怎樣學好python？問答頭條網

2020-05-01 13:54:31 佚名

且聽蟲吟

假如從來沒有學習過編程語言，就要從最基礎的學習。在學習編程語言之前，最好粗略的瞭解一下編程語言的發展。如何從機器語言發展到彙編語言，彙編語言發展到高級語言，然後還有編譯程序和解釋程序的區別等等。有了這些基礎性的知識之後，才能從整體上把握編程語言。

1建議還是從c語言開始學習。雖然直接學習python語言也可以，但是還是建議從基礎的c語言學起。學習了c語言之後才能知道一些基礎性的東西，比如指針啊，地址啦什麼的。然後很多語言是相通的，學習了c語言，學習python語言就比較簡單了，語法了什麼的基本上都差不多，只是python要靈活多。

2要購買到合適的書籍。市面上關於python的書越來越多，魚龍混雜。有些python書你看了之後都不知所云。完全都是拼湊出來的，這本書抄一抄那本書抄一抄，然後就形成了一本書。我是從python核心編程第二版這本書入門的。這是一本翻譯過來的書，我覺得學的不錯，非常適合入門。

3自己看書，學習的效率比較低，可以在淘寶上找一些便宜的課程。然後根據視頻講解進行學習，老師講在哪書就看到哪。還有一點要特別注意，對於書中的例子，無論她看起來多麼簡單，你都要親手去試一試。否則的話很容易忘記的。

4在談一談入門之後做什麼。瞭解了基本語法之後，最好學一些框架，比如django flask等等.然後結合自己的實際工作，做一些小的項目，比如寫個爬蟲程序，把自己擁有的數據進行機器學習。用python整理自己的資料等等。要學以致用，通過需求來推動學習。

python現在的重要性毋庸置疑。已經超過c++，成為全球排名第三的編程語言僅次於java和c。python在大數據雲計算機器學習等方面都表現出了先天的優勢，語法簡單明確接近人類的思維，等等各種優勢。

Geek視界

看的書太多，想來想去，不知道給題主推薦什麼書，後來看到一本英文書，終於想起來，有一本書是入門Python的唯一，而且是最佳的選擇。

零基礎

這本書的名字叫《Learn Python The Hard to Ruby Way》，中文譯名：《“笨方法”學Python》，這本書可以說是經典中的經典。

該書作者為Zed A.Shaw，這本書在全世界擁有數百萬的讀者，非常適合作為對計算機瞭解不多、沒學過編程入門書籍。這本書以習題的方式，引導讀者一步一步學習編程，從簡單的打印一直講到完整項目的實現，最終體驗到軟件開發的基本過程。

模塊、類、對象，這些能讓初學者發狂的名詞，都被分化為更為具象的東西，每個知識點後都有一些“小任務”和常見的問題解答，因此，這本書對初學者特別友好。

有編程基礎

對於有其他計算機語言基礎的人來說，看《“笨辦法”學Python》可能有些難受，我個人推薦看《Python核心編程》。

這本書同樣是Python很經典的指導書，全書第一部分佔據了大約三分之二的篇幅，在講這門語言的核心內容，包括概念、語句、語法、風格、對象、數字類型、序列類型等等等等，第二部分則提供各種高級的主題展示Python可以做些什麼，包括正面表達式、網絡編程、網絡客戶端編程、多線程編程等等。

個人建議

學計算機語言，個人建議零基礎的同學，不要一直看書。以《“笨辦法”學Python》為例，你可以先把整本書看一遍，而不做任何的實際操作。當你看完一遍之後，你對這門語言已經有了大概的瞭解，而後第二遍進入實戰階段，邊看書，邊練習。最後再找幾個小項目練手，這樣一來就完成了整個Python的入門了。

——摘自W3Cschool學員的回答。

編程獅APP

首先確定的是算法比語言重要。語言只是算法的一個工具而已。據說很多老教授還在用古老的Fortran語言來研究算法，從側面證明了這一點。打個不精確的比方，算法算是理論，語言算是實踐的工具，光有理論，沒有實踐，肯定有問題。所沒必要這麼較真，到底是算法重要還是語言重要，相對而言，算法更通用重要，而編程語言有上百上千種。

