如何系統地自學 Python？

　　是否很是想學好 Python，一方面被雜事糾纏，一直沒能動手，另外一方面，擔憂學習成本過高，內心默默敲着退堂鼓?

　　幸運的是，Python 是一門初學者友好的編程語言，想要徹底掌握它，你沒必要花上太多的時間和精力。

　　Python 的設計哲學之一就是簡單易學，體如今兩個方面：

　　語法簡潔明瞭：相對 Ruby 和 Perl，它的語法特性很少很多，大多數都很簡單直接，不玩兒玄學。

　　切入點不少：Python 可讓你能夠作不少事情，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而且願意投入時間的。

　　廢話很少說，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、算法和數據結構、編程範式等，例如：變量和類型、循環語句、分支、函數、類。這部分知識也是具備普適性的，看上去是掌握了一種語法，實際是創建了一種思惟。例如：讓一個 Java 程序員去學習 Python，他能夠很快的將 Java 中的學到的面向對象的知識 map 到 Python 中來，所以可以快速掌握 Python 中面向對象的特性。

　　若是你是剛開始學習編程的新手，一本可靠的語法書是很是重要的。它看上去可能很是枯燥乏味，但對於創建穩固的編程思惟是必不可少。

　　下面列出了一些適合初學者入門的教學材料：

　　1「笨方法學 Python」：http://learnpythonthehardway....

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

　　2「廖雪峯的 Python 2.7 教程」：Home - 廖雪峯的官方網站

　　Python 中文教程的翹楚，專爲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!

　　這本指南着重於 Python 的最佳實踐，無論你是 Python 專家仍是新手，都能得到極大的幫助。

　　3「Python 官方文檔」：Our Documentation

　　實踐中大部分問題，均可以在官方文檔中找到答案。

　　4 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 中的各類概念。

　　Python 的哲學：

　　用一種方法，最好是隻有一種方法來作一件事。

　　學習也是同樣，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，可能須要閱讀講解數據結構和算法的書，這些知識對於理解和使用 Python 中的對象模型有着很大的幫助。

°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，即便徹底不瞭解不會使用，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，一下子看 2.7 一下子又轉到 3.0，或者徜徉在類庫的大海中沒法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什麼都要試試，或者參與編輯器聖戰、大括號縮進探究、操做系統辯論賽等無心義活動，或者成天跪舔語法糖，老想着怎麼一行代碼把全部的事情作完，或者去構想聖潔的性能安全通用性健壯性所有滿分的解決方案。

　　不少「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，學習原本就是個須要你去走彎路出 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，哪怕髒醜差，走不動了再看看有沒有更好的解決途徑。

　　本身走了彎路，你才知道這麼作的好處，才能理解爲何人們能夠手寫狀態機去匹配卻偏要發明正則表達式，爲何面向過程能夠解決卻偏要面向對象，爲何我能夠操縱每一根指針卻偏要自動管理內存，爲何我能夠嵌套回調卻偏要用 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，並非任何狀況下都是最有效最合適的。

　　技術涌進就像波浪同樣，那些陳舊的封存已久的技術，消退了早晚還會涌回的。就像如今移動端應用、手遊和 HTML5 的火熱，某些方面不正在重演過去 PC 的那些歷史麼?

　　所以，不要擔憂本身走錯路誤了終身，堅持並保持進步纔是正道。

　　起步階段的核心任務是掌握硬知識，軟知識作適當瞭解，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，一定會感到一陣空虛，懷疑這些語法知識是否是真的有用。

　　沒錯，你的懷疑是很是正確的。要讓 Python 發揮出它的價值，固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，若是你對計算機網絡，HTTP協議，HTML，文本編碼，JSON一無所知，你能作好這部分的工做麼?而你在起步階段的基礎知識也一樣重要，若是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，這就像工匠作石凳每次起錘都要思考錘子怎麼使用同樣，很是低效。

　　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

　　這裏列出了你在嘗試解決各類實際問題時，Python 社區已有的工具型類庫，以下圖所示：

　　你能夠按照實際需求，尋找你須要的類庫。

　　至於相關類庫如何使用，必須掌握的技能即是閱讀文檔。因爲開源社區大多數文檔都是英文寫成的，因此，英語很差的同窗，須要惡補下。

°2 書籍方面：

　　這裏我只列出一些我以爲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)

　　...

　　列到這裏已經不須要繼續了。

　　聰明的你必定會發現上面的大部分書籍，並非講 Python 的書，而更多的是專業知識。

　　事實上，這裏所謂「跳出 Python，擁抱世界」，實際上是發現 Python 和專業知識相結合，可以解決不少實際問題。這個階段能走到什麼程度，更多的取決於本身的專業知識。

¶ 深刻階段

　　這個階段的你，對 Python 幾乎瞭如指掌，那麼你必定知道 Python 是用 C 語言實現的。

　　但是 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，深刻到語言的內部，去看它的歷史，讀它的源碼，才能真正理解它的設計思路。

　　這裏推薦一本書：

　　「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，不過閱讀此書須要對 C 語言內存模型和指針有着很好的理解。

　　另外，Python 自己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，纔能有更深入的理解，也能瞭解到 Python 語言的根源。

　　這裏推薦一門公開課

　　「編程範式」：斯坦福大學公開課：編程範式

　　講師高屋建瓴，從各類編程範式的表明語言出發，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語言有很是深刻的講解，例如C語言的範型和內存管理。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衆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

　　每一個人學編程的道路都是不同的，其實大都異曲同工，沒有迷路的人只有不能堅持的人。雖然聽上去有點雞湯，可是這是事實。