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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我有意开个Live讲讲这个笔记的内容,忙完这个月就开,等我发一个内容大纲的文章!!




以及,实体书了解一下?书名叫《自学Python——编程基础科学计算及数据分析》,内容根据我的笔记增查删改了一些,加了一些背景介绍,可以对照两边的目录看差异。


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:

收录于知乎周刊 ·
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:
  1. 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。
  2. 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」:learnpythonthehardway.org
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」:Home - 廖雪峰的官方网站
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!」: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」:Our Documentation
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:Python Tutor
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」:vinta/awesome-python · GitHub
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」:集体智慧编程 (豆瓣)
❖「数学之美」:数学之美 (豆瓣)
❖「统计学习方法」:统计学习方法 (豆瓣)
❖「Pattern Recognition And Machine Learning」:Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖「数据科学实战」:数据科学实战 (豆瓣)
❖「数据检索导论」:信息检索导论 (豆瓣)

爬虫:
❖「HTTP 权威指南」:HTTP权威指南 (豆瓣)

Web 网站:
❖「HTML & CSS 设计与构建网站」:HTML & CSS设计与构建网站 (豆瓣)

...

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」:Python源码剖析 (豆瓣)
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」:斯坦福大学公开课: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 > .<