近日，一位帅气男老师因在画“人体骨骼图”红遍网络。
一辆轿车撞断护栏，一根直插驾驶室，司机半边脸撕裂。
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　　用Python编写代码一点都不难，事实上它一直被赞誉为最容易学的编程语言。如果你准备学习web开发， Python是一个不错的开始，甚至想做游戏的话，用Python来开发游戏的资源也有很多。这是快速学习这门语言的途径之一。
　　许多程序员都把Python作为编程之旅的开始，然后是像PHP和Ruby这样的语言。它也是2014年最热门的web开发语言之一，并极力推荐学习。但是，Python应该怎么学呢？应该从哪里开始？
　　我来为你解决这个问题，因为我自己学习编程和开始做开发的时候也依靠了很多这里的资源。当然这仅仅是一个友好的建议，最好的方法还是通过实践去学习，这里推荐的一些书和资源只是为了指引你走往正确的方向。
　　刚开始学习的时候可能会特别令人沮丧，一旦你学完了基础，之后的东西对你来说就很自然了，你都不需要思考就知道要怎么做。
　　Python for Beginners
　　如果你的Python开发之旅有一段时间了，这门课程可能是一个很好的开始。Python for Beginners课程是由Alex Bowers讲授的最全面的Python课程之一，这套网络教程非常容易学习。是的，它需要付一定的费用，但你是想单独学习，还是和其他30000名学生一起学？
　　报名本课程的好处是你将被授权访问一个只有付费会员的论坛， Alex老师自己就驻扎在那，并且很乐意尽可能地帮你解决Python的问题。我的意思是，在这个清单里任何的资源都是值得的，因为你投入了一些成本额外收获了与人沟通的感觉会超越一切。
　　你可以使用优惠码：CODECONDO――它会给你一个固定的75%的折扣，但激活只能在日之前――所以要快点，您可以随时购买的这个课程然后用于以后的学习，不要把钱浪费在这笔交易上！
　　译者注：翻译时距这篇原文的发布快两年了，所以想购买这套课程的朋友还得是原价――$99
　　Learn Python The Hard Way (笨办法学Python)
　　这本书绝对是学习Python最简单的方法。你会被如此简单的基础学习感到震惊，真实地感受到自己的学习历程，一步一步地获取新的知识。我也感到它非常鼓励学习者去尝试并创造出自己的程序。
　　代码可能会很少，但是它们肯定会有助于你更好的理解语言本身和语法。Python非常的流行，所以当你遇到了问题时，在类似Stack Exchange这样的网站里有可能会找到答案，遇到问题需要解决的话尽管地Google吧。
　　你会学到如何去：
　　在全平台上安装Python环境
　　写Python程序
　　理解Python语法和文档
　　像程序员一样思考
　　还有更多的东西
　　本书的HTML在线版本是完全免费的，大部分人使用的都是在线版。我希望你购买完整的书或者给予一些捐赠，毕竟作者花了很大的力气来完成它。如果你感觉视频更容易学习的话，它的高级版里就包含了视频。
　　The Python Challenge
　　如果你的编程生涯中从没做过这样的挑战，这可能会有点难度。但是配和上面介绍的那本书的话也不是很难，你应该尝试一下。它有33个关卡(谜题)，你可以用Python编程技巧解决。
　　几百万的人都在试着解决这个，即使你不能完成所有的关卡，你也会将学到很多新的东西，尤其是批判性思维和发散思维。你的大脑会过热，但这是在编程！
　　Learn Python Programming @ Codecademy
　　你可能看到许多“大牛”程序员骂这个网站，但那并不重要。我们想要做的是看看或者测试一门编程语言的基本语法是怎么执行的，以及调用函数时做了些什么，除了简单地输出‘Hello World!’。
　　在这个Codecademy的课程中你将会学到如何使用文件和循环，什么是函数以及他们能用来做什么。这些都是非常基础的，但是对初学者来说都是很好的东西。当需要帮助时有一个用来交流的论坛，但所有的东西都应该在你理解的范围之内。
　　你不需要安装任何工具，如果你想在你自己的电脑上重写一遍代码以便更好地理解它，你可能唯一需要的就是一个Notepad++编辑器。我就是这样做的，并且我向所有想学习编程的人都推荐Codecademy，不管是Python还是其他的语言。