再講如何學好Python:

Python是一門學習曲線相當不陡峭的語言，即簡單易學但很難精通。有編程基礎的人，花幾個小時，把語法部分耍法，就可以上手敲代碼了。但要精通Python, 需要更長的時間(甚至有些人後續都沒有意識想去精通它，認為python不過如此，我已經掌握的差不多了)

語法部分就不用說了,自己看python的官方手冊或者查本熱銷書直接去翻就行了。

1. 兩個基礎工具必須掌握: ipdb用來命令行調試(單步執行、設置斷點等), pylint是用來掌握python規範的，比如

如果一個函數的定義，寫得特別臃腫，pylint會警告你，這時候你的想辦法將函數拆分
如果你得代碼有重複的片段, pylint會警告你將代碼抽象成一個通用函數

2. 多用單元測試, 比如pytest和unittest模塊, 驗證自己代碼每個函數等的正確性(可能開始覺得很繁瑣沒必要，但稍微大點的工程都需要unittest, github上大型的python項目，都有單元測試)

3. 剛開始不建議用notebook。python本來就曲線就不陡峭，你再用python notebook，就更平坦了，還分散精力。等你熟練到一定程度時，可以嘗試notebook, 但我覺得還是命令行(Linux)的爽～

後期想繼續深入的話:

結合數據結構算法，讓你的代碼運行起來風馳電掣(快)
學習設計模式和OOP, 讓你的代碼變得優雅健壯(雅)，讓人讀起來心曠神怡 (這個決定了別人看你代碼的印象，或者是一坨S, 或者是一縷清風)
結合自己的專業領域，比如數據庫、Web、Machine Learning等等，用實際項目去實踐

平凡科技

首先學習python一定要以實用性為導向！

盲目看教程，結果大多是淺嘗輒止，從入門到放棄。

我想告訴你我的經驗，如何在一個月內入門python！

1、【why】你為什麼要學習python？

爬蟲？數據分析？機器學習？又或者其它？

在找一本python教程準備啃之前，一定要問問自己，我為什麼要學習python？

python在近幾年越來越受追捧，很多童鞋或者職場小夥伴想要提升技能-學習python。這是非常好的事情，但問題在於很多人不知道學python做什麼，所以什麼零碎細末、艱難晦澀、長篇大論的都去看，很容易陷入學不下去的困境。必須要有針對性、選擇性地學！

針對性學習宗旨是按需去學，學以致用。

想成為木匠，才去學習用刨子、用車床，一個磚瓦匠就沒必要瞎費這功夫。同理，當你對網絡爬蟲感興趣，並且有爬一個網頁的衝動，這時候去學python是最容易上手的。

我是做數據分析工作，學python的初衷是想利用python強大靈活的數據分析能力。

python做數據分析對語法的要求並不高，只要能理解基本的邏輯結構、數據類型、數據結構、運算符、函數、庫，就可以運用到實際項目裡。所以我就沒必要花很大功夫在諸如類、web編程、模塊、線程等數據分析不常用的功能上面，如果真遇到這些內容，我再去查資料搞清楚。

2、【what】選擇什麼樣的教程學?

在明確自己為什麼學python後，要選擇合適的書籍教程。不可否認，市面上已經有太多python入門書籍，以及更多的網絡教程。我只推薦給大家python官方文檔，不久前該文檔已經漢化，大家可以很方便的去學習最新最全的python知識。如果你有能力閱讀英文文檔，那就選英文文檔，畢竟第一手的內容更專業。

當然，官方文檔知識點太多，初學者很難找到要學的內容，這時你需要查查各個專業領域的python要求。

如果你是要準備從事數據科學，不妨去kaggle數據科學微教程看看，裡面會講到數據科學需要的python知識，然後對照著一個知識點一個知識點地啃python官方文檔。

