作為一個自學了Python並且賺了一些外快的我，想為同樣愛好編程的同伴們做點什麼，於是有了本篇入門學習指南。（對了，我是產品經理。）
Python比較簡單，非常適合初學者入門，內置了各種庫，還有豐富的大約13萬第三方庫，掌握了語法和編程思維後，可以直接使用這些庫做出自己的產品。
這篇 Python 入門學習指南，針對沒有任何編程經驗、從零開始學習 Python 的小白，不管學習的出發點是出於興趣、工作需要、還是想要轉行。
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。以下是結合自身的學習經驗，整理出的一條學習路徑，主要有四個階段。
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（例如運行原理）以及是否有足夠的練習。目前推薦大家看書《Python編程 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項目實戰：外星人入侵、數據可視化、Web應用程序。
不要看很多本，專註於一本，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。編程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代碼，才會發現其中沒注意到的細節問題，才能有更深刻的理解。縮進、大小寫、括弧、引號、代碼執行的方式等，都是早期學習的坑，切記，不要直接複製代碼，一定要手動去敲代碼、運行代碼。
這個階段最重要的就是：學好基礎知識。掌握了基礎之後，便可以開始做項目練習鍛煉編程思維了。
掌握了Python的基礎知識後，你會寫代碼了，但是還無法掌握"編程思維"。因此需要更多的練習，來理解程序的結構設計、演算法等，能用1行代碼解決的事情，堅持不用2行代碼；能1秒運算完成堅決不用2秒。
網路上有很多的的Python入門練手項目，例如知乎《Python 的練手項目有哪些值得推薦》，裡面有很多的練手項目。練習項目，可以鍛煉自己的編程思維，同時了解Python的內置庫和第三方庫，開始學習如何使用這些庫。
編程入門最好能找一個已經會Python的人，在遇到問題時進行諮詢，可以少走很多彎路。但是，要學會查看官方文檔和搜索，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，這將伴隨你的編程生涯。
開設這個公眾號的目的，其實也是為了讓更多的人一起學習，少走一些彎路。我會定期更新一些項目練習，也會分享一些有用的學習資源，也歡迎投稿和諮詢。
經過一段時間的學習和練習，寫過一些小的程序之後，往往會陷入瓶頸，這個時候的你會寫代碼會做題，但是對於真實的項目開發依然缺少認識（例如如何開始寫遊戲"外星人入侵"），一旦程序規模較大就無從下手，不知道從哪裡開始。這個時候可以去挑戰具體的項目了，爬蟲、web開發、數據分析、機器學習等廣闊的世界已經向你敞開。
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。
以下是部分實際應用，提供了解決思路和實現過程，不要問我為什麼總是抓美女圖片，技術本無罪（天真的笑臉）：
這些案例基本可以算作完整的個人項目，甚至達到小的商業項目標準。
更多項目練習和實際應用，可在公眾號中查看，後續也會不斷更新。網路上也有很多資源，但是這裡就不推薦了，只建議關注知乎上的"Python"話題，太多反而不利於初學者，有用且好用的學習資源，以後再整理成單獨的資料。
編程是個理論與實踐相結合的事情，並且實踐更重要。從簡單的程序開始，堅持練習。一定不能著急，欲速則不達。也不用太在意你做的項目本身是不是夠酷炫夠高大上。對學習階段來說，不管好項目壞項目，只要是在寫，都不浪費。當你的代碼行數積累的一定程度時，你會發現自己的編程能力已經和當年不是一個檔次了。
這些案例基本可以算作完整的個人項目，甚至達到小的商業項目標準，可以進行商業性探索，想想怎麼賺點外快。或者，可以投遞簡歷，找一份滿意的工作。
這個階段的你，已經可以寫項目了，但是對於底層可能了解的還不夠。例如，同樣的代碼量，如何使得代碼運行的效率更快更節省內存？這些需要不斷的提升，需要學習多線程和多進程。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。
學習編程需要持之以恆，對於初學者需要選個感興趣的領域，選擇一個方向，專註的深入學習，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。
建議看簡單的框架flask，推薦《Flask Web開發：基於Python的Web應用開發實戰》。
建議看《利用Python進行大數據分析》，主要講Pandas庫和數據分析。很多金融巨頭，用Python進行數據分析。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」。
建議看《python_sci用python進行科學計算》。
建議看《Hands-on ML with Scikit-learn and TensorFlow》，還沒有中文版，我在看。
建議看《Python計算機視覺編程》，我還在看，雖然看得不多。6、網路爬蟲方向
對於沒有編程經驗的初學者，在學習python的時候，面對的不僅僅是這門語言，還需要面臨「編程」最常見的幾個問題，例如：
缺少數據結構、設計模式等編程基礎知識，只能寫出小的程序片段
雖然可能你寫了幾個小時也沒能在屏幕上打出一個三角形，或者壓根兒就沒能把程序運行起來。但相信我，幾乎所有程序員一開始都是這麼折騰過來的，所以一定要有信心，要做好心態上的準備。
找一本靠譜的書，由淺入深，邊看邊練，培養編程興趣和信心，使得自己可以一直堅持下去。有些書很經典，但未必適合，可能你寫了上萬行代碼之後再看它會比較好。
光看教程，編不出程序。從書上的練習開始寫，再寫小程序片段，然後寫完整的項目。
學會查官方文檔，用好搜索引擎和開發者社區，編程時總是會遇到問題，解決問題的方法主要就是查官方文檔、搜索引擎和開發者社區提問了。我經常去逛的StackOverFlow。
Github上的有很多優秀的項目，找一些項目的代碼，認真閱讀，讀懂別人的代碼，也是一種學習方法。
很多編程知識和文檔都是英文寫的，所以，偶爾補習一下英語吧，更有利於長遠發展。
希望和擁有共同愛好的小夥伴們一起創造有趣的事兒，歡迎留言。