　　Intro to Computer Science @ Udacity
　　Udacity提供了一个很棒的免费课程，引你进入Python编程和学习关于搜索引擎的许多东西，以及如何编写你自己的小型网络爬虫。它的确是一个值得参与的课程，并且还提供了额外的指导和社区支持。
　　你可以报名成为付费学生得到导师的指导，并且可以在课程结束得到一个证书，或者你可以自己使用免费的课件学习，遗憾的是付费课堂的容量有限，所以你申请后需要加入名单等待。
　　它总共有11个课程，每一个都有讲解非常深入的文档。去它的官方主页查看更多的信息或者你想问的问题的答案。
　　Google’s Python Class
　　Google它本身就被一大堆Python代码驱动着，只有他们提供社区支持并且愿意帮助其他人学习这门语言才更有意义。这是我曾经最喜欢看的指南和课程之一。它真的很详细，而且视频适合初学者，观看起来也很有趣。
　　去看几分钟它的第一堂课，看看你是否喜欢那个老师，然后决定是否开始学习Python!官方主页有这些练习题和例题的所有链接。
　　A Byte of Python
　　非常像LPTHW（笨办法学Python），但是在如何制定完整的学习计划并实施，以及如何迈出第一步上提供了更深层次的引导，而不会让你丧失自信心。对于那些想学Python的人来说它被认为是最好的初学者教程之一，当然你要先看看前几章，是否喜欢它的写作风格。
　　Think Python
　　Think Python是一个面向Python初学者的手册。它从编程的基本概念教起，非常详细地定义了所有第一次会遇到的术语，并且很有逻辑地展现新的概念。像递归和面向对象这样大一点的知识板块被分成了一系列更小的步骤，穿插于课程几个章节。
　　在这个链接里你会发现有大量的示例代码。它是最为专业的书之一，它有一个很严肃的原则: “像计算机科学家一样思考”。它需要将近40美元才能买到，但是你可以下载免费的PDF和HTML版本。如果从头开始学Python的话，肯定会从它上面得到好处。
　　Python at Learnstreet
　　你可能会想有个网站提供如何在他们页面上添加HTML代码的课程，哈哈。严肃一点地说，Learnstreet提供了很棒的Python交互式学习教程，就像这篇文章所说的所有东西一样，它对初学者非常友好。如果你遇到了问题，最好用Google去搜索。
　　我最喜欢Learnstreet的一点是每个练习后面都有许多提示和解释，显示在你编写代码的同一个界面里。
　　The New Boston
　　如果你更喜欢使用视频学习，我不确定是否还有比The New Boston的Python系列视频教程更全面的了，许多其他的编程语言也可以在他们的YouTube频道里找到。
　　它唯一的缺点就是没有可以阅读或者下载的资料，你只能看视频。我是那种不能忍受一直盯着视频看的程序员，这可能与我选择Google的Python课程有关，但它们实在太有趣了。
　　Python @ Coursera
　　这个课程是为从来没接触过编程的人准备的。你只需要小学的数学水平就可以了：懂简单的数学方程和算术优先级，以及像f(x) = x + 5这样的函数。
　　它在十周内应该可以学完，每周大概花10小时来完成课后作业。如果你有时间来做这个，并且不会感到很累，我推荐你注册并完成这个课程，它会巩固你的知识，并可以结合上面介绍的任何一个资源来更好地理解 Python。
　　Pythonspot
　　Pythonspot是一个综合教程，划分了很多不同类别的知识板块，首先你将拥有初学者资源来帮你开始Python的学习，然后你继续保持前进你能学到更多关于使用Python开发web，创建图形界面，开发游戏的内容，到那时你可以准备学习一些更高级的板块，像网络等等。这些都在一个地方，非常容易使用。
　　Python Practice Book
　　从根本上说，这是Anand Chitipothu在他讲授Python课程时使用的资源，但即便你不与Anand本人一起学习，你仍然可以利用这个资源来获取Python在不同角度的见解，以及看到不同开发者的观点。
　　Python Tutor
　　我认为这是新手程序员近期能够上手的最好的项目之一，Python Tutor都是在教你当执行你写的代码时到底发生了些什么。清楚地了解到如何写一段程序，能够理解后台程序的每个命令都是截然不同的。你可以使用自己写的代码，也可以使用平台提供的代码。