如果你要做爬蟲工作，不妨在網上買一本評分高的python爬蟲書籍，一般來說裡面會有python基礎部分，同理你只要在官方文檔裡找這部分知識學習。

針對性地在官方文檔裡學習python知識，不僅節省時間，而且你會發現更容易理解，因為你是帶著問題去學習的。

3、【how】怎麼去學習python？

其它回答裡也提到了在重複練習中學習python，這點我是非常認同的。輸出是最好的輸入，編程語言雖然注重邏輯，但更需要學習者不斷地動手敲代碼。

從一開始，你要學會如何搭建python環境，選擇什麼樣地開發環境（IDE）。這些都可以去網上查，慢一點的折騰兩三天，快一點的一天不到就能搞定。總之，這是學習python的第一步，也是練習的開始。

對於官方文檔的每一段代碼，我建議都動手親自敲一遍，比如你看到字符串這一節，在理解了字符串定義後，文檔會給出示例代碼和運行結果：

照著示例代碼，在你的編程環境中實踐，千萬不要複製黏貼，對自己的火眼精金過度自信並不是一件好事。

4、【when】如何制定時間學python？

學習python切忌拉很長戰線。制定的計劃時間越長，人的惰性、拖延就會冒出來。

我的建議：

制定5~8周的學習計劃
一週學習5天
每天3小時左右

理由是：

時間不長1~2個月，比較容易堅持
符合一門大學課程的學習週期
短時間高密度的學習有利於形成知識的連貫性，對python理解也會更加深入

當然，這中間需要監督機制，你可以在社交平臺打卡，可以制定自己的學習課程表，也可以和朋友一起學習。

結合網上資料和python官方文檔，整理一份30天python 學習計劃，供大家參考。

第1天

Python簡介 - Python的歷史 / Python的優缺點 / Python的應用領域
Python環境搭建【參考資料】

第2天

使用python解釋器【參考資料】
關於python語法的簡單介紹【參考資料】

第3天

詞法結構
運算符和表達式【參考資料】

第4天

python數據結構列表/字符串/元組【參考資料】

第5天

python數據結構字典/集合【參考資料】

第6天

python流程控制1【參考資料】
if語句
for循環
while循環

第7天

python流程控制2【參考資料】
continue語句
break語句
pass語句

第8~9天

格式化字符串
讀寫文件【參考資料】

第10~12天

python函數【參考資料】
Lambda 表達式
編碼風格

第13天

python模塊【參考資料】

第14天

迭代器
生成器
生成器表達式

第15~16天

錯誤和異常【參考資料】

第17~19天

面向對象編程【參考資料】

第19~20天

標準庫使用【參考資料】
日期和時間
數學
操作系統接口

第21天

安裝 Python 模塊

第22~23天

虛擬環境和包

第24天

多線程

第25~30天

訓練題

Python課堂

不少人在學習編程語言的過程中都會遇到類似的問題，在學習的初期會有巨大的學習熱情，隨著學習的逐漸深入和難度的提升，往往會遇到學習瓶頸，此時不少初學者就會選擇放棄，也有不少人在學習編程的過程中反覆經歷了多次類似的情況。

要想解決持續學習的問題，需要從以下幾個方面入手：

第一：制定一個系統的學習計劃。學習編程一定要有一個系統的計劃，以Python為例應該選擇一個方向來制定學習計劃，可以選擇Web開發方向、大數據開發方向、機器學習開發方向等等，不同方向需要掌握不同的知識結構。學習計劃應該結合長期計劃和短期目標，短期目標的不斷完成能夠給初學者必要的信心和鼓勵，這在學習編程的過程中也是比較重要的。

第二：注重動手能力的培養。學習編程和學習其他方面的知識，比如數學等基礎學科有明顯的不同，學習編程一定要注重動手能力的培養，通過實驗不僅能驗證各種抽象概念，更能夠通過實驗鍛鍊自己的編程能力。學習編程一個重要的步驟是培養自己的編程思維，而培養編程思維的關鍵就是大量的功能性實驗，不斷通過總結實驗從而建立編程思維。

第三：注重交流。對於初學者來說，隨著學習的深入，一些概念在理解上會存在一定的困難，如果通過自主實驗不能完全理解的時候就需要尋求別人的幫助了，此時就需要跟有經驗的程序員進行交流，交流的過程也是學習的過程。交流的途徑有很多，比如編程語言的開發社區就是不錯的交流場所之一。當然了，如果身邊有能隨時進行交流的專業人士，那麼會節省大量的學習時間。

