python中文教程在線閱讀,Python中文教程

本文目錄一覽：

• 1、誰有Python入門教程?
• 2、python教程哪裡下載？
• 3、《python簡明教程中文》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源
• 4、推薦幾個學習Python的免費網站
• 5、如何系統地自學 Python

誰有Python入門教程?

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python教程哪裡下載？

python教程可以到【達內教育】官網諮詢下載。該機構各大課程體系緊跟企業需求，企業級項目，課程穿插大廠真實項目講解，對標企業人才標準，制定專業學習計劃，囊括主流熱點技術。

python入門學習：

第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。需要掌握【Python】基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標準庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、FlaskViews、Flask模板、資料庫操作、Flask配置等知識。

第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分散式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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簡介：Python語言可能是第一種即簡單又功能強大的編程語言。它不僅適合於初學者，也適合於專業人員使用，更加重要的是，用Python編程是一種愉快的事。本身將幫助你學習這個奇妙的語言，並且向你展示如何即快捷又方便地完成任務一一真正意義上「為編程問題提供的完美解決方案！」

推薦幾個學習Python的免費網站

1、Python @ Coursera

這個課程是為從來沒接觸過編程的人準備的。你只需要小學的數學水平就可以了。

2、Intro to Computer Science @ Udacity

Udacity提供了一個很棒的免費課程，引你進入Python編程和學習關於搜索引擎的許多東西，以及如何編寫你自己的小型網路爬蟲。

3、Pythonspot

Pythonspot是一個綜合教程，劃分了很多不同類別的知識板塊，首先你將擁有初學者資源來幫你開始Python的學習，然後你繼續保持前進你能學到更多關於使用Python開發web等。

如何系統地自學 Python

是否非常想學好 Python，一方面被瑣事糾纏，一直沒能動手，另一方面，擔心學習成本太高，心裡默默敲著退堂鼓？

幸運的是，Python 是一門初學者友好的編程語言，想要完全掌握它，你不必花上太多的時間和精力。

Python 的設計哲學之一就是簡單易學，體現在兩個方面：

語法簡潔明了：相對 Ruby 和 Perl，它的語法特性不多不少，大多數都很簡單直接，不玩兒玄學。

切入點很多：Python 可以讓你可以做很多事情，科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、遊戲、命令行實用工具等等等等，總有一個是你感興趣並且願意投入時間的。

廢話不多說，學會一門語言的捷徑只有一個： Getting Started

¶ 起步階段

任何一種編程語言都包含兩個部分：硬知識和軟知識，起步階段的主要任務是掌握硬知識。

°1 硬知識

「硬

知識」指的是編程語言的語法、演算法和數據結構、編程範式等，例如：變數和類型、循環語句、分支、函數、類。這部分知識也是具有普適性的，看上去是掌握了一

種語法，實際是建立了一種思維。例如：讓一個 Java 程序員去學習 Python，他可以很快的將 Java 中的學到的面向對象的知識 map 到

Python 中來，因此能夠快速掌握 Python 中面向對象的特性。

如果你是剛開始學習編程的新手，一本可靠的語法書是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但對於建立穩固的編程思維是必不可少。

下面列出了一些適合初學者入門的教學材料：

❖「笨方法學 Python」：

這本書在講解 Python 的語法成分時，還附帶大量可實踐的例子，非常適合快速起步。

❖「廖雪峰的 Python 2.7 教程」：Home – 廖雪峰的官方網站

Python 中文教程的翹楚，專為剛剛步入程序世界的小白打造。

❖「The Hitchhiker』s Guide to Python!」：The Hitchhiker』s Guide to Python!

這本指南著重於 Python 的最佳實踐，不管你是 Python 專家還是新手，都能獲得極大的幫助。

❖「Python 官方文檔」：Our Documentation

實踐中大部分問題，都可以在官方文檔中找到答案。

❖ 輔助工具：Python Tutor

一個 Python 對象可視化的項目，用圖形輔助你理解 Python 中的各種概念。

Python 的哲學：

用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事。

學習也是一樣，雖然推薦了多種學習資料，但實際學習的時候，最好只選擇其中的一個，堅持看完。

必要的時候，可能需要閱讀講解數據結構和演算法的書，這些知識對於理解和使用 Python 中的對象模型有著很大的幫助。

°2 軟知識

「軟知識」則是特定語言環境下的語法技巧、類庫的使用、IDE的選擇等等。這一部分，即使完全不了解不會使用，也不會妨礙你去編程，只不過寫出的程序，看上去顯得「傻」了些。

對

這些知識的學習，取決於你嘗試解決的問題的領域和深度。對初學者而言，起步階段極易走火，或者在選擇 Python 版本時徘徊不決，一會兒看 2.7

一會兒又轉到 3.0，或者徜徉在類庫的大海中無法自拔，Scrapy，Numpy，Django

什麼都要試試，或者參與編輯器聖戰、大括弧縮進探究、操作系統辯論賽等無意義活動，或者整天跪舔語法糖，老想著怎麼一行代碼把所有的事情做完，或者去構想

聖潔的性能安全通用性健壯性全部滿分的解決方案。

很多「大牛」都會告誡初學者，用這個用那個，少走彎路，這樣反而把初學者推向了真正的彎路。

還不如告訴初學者，學習本來就是個需要你去走彎路出 Bug，只能腳踏實地，沒有奇蹟只有狗屎的過程。

選擇一個方向先走下去，哪怕臟丑差，走不動了再看看有沒有更好的解決途徑。

自己走了彎路，你才知道這麼做的好處，才能理解為什麼人們可以手寫狀態機去匹配卻偏要發明正則表達式，為什麼面向過程可以解決卻偏要面向對象，為什麼我可以操縱每一根指針卻偏要自動管理內存，為什麼我可以嵌套回調卻偏要用 Promise…

