算

Python基础05 缩进和选择

Python基础06 循环

Python基础07 函数

Python基础08 面向对象的基本概念

Python基础09 面向对象的进一步拓展

Python基础10 反过头来看看

二. Python进阶

Python进阶01 词典

Python进阶02 文本文件的输入输出

Python进阶03 模块

Python进阶04 函数的参数传递

Python进阶05 循环设计

Python进阶06 循环对象

Python进阶07 函数对象

Python进阶08 错误处理

三. Python深入

到此，Python学习已经可以告一段落。Python的高级语法和底层实现。这一部分的内容并不是使用Python所必须的。想从事一些大型的Python开发(比如制作Python工具、写一个框架等)，必须对（特殊方法与多范式、上下文管理器、 对象的属性、 闭包、 装饰器、内存管理）这一部分内容有所的了解。

四. Python标准库

Python标准库的重要性在于：

• 标准库是Python的一个组成部分。

• Python的哲学是一个问题只有一个最好的解决方法。这些标准库为许多问题提供了一个标准的解决方案。

Python标准库01 正则表达式 (re包)

Python标准库02 时间与日期 (time, datetime包)

Python标准库03 路径与文件 (os.path包, glob包)

Python标准库04 文件管理 (部分os包，shutil包)

Python标准库05 存储对象 (pickle包，cPickle包)

Python标准库06 子进程 (subprocess包)

Python标准库07 信号 (signal包)

Python标准库08 多线程与同步 (threading包)

Python标准库09 进程信息 (部分os包)

Python标准库10 多进程初步 (multiprocessing包)

Python标准库11 多进程探索 (multiprocessing包)

Python标准库12 数学与随机数 (math包，random包)

Python标准库13 循环器 (itertools)

Python标准库14 数据库 (sqlite3)

‘陆’ 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。


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：

• 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。

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 ！！！

‘柒’ 零基础如何入门学习Python

以下是python全栈开发课程学习路线，可以按照这个课程大纲有规划的进行学习：

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、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。

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。

对于Python开发有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看Python开发教程开始入门！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。

‘捌’ 刚刚接触Python，怎么练手

你的理解有偏差。

能接私活赚外快的编程水平，是远高于在职的一些编程人员的。

在职的，通常是接触特定领域，使用的也是特定的一些语言和框架，相对要掌握的技能会少一些。

相反，接私活赚外快，需要接触更多的领域，掌握更多的相关知识体系。

举个例子吧，开发一款微信小程序。公司的话，后端，前端，运维，会一方面就能找到工作了。你一个人接这个项目，那就都得自己来，也就是最少要回一门后端语言，css+html+js,加一种数据库。

‘玖’ 编程零基础应当如何开始学习 Python

1、学习的时候，我们都是要从Python的基础语法开始学习 ，了解什么是Python的变量 什么是循环 什么是函数，什么是模块。类等等。总之，基础是学习以后高级开发的基石。
这个阶段可以，选择一些经典书籍或者视频进行学习。
书籍可以看看《python快乐编程—基础入门》这本书，是针对零基础学生来编写的书。

2、在学习完基础语法的时候，你也对python有了一定程度的了解了，也知道Python有很多的学习方向，比如说数据采集方向（爬虫），或者Web开发方向，也可能是最近特别火热的人工智能方向。每个方向所需要的技术都是不尽相同的，所以在我们学习完成Python的基础语法之后，一定要慎重选择自己之后的进阶方向。
3、在进阶阶段，建议以最新的python视频学习为主，相关书籍为辅，这个阶段主要是学的技术是最新的，不要给自己留一个学完之后技术已经过时的惨败后果。
此外还有一些小小的学习技巧分享给大家，希望大家调整好心态，坚持下去！
1.作为小白刚接触编程，理解起来慢很正常。不能理解的东西，也不要死磕太久，在不断的练习中，你对代码的理解会越来越深。
2.个人认为，人按学习能力可以暴力分为：上手快&忘得快，上手慢&理解深，上手快&理解深。好了，第三类人我就不想多说什么了。。。相信很多小伙伴都是第二类人!
3. 遇到问题，别死磕，多用搜索引擎，多看大牛的博客。
4. 觉得某个知识点时间花得久了，无非是想短时间投入，获得较大的成就感，或者说想一帆风顺敲代码，别遇到什么bug。不存在的。而且，一般情况下，花越多时间理解的知识点，花越多时间改好的bug，不是会获得越大的成就感才对嘛?！

‘拾’ 刚刚学习python

1、选择Python版本
对于Python工程师来说，Python的版本则是你们的工作环境。所以在学习之前一定要考虑选择一个合适自己的版本，Python3对零基础的小白很友好，易上手。选好版本后就可以开始学习了。
2、学习Python基础知识
Python 是一个有条理的、强大的面向对象的程序设计语言。
首先需要学习Python的基础知识，下载、安装、导入库、字符串处理、函数使用等等。
如果你的英语不是很好，这里可以给你推荐一个超赞的网站一译中文文档，这里会提供Python、pandas、numpy、NLTk、Django等文档的中文翻译，赶紧添加到收藏夹里。如果你更喜欢看视频，可以上网找一些入门教程观看，有很多IT学习网站可以找到，这里就不推荐了。

此外，在基础知识都学会之后，你要开始练习写一个程序，需要文本编辑器——PythonEditors
3、确定学习方向
Python职业学习方向很多，职业方向大体上分为以下六个：
Web全栈工程师、爬虫开发工程师、人工智能工程师、Python开发工程师、游戏开发工程师、搜索引擎工程师。
以下选了几个标准库是学习Python用得上且必须了解的：
Django**、Flask**、Tornado**、NumPy**、Pandas**、Matplotlib**、Requests**、Scrapy**、threading**、scikit-learn**、TensorFlow**
4、寻找项目练手
只会埋头敲代码的Python开发肯定不是各大公司HR抢着要的，谨记：多找项目多找项目！多练手多练手！只有自己多动手写具体项目，才能更多的犯错，解决问题，位置后工作踩坑，现在练习踩的坑越多，以后和HR谈薪资的时候才会更有底气。
Github内的项目丰富，想找哪个项目可以先去Github上面搜索，例如：你想写一个知乎爬虫，在搜索框搜索“知乎”，然后在语言那一栏里选择Python就可以找到你想要的项目了。
4、找工作
基础知识学会，多个项目练手完成，你就可以尝试找一份Python相关工作了。

写在最后：
互联网科技发展蓬勃兴起，人工智能时代来临，抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习，却因为时间不够，资源不足而放弃的人。我找了几个在互联网领域有丰富经验的大牛搜集整理了一套有价值的学习资料，包括运营技巧、SEO优化等，比自己在网上零散收集的结构性和连贯性更强，只为帮助那些想学习的人！需要的同学可在评论区留言。