如果在學習完基本的語法之後，能夠參加一個項目組的實習，則會對掌握編程語言有較大的幫助。

最後，Python語言在近幾年隨著大數據、機器學習的發展而得到了廣泛的應用，目前Python也被列入到嵌入式開發語言中，因此Python的應用前景還是非常值得期待的，所以學習Python是個不錯的選擇。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續在頭條寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。

如果有互聯網方面的問題，也可以諮詢我，謝謝！

IT人劉俊明

很高興能回答你的問題

學習python從基礎開始。

第一，可以購買《python編程從入門到實踐》這本書籍。

如果你是一個非軟件專業的人士，想學習python語言，那麼我建議你購買這本書，這本書很詳細的介紹了關於python的數據類型、基本的使用方法，而且還有python2和python3的區別！當然現在python3更熱門一點。因為python2已經沒有更新庫支持了。

第二，基礎打好後，我們可以學習python爬蟲。

現在是信息化時代，而過多的信息儲備讓我們眼花繚亂，那麼我們可以學習爬蟲，將網絡內容爬取下來，作為自己的素材。爬蟲中會了解到HTTP協議、網頁結構、js渲染、框架學習等等。我自己也買了一本相關的書籍---《python3網絡爬蟲開發實戰》

這本書，講解了很多關於爬蟲的庫，比如說：Scrapy框架、spider、selenium、re等等還有一些爬蟲的方法。這本書可以說學會以後，可以達到一個爬蟲中級水準。做到沒有內容是爬不到的。但python僅僅是爬蟲嗎？

第三，使用python數據分析

我們都知道python是開源的，那麼我們可以去python官網進行查閱學習，可以學習到很多東西，包括之前沒有說的web框架開發等。

而數據分析需要了解熟悉numpy、scipy、pandas等等，如果你搜索的網頁是英文的，那麼我教你一招如何換成中文的，方便閱讀！可以用谷歌瀏覽器打開瀏覽，該瀏覽器自帶翻譯功能，可以將英文翻譯成中文。

第四，使用python進行機器學習

機器學習入門就需要學習，高數、線代、概率論，讀過大學的基本對這些問題不大。那麼哎，接下來，我們就需要了解機器學習的十大算法。我這裡有機器學習十大算法教學視頻，是我自己報的班課錄製的！目前自己也在學習過程中。而且python官網也有一些關於skt-learn文檔可以進行簡單學習認識！

學無止境，如果是為了就業的話，最好多做一些實戰項目！

科創陳

純小白怎樣開始學python？當然是從最基本的環境搭建再到語言學習唄，作為一門簡單易學、面向大眾的編程語言，python入門來說其實非常容易，零基礎也可以輕鬆掌握，下面我簡單介紹一下python環境的搭建以及學習過程，感興趣的朋友可以嘗試一下：

01、搭建python開發環境

初學入門python，當然，搭建開發環境最為重要，這個直接到官網下載安裝包即可，目前最新版本為3.8，根據自己平臺選擇合適的版本，windows環境下就是一個exe文件，直接雙擊安裝就行，至於版本2還是版本3，毋庸置疑當然是3，2版本現在官方已經停止更新和維護，不建議使用，後期會出現兼容性問題，你也可以安裝更為便捷的anaconda，集成開發包和環境更為友好，但佔用空間比較大：

02、安裝python開發軟件

python環境搭建完成後，你可以使用自帶的gui開發環境idle，但界面比較簡潔，功能單一，沒有任何自動補全、語法提示和錯誤檢查的功能，這裡推薦2個適合於初學者的python開發軟件，一個是vs code，一個是pycharm，前者輕便靈活、插件擴展豐富，後者專業強大、很適合項目開發，只要你熟悉一下使用過程，很快就能掌握和運用，在代碼編寫以及調試方面也會方便不少：