　　Real Python
　　虽然这是一个收费的资源，但最新的评论看起来还是相当不错的，所以不管怎样我决定加上这一条。在Real Python需要花费60美元来开始你的学习，将会有超过1300页的内容和10个多小时的视频供你访问，还包括以后可以免费更新。你能得到来自Real Python团队的导师的帮助，不过这需要额外的费用。以及博客里有适量与代码相关的教程能够给你帮助。
　　Full Stack Python
　　你能比较熟练地使用Python了，但是你不知道接下来该走什么样的方向？这个网络课程就是为你解决这个问题的，通过给你一个真正的项目去做，帮助你理解怎样用你学到的Python知识建立一个web应用程序和网站。学会怎样积累一些真正的知识。
　　Invent with Python
　　教你怎样使用Python创造一款你自己的电脑游戏。每章为你提供了一个新游戏完整的源代码，通过这些例子教你编程的概念。它在网站上可以免费阅读，或者在亚马逊购买。
　　PythonLearn
　　你是一个对信息学感兴趣的家伙吗？整个网站的资源都围绕着确切的话题，所以如果你感兴趣的话，去看看可能会是一件好事。
　　Dive Into Python3
　　迟早有一天，大多数的东西都会使用Python3来构建，尽管Python2仍然非常稳定并被大量使用，但Python3在过去的两年里确实发展的非常完整了。这本在线书籍所有的内容都在帮助你理解Python3是什么，以及如何最好地掌握它。
　　在哪学习Python？
　　事实证明我自己尝试了这里大部分的课程，我其实希望有更多的资源和链接加入到这个列表里来，但我们只是看一下主要的，还有这么多的新知识是你需要学习的。你有什么编程经验？你想用你新学到的技能做些什么？我认为任何想建立专业知识体系的人首先应该明确自己想做什么，然后研究一个项目直到做完。这样做的好处是你会学到具体的东西，以后开发一个类似的项目会更容易。
　　互动平台是挺酷的，但它们还不能完全取代专业人士提供的书籍或课程。我衷心祝愿你学习Python能够顺利，并且如果你有任何想问的问题的话，请在评论里提出。
　　原文：/10-ways-to-learn-python/
　　by Alex on March 24, 2014;
　　转自：数盟社区；原文链接：http://dataunion.org/24328.html
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互联网经过这么多年的发展，已经出现了众多的 Web 开发技术，像 .Net/Java/PHP/Python/Ruby 等等。对于Web开发人员来说，不管是初学者还是有一定经验的开发人员都需要时刻学习新的开发技术。如今，网上有各种开发技术的相关网站，有大量开发资料可以参考。下面是我收集的16个非常优秀的学习Web开发技术的国外网站。&
是学习Web开发技术最著名的网站之一，订阅者超过10万，分享各种适合不同阶段的开发人员阅读的优秀教程。
CSS Tricks&是学习CSS的最佳去处，发布关于CSS各个方面的教程，想加强CSS技术的朋友一定要收藏。
Smashing Magazine 是最优秀的前端技术网站之一，有各种优秀的前端设计和开发技术文章。
一看名字还以为.NET教程网站，其实这个网站分享的主要内容是前端设计和开发的。
W3Schools &拥有非常齐全的 Web 开发技术资料，包括 HTML/CSS/JavaScript/ASP.NET/PHP/Web Services 等等。
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学习Python：做数据科学还是网站开发？
Python编程语言拥有诸多用于网络应用开发、图形用户界面、数据分析、数据可视化等工作的框架和特性。
作者：来源：爱数据| 13:48
Python编程语言拥有诸多用于网络应用开发、图形用户界面、、数据可视化等工作的框架和特性。Python可能不是网络应用开发的理想选择，但是正被很多机构广泛用于评估大型数据集（dataset）、数据可视化、进行或制作原型。在数据科学领域，Python编程语言正不断获得用户的亲睐，而作为网络开发语言，Python显得有点过时了。本篇博文，就是要对这两种截然不同的Python使用方式，进行详细的对比，并且帮助大家明白一点：如果要利用Python做数据科学工作，并没有必要了解它用于网络开发的部分。
