python入門學習指南
對於初學者，入門至關重要，這關係到初學者是從入門到精通還是從入門到放棄。以下是結合python的學習經驗，整理出的一條學習路徑，主要有四個階段
no.1 新手入門階段，學習基礎知識
總體來講，找一本靠譜的書，由淺入深，邊看邊練。
網上的學習教程有很多，多到不知道如何選擇。所有教程在基礎知識介紹方面都差不多，區別在於講的是否足夠細（例如執行原理）以及是否有足夠的練習。目前推薦大家看書《python程式設計 從入門到實踐》，作者是美國教師，內容從基礎知識開始，循序漸進，層層深入，適合零基礎者。課程內容第二部分有三個專案實戰：外星人入侵、資料視覺化、web應用程式。
不要看很多本，專注於一本，從頭到尾看下去，把裡面的例子和習題都動手練習一遍，搞懂為什麼。程式設計從一開始就離不開練習，光看是不可能看會的。只有你在電腦上一行一行的敲**，才會發現其中沒注意到的細節問題，才能有更深刻的理解。縮排、大小寫、括號、引號、**執行的方式等，都是早期學習的坑，切記，不要直接複製**，一定要手動去敲**、執行**。
這個階段最重要的就是：學好基礎知識。掌握了基礎之後，便可以開始做專案練習鍛鍊程式設計思維了。
no.2 做專案練習階段，鍛鍊程式設計思維
掌握了python的基礎知識後，你會寫**了，但是還無法掌握"程式設計思維"。因此需要更多的練習，來理解程式的結構設計、演算法等，能用1行**解決的事情，堅持不用2行**；能1秒運算完成堅決不用2秒
網路上有很多的的python入門練手專案，例如知乎《python 的練手專案有哪些值得推薦》，裡面有很多的練手專案。練習專案，可以鍛鍊自己的程式設計思維，同時了解python的內建庫和第三方庫，開始學習如何使用這些庫
程式設計入門最好能找乙個已經會python的人，在遇到問題時進行諮詢，可以少走很多彎路。但是，要學會檢視官方文件和搜尋，學會如何更好地提問。沒人願意幫你寫作業或是回答那些「一搜便知」的問題。學會解決問題的方法很重要，這將伴隨你的程式設計生涯。
no.3 真實的專案實戰階段，實際應用
經過一段時間的學習和練習，寫過一些小的程式之後，往往會陷入瓶頸，這個時候的你會寫**會做題，但是對於真實的專案開發依然缺少認識（例如如何開始寫遊戲"外星人入侵"），一旦程式規模較大就無從下手，不知道從**開始。這個時候可以去挑戰具體的專案了，爬蟲、web開發、資料分析、機器學習等廣闊的世界已經向你敞開
下面幾個圖譜可以提供給大家一些學習思路
在這個階段，需要有明確的開發目標，並且對目標做一定的設計和功能劃分，然後逐步開發直至完成。這其中會遇到各種問題，在不斷解決問題時，你的開發水平和問題解決能力也將隨之得到提高
還比如：以下是部分專案的實際應用，提供了解決思路和實現過程
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程式設計心態很重要，因為程式設計是個理論與實踐相結合的事情，並且實踐更重要。從簡單的程式開始，堅持練習。一定不能著急，欲速則不達。也不用太在意你做的專案本身是不是夠酷炫夠高大上。對學習階段來說，不管好專案壞專案，只要是在寫，都不浪費。當你的**行數積累的一定程度時，你會發現自己的程式設計能力已經和當年不是乙個檔次了
no.4 高階提公升，學習多執行緒和選擇方向
這個階段的你，已經可以寫專案了，但是對於底層可能了解的還不夠。例如，同樣的**量，如何使得**執行的效率更快更節省記憶體？這些需要不斷的提公升，需要學習多執行緒和多程序。我目前處於這個階段，也處於學習狀態，所以講的可能不完全對，一起探索
學習程式設計需要持之以恆，對於初學者需要選個感興趣的領域，選擇乙個方向，專注的深入學習，努力成為該領域的專家。當然，大神一般都是個個領域都神通廣大，誰讓我們是菜鳥呢，還是先選個方向踏踏實實的努力吧
資料分析方向
建議看《利用python進行大資料分析》，主要講pandas庫和資料分析。很多金融巨頭，用python進行資料分析。引用大神kirat的話說，「它正在快速代替主流金融機構中使用的工具和語言，並成為事實上的標準」
科學計算方向
建議看《python_sci用python進行科學計算》
ai的機器學習方向
ai的計算機視覺方向
建議看《python計算機視覺程式設計》，我還在看，雖然看得不多
網路爬蟲方向
原文：
Python 學習指南
經常能在 python 群裡看到很多新人在問一些非常基礎的問題,基本每天都在重複的問這些問題,在這裡就總結一下這些問題.首先宣告,本文不打算教會你 python,本文力圖陳列一些新手容易遇到的問題,並企圖教會你 如何學習 python,在遇到問題的時候如何提問.學習 python 的第一步需要選擇版...
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