03、python基礎入門

開發環境及開發軟件準備好後，就是python基礎入門，這裡可以學習和參考的資料就非常多了，慕課網、嗶哩嗶哩、網易雲課堂等都有大量免費的python教程，課程基礎全面、覆蓋面廣，很適合初學者入門，當然，你也可以找一本適合自己的專業python書籍，一邊學習一邊練習，掌握好基礎最為重要，多調試代碼，多積累開發經驗：

04、python高級進階

基礎掌握牢靠後，就是python高級進階，作為一門膠水型語言，python的應用範圍非常廣，廣泛存在於人工智能、機器學習、測試運維、網絡爬蟲、web開發等，每個方面都投入精力顯然是不可能的，根據自己所專注的方向以及所從事的職業，選擇一些常用的框架去學習，吃精吃透，多做項目最為重要，畢竟這是以後謀生的手段：

總的來說，python入門其實非常容易，語法簡單、易學易懂，零基礎也可以輕鬆掌握，但想學精學透實屬不易，需要一個漫長的積累過程，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。

小小猿愛嘻嘻

編程語言入門的標誌都差不多：只要成功地讓屏幕顯示出“Hello world”，就算入門成功。

當然，這個標準是低了一些……

要是一門編程語言入門，最少能配置它的環境，能用它解決一些日常問題，最少實現一些常見的算法，以及知道如果出了問題該去哪裡找到答案。

要是認同這個入門標準的話，python入門只要靠看幾本書以及做相應的練習題就差不多可以達到了。

第一本是《笨辦法學python》。這本書列出了52個python小問題，讓你可以在幾天內大致瞭解python這門語言的基本邏輯。

然後可以看一下《簡明python教程》，可以瞭解關於Python的更多內容。這本書比上一本涉及到的東西多一些，可能需要做一些筆記並且經常複習一下。

然後，可以看《Python學習手冊》。這本書算是進階圖書，他本來就是基於一套不錯的培訓教程而寫的，安排合理且內容豐富。

看完了這些書，把裡面的東西記住了，做完了所有習題之後，就可以說python已經入門了。

剩下的，就是去碰到問題，然後google一下如何解決了——也就是進入程序員的日常了。

葉猛獁

我們該如何學好Python，這個問題其實也一直困擾著我，雖然接觸Python也超過3年了。平時用python更多的是解決工作中碰到一些數據問題。

學好Python，我的看法是打好基礎，不論何種語言，語法基礎是必須

python作為一種語言，語法是必須要掌握的，循環方面while，for都需要我們明確清楚的，不然寫個程序，結果你是不知道，只能碰運氣，運氣好知道答案，運氣不好死循環在那。應用崩潰了。

理解pythonnic概念，編寫優秀的代碼是Python學好的保證

什麼是pythonic，這是很難定義的，這就是為什麼大家無法通過百度得到結果的原因，就像問題一樣。對於Pythonioc可能大家有大家的看法，但是有一個具體的指南，那就是Tim Peters的《The Zen of Python》：

美勝醜，顯勝隱，簡勝雜，雜勝亂，平勝陡，疏勝密
找到簡單問題的一個方法，是取是唯一的方法

編寫python代碼的信條，以它為信條編寫出的其它代碼也會非常漂亮。

遵循Pythonic的代碼，看起來就像是偽代碼。其實，所有的偽代碼都可以輕易地轉換成可執行的python代碼。所以，pythonic我們可以這樣理解，充分體現python自身特色的代碼風格。

如何學好python，我認為必須做到打好堅實的基礎，不能因為語法的問題，出現錯誤；儘可能地做到Pythonic，pythonic提供了一個我們更加認識事物的可能，簡單就是美。

Bean蠶豆

人生苦短，I Write Python。這兩年隨著「人工智能」、「大數據」的爆發，Python進一步站在了風口。那麼，對於純小白，如何上手Python學習呢？下面談談自己的看法：

1、環境搭建

很多人都在糾結入門應該學 Python2 還是 Python3。這其實不是個問題。我從沒聽過某個人是 Python2 程序員或 Python3 程序員。二者只是程序不兼容，思想上並無大差別，語法變動也並不多。如果初學者的話，建議直接Python3開始，畢竟2已經被官方拋棄了。Windows平臺的話，直接在官方網站下載安裝包，一鍵傻瓜式安裝即可。