如何系统地自学 Python？
零基础情况下，想学一门语言。另 《Python 编程入门经典》这本书怎么样，是否值得看？
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Python 其实挺简单的，也挺强大的。我用 Python 做科学计算，自学一年，也记了一年的笔记。笔记链接：笔记目录：
Python很简单的，很容易学。我看这本书，就花了一节课的功夫，40分钟，就学完了。但问题在于，因为不常用，每次用之前，都得再花40分钟。。。
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」：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!」：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」：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：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」：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」：?「数学之美」：?「统计学习方法」：?「Pattern Recognition And Machine Learning」：?「数据科学实战」：?「数据检索导论」：爬虫：?「HTTP 权威指南」：Web 网站：?「HTML & CSS 设计与构建网站」：... 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」：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」：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～另外，欢迎私信本喵交流 Python 的学习经验哦 & .&
从machine learning或者web或者爬虫入手Python，会比较有成就感，不枯燥天天print，初学者学个几天就没动力了我推荐，machine learning in action，一点点线性代数基础即可阅读此书web学习flask，遇到不懂的语法查文档爬虫学习scrapy，同上，遇到不懂的语法查文档真的，用Python写个预测足球比赛结果的小程序或个人博客或抓取微博数据，比天天对着书上无聊的print好多了
想起孟岩多年前的一个文章，对于学习新语言，算是个通解。python的书太多了，如果不到实现那一层，我个人认为有基础教程入门语法，有在线文档都大致翻过一遍就很足够了。如果要深入到实现，那么 说的源码剖析那个书不错。了解了基本语法以后，我认为最好的slide是这个，小而全，甜的糖都介绍了。剩下就是囤库，了解自己工作会用到的库，这个是个逐渐的过程，因方向不同也就见仁见智了。
讲真，百度"廖雪峰"。简直神一样的入门网站!===========增补分割线==========当然我的意思不是专业性多么强,而是这个网站能比较系统的带新手入门(一般学习一门语言最困难的地方是入门阶段)整个网站逻辑通顺内容丰厚,还带了一门git入门课利益相关:我已经打钱赞助了.....p.s.网址:
熟练掌握REPL和IDLE让你随时可以试验语言功能，对初学者来说尤其重要，它们给学习者一个可以下手 — 更重要的，探索的地方。这是装好python就有的工具。熟悉了REPL以后，找一本可以帮你练习的书：：个人觉得组织得最精粹的书：涵盖python应用最广，可能是最有趣的书
最简单的方法当然是读 Learn Python The Hard Way 了唔，LPTHW 好像还在鼓吹 Python 2 那就学 HtDP 好了，反正 Python 也是个 Lisp 的真子集（
推荐图书《python核心编程第2版》推荐的ide或编辑器。推荐的ide或编辑器。python ide或编辑器:vim, sublime text, atom, vs code, pycharm,eclipse +pydev等python学习路线图：python程序员学习路线图 python+ 数据结构和算法 + linux + 软件工程 + web开发 +javascript+ git版本控制+沟通技巧等等。零基础学习者首先要解决的问题是，自己能动手写代码解决问题。学习编程不是纯学语法，需要学习计算思维，编程思路。看看黄哥写的文章或许对你有帮助。如何通过学习python学会编程如何捅破python编程的那层纸视频
学完就OK了. 看那么多书浪费时间.
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深度学习基础介绍-机器学习(已完结)
课程描述：本课作为深度学习系列课程的第一阶段，介绍机器学习的基本概念，原理，以及常用算法（如决策树，支持向量机，神经网络算法等）。以Python语言为工具对每种算法进行结合实例讲解。学生学完本课程后将会理解机器学习的常用算法原理，并会使用Python中相关的package来对实际问题进行数据预处理，分类和回归分析。为开发机器学习相关应用打下必要基础，同时也为学习深度学习进阶课程打下必要基础。
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保就业服务在今天，做互联网公司的Web开发，Java EE是否还有学习的必要？
我以前只用过Django（Python）, Rails（Ruby）, Playframework（Scala） 做Web开发，这些框架似乎大幅简化了开发过程，易学易用。 但是有时候看比如Martin Fowler的文章，里面很多的例子似乎都是基于J2EE或者.net平台的，虽然大概意思也能明白，但由于不了解J2EE的一些细节，总觉得怪怪的。如果将来并不打算往企业应用（Enterprise Application）的职业方向发展，是否还有系统学习Java EE的必要？如果没有系统学习的必要，J2EE里有没有哪些比较精华的部分值得所有做Web开发的人借鉴？
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多少学点儿吧。你提到了play，恰巧前几天我用了一下ebean，沿用play里的习惯就直接写public bean成员了。结果，丫的认不出bean成员更新。后来发现，必须用set操作才能生效。有些Java特有的规范，社区会默认。比如说有些框架默认用反射去找set get 方法，找不到就出错，出错了没提示（没错就是没提示，因为只是开发约定，而不是遇到了异常）。坑爹。这些习惯你不知道，就得多费不少心。尽管有些是非常奇葩的约定，你知道了也不见得愿意遵守。但是有一些印象的话，找问题总会快一些。个人意见。更新：ebean这个东西真是，怎么说呢有点丢java脸。有时候错的很低级。fat jar会找不到agent……无奈了都
如果将来并不打算往企业应用（Enterprise Application）的职业方向发展，是否还有系统学习Java EE的必要？那就没有必要了 J2EE里有没有哪些比较精华的部分值得所有做Web开发的人借鉴？说不上精华吧，比如基本的Servlets，JSP，JDBC，JTA，JNDI，JMS等，了解一下即可，帮不上你什么，因为我出来的时候已经是SSH了，EJB都没用过，现在的JAVA程序员应该也是，你就当历史看吧，从一些技术的衰退于更替中找寻原由，这或许才是你要的精华
没必要，你都用过scala了，还考虑javaEE？
你写过case class之后还想写POJO的话，尽管学习JEE
martin的东西基本都是架构和方法论层面的东西，和具体的技术或语言并没有多少关系。你看到ee的东西比较多，我估计应该是他比较早的文章，那个时候也就是javaee比较流行。至于要不要了解javaee，我个人认为，如果你使用java那有必要了解，毕竟是很多java框架的基础，而且现在非ee的java框架虽多，但流行性上还差了点。其他jvm语言或其他语言就不用了，不影响你阅读技术文章
1，slideshare上搜索j2ee了解个整体概念。2，遇到相关概念要深入了解的时候，直接到oracle官网上查阅j2ee相关的规范。你又不打算做这个方面，以上两点就够用了。
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