更重要的時，你會明白，高層次的解決方法都是對低層次的封裝，並不是任何情況下都是最有效最合適的。

技術湧進就像波浪一樣，那些陳舊的封存已久的技術，消退了遲早還會涌回的。就像現在移動端應用、手游和 HTML5 的火熱，某些方面不正在重演過去 PC 的那些歷史么？

因此，不要擔心自己走錯路誤了終身，堅持並保持進步才是正道。

起步階段的核心任務是掌握硬知識，軟知識做適當了解，有了穩固的根，粗壯的枝幹，才能長出濃密的葉子，結出甜美的果實。

¶ 發展階段

完成了基礎知識的學習，必定會感到一陣空虛，懷疑這些語法知識是不是真的有用。

沒錯，你的懷疑是非常正確的。要讓 Python 發揮出它的價值，當然不能停留在語法層面。

發展階段的核心任務，就是「跳出 Python，擁抱世界」。

在你面前會有多個分支：科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、遊戲、命令行實用工具等等等等，這些都不是僅僅知道 Python 語法就能解決的問題。

拿

爬蟲舉例，如果你對計算機網路，HTTP協議，HTML，文本編碼，JSON一無所知，你能做好這部分的工作么？而你在起步階段的基礎知識也同樣重要，如

果你連循環遞歸怎麼寫都還要查文檔，連 BFS 都不知道怎麼實現，這就像工匠做石凳每次起錘都要思考鎚子怎麼使用一樣，非常低效。

在這個階段，不可避免要接觸大量類庫，閱讀大量書籍的。

°1 類庫方面

「Awesome Python 項目」：vinta/awesome-python · GitHub

這裡列出了你在嘗試解決各種實際問題時，Python 社區已有的工具型類庫，如下圖所示：

你可以按照實際需求，尋找你需要的類庫。

至於相關類庫如何使用，必須掌握的技能便是閱讀文檔。由於開源社區大多數文檔都是英文寫成的，所以，英語不好的同學，需要惡補下。

°2 書籍方面：

這裡我只列出一些我覺得比較有一些幫助的書籍，詳細的請看豆瓣的書評：

科學和數據分析：

❖「集體智慧編程」：集體智慧編程 (豆瓣)

❖「數學之美」：數學之美 (豆瓣)

❖「統計學習方法」：統計學習方法 (豆瓣)

❖「Pattern Recognition And Machine Learning」：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)

❖「數據科學實戰」：數據科學實戰 (豆瓣)

❖「數據檢索導論」：信息檢索導論 (豆瓣)

爬蟲：

❖「HTTP 權威指南」：HTTP權威指南 (豆瓣)

Web 網站：

❖「HTML CSS 設計與構建網站」：HTML CSS設計與構建網站 (豆瓣)

…

列到這裡已經不需要繼續了。

聰明的你一定會發現上面的大部分書籍，並不是講 Python 的書，而更多的是專業知識。

事實上，這裡所謂「跳出 Python，擁抱世界」，其實是發現 Python 和專業知識相結合，能夠解決很多實際問題。這個階段能走到什麼程度，更多的取決於自己的專業知識。

¶ 深入階段

這個階段的你，對 Python 幾乎了如指掌，那麼你一定知道 Python 是用 C 語言實現的。

可是 Python 對象的「動態特徵」是怎麼用相對底層，連自動內存管理都沒有的C語言實現的呢？這時候就不能停留在表面了，勇敢的拆開 Python 的黑盒子，深入到語言的內部，去看它的歷史，讀它的源碼，才能真正理解它的設計思路。

這裡推薦一本書：

「Python 源碼剖析」：Python源碼剖析 (豆瓣)

這本書把 Python 源碼中最核心的部分，給出了詳細的闡釋，不過閱讀此書需要對 C 語言內存模型和指針有著很好的理解。

另

外，Python 本身是一門雜糅多種範式的動態語言，也就是說，相對於 C 的過程式、 Haskell 等的函數式、Java

基於類的面向對象而言，它都不夠純粹。換而言之，編程語言的「道學」，在 Python

中只能有限的體悟。學習某種編程範式時，從那些面向這種範式更加純粹的語言出發，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 語言的根源。

這裡推薦一門公開課

「編程範式」：斯坦福大學公開課：編程範式

講師高屋建瓴，從各種編程範式的代表語言出發，給出了每種編程範式最核心的思想。

值得一提的是，這門課程對C語言有非常深入的講解，例如C語言的范型和內存管理。這些知識，對閱讀 Python 源碼也有大有幫助。

Python 的許多最佳實踐都隱藏在那些眾所周知的框架和類庫中，例如 Django、Tornado 等等。在它們的源代碼中淘金，也是個不錯的選擇。

¶ 最後的話

每個人學編程的道路都是不一樣的，其實大都殊途同歸，沒有迷路的人只有不能堅持的人。雖然聽上去有點雞湯，但是這是事實。

希望想學 Python 想學編程的同學，不要猶豫了，看完這篇文章，Just getting started～