面向数据科学的Python
从顶级金融机构到最小的创业公司，各行各业、各种规模的机构都在使用Python编程语言支撑业务运作。Python作为数据科学编程语言，不仅受顶级公司欢迎，还有众多技术创业企业拥泵。它还位列2015推荐学习的前10种编程语言。
世上只有两种编程语言：一种是总是被人骂的，一种是从来没人用的。 &&Bjarne Stroustrup
Python属于前一种，而且日益被用于数学计算、机器学习和多种数据科学应用。除了性能依赖性强和底层的业务外，它能够做其他任何事情。利用Python编程语言的最好选择，就是做数据分析和统计计算。学习面向网络开发的Python，需要程序员掌握像Django这样的多种网络框架协助建设网站；但是学习面向数据科学的Python，则要求学习如何使用正则表达式和科学计算库，并掌握数据可视化的概念。由于目的、方向不同，那些不了解Python网络开发的程序员，能很轻松地走上利用Python编程语言做数据科学工作的道路。
Python是一个有着23年历史的强大动态编程语言，语言表现力很强。程序员编码完成后，不需要编译器即可运行程序。面向网络开发的Python支持多种编程范式，包括结构化编程（structured programming）、函数式编程（functional programming）和面向对象编程（object-oriented programming, OOP）。Python代码可以很容易地嵌入到许多拥有编程接口的网络应用中。但是，Python更是开发学术研究和科学计算程序的绝佳选择，这些程序要求运行快速、数学计算精确。
而面向网络编程的Python，则要求程序员学习多种网络开发框架，这个学习难度比较大，因为现有Python网络开发框架的文档不太容易理解。当然，不容否认的是，要想利用Python开发一个动态网站或网络应用，学习网络框架是必需的。
Python网络开发框架
目前，Python社区已经有多种免费的网络应用开发框架，比如：
Django是帮助完美主义者按时完成工作的Python网络开发框架（译者注：原文是Django is the python web development framework for perfectionists with deadlines。这也是Django官网上对该框架的描述）。使用Django进行网络开发，最适合的场景是开发那些依靠数据库驱动，同时也具备类似自动化后台管理界面和模板系统等炫酷功能的应用。对于不需要太多功能的网络开发项目来说，Django可能是大材小用，主要是它的文件系统容易让人搞混，而且文件目录结构要求严格。使用Django进行Python网络开发的公司有纽约时报、Instagram和Pinterest（译者注：Pinterest联合创始人Paul Sciarra在Quora上的回答提到了使用Django，Quora地址）。
Flask是针对初学者的框架，它简单，轻量，初学者很快就可以上手开发单页网络应用。这个框架并不支持验证，没有数据抽象层和其他许多框架所包括的组件。它不是一个全栈开发框架，也只用于小型网站的开发。（译者注：其实Pinterest也使用了Flask，只是没用在整站开发上，而是用来开发API，具体见。）
CherryPy框架强调要符合Python语言规范，做到程序员像进行面向对象编程一样开发网络应用。它还是诸如TurboGears和Web2py等流行全栈框架的基础模板引擎。
还有很多其他框架，包括Pyramid、Bottle和Pylons等，但是无论Python开发者使用哪一种框架，他/她都要花精力仔细地研究教程和文档。
为什么使用Python进行网络开发不现实？
Python作为网络开发语言，很可能是一个不太现实的选择：
面向网络开发的Python需要非标准化、昂贵的主机服务，尤其是程序员使用流行的Python网络框架开发网站时。由于利用PHP进行网络编程如此的便捷，大部分的用户没有兴趣在Python上投入太多的精力。
面向网络开发的Python与诸如PHP、Java或Ruby on Rails等语言不同，不是一个经常需要的技能。但是面向数据科学的Python却越来越受欢迎，而且由于它更多地被用于机器学习和其他数据科学程序，Python更是招聘数据科学家的公司所最看重的技能。
面向网络开发的Python已经经历了较长的发展，但是它的学习曲线并没有像PHP这样的网络编程语言那么高。
为什么将Python用于数据科学是最好的选择？
Python编程是驱动大数据、金融、统计和数字运算的核心科技，而它的语法却像英语一样易懂。近来，由于拥有多个针对机器学习、自然语言处理、数据视觉化、数据探索、数据分析和的插件，丰富的Python数据科学生态体系得到了较大的发展，甚至有将数据科学社区Python化的趋势。今天，面向数据科学的Python已经具备了清洗、转换和处理大数据的所有工具。对于数据分析师岗位来说，掌握Python也是最受欢迎的技能。一名具备Python编程能力的数据科学家，可以在纽约挣到平均年薪14万美元的工资。
为什么数据科学家喜欢使用Python语言？
数据科学家喜欢那些能够快速输出原型，帮助他们轻松地记录下自己的想法和模型的编程环境。他们喜欢通过分析巨量的数据集，得出结论，完成工作。而Python编程语言则是开发数据科学应用的多面手，因为它能帮助数据科学家，以最短最优的时间进行编码、调试、运行并获取结果，从而高效地完成工作。
一名技术娴熟的企业数据科学家的真正价值，在于利用多种数据视觉化手段，向公司的不同利益相关者有效地传递数据模式和预测。否则，数据科学工作就是一场零和游戏。Python以其优良特性，符合高强度科学计算的几乎所有方面要求，这使得它成为在不同的数据科学应用之间进行编程的绝佳选择，原因很简单：开发人员仅用一种语言就可以完成开发和分析工作。面向数据科学的Python将企业业务的不同部分连接在一起，提供了一个数据分享和处理的直接媒介。
Python遵循统一的设计哲学，注重可用性、可读性，对于数据科学的学习曲线也较低。
Python有很高的可扩展性，且与Matlab、Stata等语言相比，运行更加快速。
另外，Python生态系统中还在涌现出更多的数据视觉化库，以及炫酷的应用编程结构，目的是使用图形更好地展现数据分析的结果。Python社区有着诸如Sci-Kit learn、NumPy、Pandas、Statsmodel和SciPy等许多优秀的数据分析库。这些库的数量还在不断增长。
面向数据科学中数字处理与科学计算的Python编程
数据分析与Python编程语言十分契合。如果你决定要通过Python语言学习数据科学，那么你应该考虑的下一个问题，就是Python库中有哪些是可以完成大部分的数据分析工作？接下来，我们给大家介绍全球的企业数据科学家都在使用的Python数据分析库。
Numpy是使用Python开发的高级（high level）工具的基础。这个库不能用于高级数据分析，但是深入理解Numpy中面向数组的计算，可以帮助数据科学家有效使用Pandas库。
SciPy主要用于科学计算，拥有许多不同的模块，可用于特殊函数、图像处理、插值法（interpolation）、线性代数、常微分方程（ODE）求解器以及其他多种用途。这个库还可以与NumPy数组一起使用，实现许多高效的数学运算。
Pandas是用于数据再加工最好的库，因为它使得处理遗失的数据、自动数据对齐（data alignment）变得更加简单，它还支持处理从不同的数据源收集而来的索引数据。
SciKit&这个流行的机器学习库拥有多种回归、分类和聚类算法，还支持gradient boosting、向量机、朴素贝叶斯模型和逻辑回归。这个库还被设计成能够与NumPy和SciPy进行交互。
Matplotlib
这是一个二维绘图库，有着交互性很强的特性，生成的图标可以放大、推移，并且能够用于发行刊物印刷出版。而且，还支持多平台的交互环境。
Matplotlib、NumPy和SciPy是科学计算的基础。还有许多其他的Python库，诸如用于网络挖掘的Pattern，用于自然语言处理的NLTK，用于深度学习的Theano，用于爬取网络的Scrappy，IPython，Statsmodels，Mlpy等。对于初学Python数据科学的人，他们需要很好地掌握上面提到的优秀数据分析库。【编辑推荐】【责任编辑： TEL：（010）】
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