找了一堆Python教程自学，为何还是看不进去！那是因为你根本没找对方法

Python学不进

无法深入学习Python

我想说的就两个点：

第一：学Python以实用性为导向

第二：理解和运用

死记硬背的方式对于学习Python效果不佳。
没有听说过有程序员仅仅通过死记硬背来掌握编程技能。
应该深入理解代码的功能与用途。
为什么要这样设计呢？

比如 Python 的函数和控制语句，是真正去解决问题的过程。

如何编写判定条件与循环结构？如何将固定的逻辑功能模块包装成一个函数？你理解了其中的概念与语法结构，在实际动手编写代码时却感到困难。

再就是学了就要用起来，学以致用！

Python以实用性著称，在理论水平成熟后进行实践操作是最大的学习误区。确实如此，在学习过程中确实是这样；但若不加以运用就浪费了。

基础知识

想入门首先还是基础语法的学习，这是关键。

Python的基础语法分为两大类，在第一大类中是函数式编程领域，在第二大类中是面向对象编程领域。

这个阶段的重点：

① 掌握Python基础语法, 具备基础的编程能力 ；

② 建立起编程思维以及面向对象程序设计思想 ；

基础语法

计算机组成原理

Python开发环境

Python变量

流程控制语句

高级变量类型

函数应用

文件操作

面向对象编程

异常处理

模块和包

基础模块1

从基础规则出发，在Python语言特征的基础上，深入学习计算机领域中的编程语言，并掌握运行Python程序的方法以及变量的赋值技巧。

基础模块2

架构设计与组织架构涉及输入输出程序流程的详细规划标识符系统以及Python对象模型内存管理机制构成了动态类型系统的六大核心模块

两张基础知识导图能够辅助你系统地学习Python的组成部分及基本操作。

高阶语法

完成学习基础语法后，则练习算法题不成问题；然而面对更为复杂的环境与需求，则需要学习一些高级内容。

网络编程

并发编程

数据库编

正则表达式

Linux系统应用

函数的高级应用

Python语法高阶

此阶段的重点知识：

熟练使用Linux操作系统；

掌握网络编程相关技术, 能够实现网络间数据通信；

掌握程序设计开发中多任务实现方式；

深入掌握MySQL的操作技能, 高效率地编写各类数据库操作SQL指令, 同时具备处理Python与MySQL数据交互的能力；

掌握Python中的re模块的使用, 能够实现对字符串进行复杂模式匹配；

掌握Web服务器的工作流程, 以及Web框架的实现原理

总体而言，Python的基础语法相对比较容易掌握；就内容而言，在学习列表、函数、字符串以及流控等方面时会更加直观易懂

面向对象部分对初学者稍难一点，需要一点抽象思维。

想要入门一门语言还需要掌握两个关键环节：一是获取丰富的学习资源二是拥有强大的开发工具其中一个是学习资源另一个方面则是拥有强大的开发工具具体的学习资源位于文章末尾部分你可以直接找到并访问这些资源在文章结尾位置

开发工具

简单说几个，工具选择自己用得顺手的就行；

• IDLE

虽然很多人认为Python自带的工具包不够强大，在实际使用中可能会遇到一些问题和不便。然而，在我的经验中发现它的安装过程非常便捷，并且能够满足大部分初学者的需求。如果实在不适应的话，在掌握了一段时间之后可以选择其他更适合的工具有了。

• pycharm

专业级神器，缺点是比较笨重，平时写小程序的话一般不用。

• sublime text：轻量级神器

• Anaconda

集成了一系列重要的数据分析相关库，并且其安装过程较为便捷；据称其调试功能同样颇为强大。然而该系统明显的缺乏美观性，并且代码补全功能相对不够完善

• Ipython

也被称为Jupyter； Anaconda内置了Jupyter；作为一个新手；实时查看代码运行结果（这对新手来说非常方便）

再补充一点关于Python版本的选择问题吧？其实不用纠结太多细节啦！还是建议大家从Python3开始学习吧？因为Python3已经成为主流版本了。

注重实战

在这个阶段里，
必须积极进行动手实践。
我们应该坚信只有通过实践才能检验真理。
在处理过程中遇到的问题和异常情况，
在线资源或专业人士的意见至关重要。

尽管这个过程相当具有挑战性，在成功解决这些问题后会带来显著的成功感。这种正向反馈机制的存在，则成为你不断学习这类程序语言的动力。

实操网站

• GitHub

这个网站可以说是一个非常实用的工具，在这里能找到的项目训练材料也非常丰富。它的数量也相当可观，并且对于源码学习和版本控制系统来说也是不可或缺的平台。

• python3简明教程

一个系统的教学体系,通过细致地将知识划分为若干不同的类别来进行讲解,特别注重实际操作,对于初学者来说也相当实用。

提供了开箱即用的实验环境，免去了搭建环境的麻烦。

• 开源中国

开源中国社区的项目合集，里面还有福利项目。

• 廖雪峰的官方网站

廖雪峰老师的教程非常经典，可以当做Python的百科全书来参考。

对单练项目感到枯燥无聊吗？这些网站提供了丰富的在线编程练习资源，并通过游戏化的学习模式来提升你的编程能力。

① python100天从新手到大师：非常适合新手练习的项目教程

② py.CheckiO编程挑战练习：游戏闯关模式

③ Codingbat：在线编程练习网站

④ The Python Challenge：项目挑战型编程网站

细化目标

当你决定入门 Python 时，需要一个清晰且短期内可实现的目标。

例如你计划通过学习获取一份初级程序员职位，在目标明确后你需要掌握企业对初级程序员所需技能的要求

下面是我从某招聘网站找的一个初级 Python 工程师的任职要求：

1、熟悉 Python 及常用的 Web 开发框架；

2、至少熟悉一种数据库的使用，如MySQL、mongodb、redis等；

3、熟悉 Linux 操作系统及常用命令；

4、良好的编码习惯和文档编写习惯；

学习Python开发除了需要掌握语言基础之外

因此，在构建业务系统时需要依赖数据库作为支撑。

另外，在深入学习编程之前，请先对Linux系统的基本操作和常用命令有所了解。这是因为以后您会接触到的各种编程环境基本上都是基于Linux平台的。

如果想从事Web开发的话，则需要掌握HTML、JavaScript和CSS这些技术基础是学习前端开发所必需掌握的基础知识，并不需要深入研究只需要能够编写基本的HTML代码即可掌握基础内容

此外，还需要了解 HTTP 协议（推荐《图解HTTP协议》）；

目前流行的主要Web框架包括Django、Flask和Tornado。每个框架都有其独特的优势： Django 提供了丰富的文档资料； Flask 以其简洁高效著称； Tornado 则侧重于异步处理和高并发场景。

这里采用该技术进行Web开发基于Python的Flask框架，并参考书籍《Web应用开发实战（基于Python的Flask框架）》

Linux 用户通常会推荐《The Joy ofshell》，同样是一部广受好评的经典入门指南。它不涉及过多理论知识，并且内容较为集中。

MySQL专为数据库初学者推荐《MySQL必知必会》一册子。该书不足250页内容丰富、操作性强、没有复杂的理论知识堆砌。通读该书即可奠定数据库基础。

进阶提升

掌握Python进阶的最佳路径是在完成基础知识的学习后转往网络编程领域。其中可以从最基础的socket程序入手，在编写两台设备之间的通信程序的过程中逐步找到成就感。

然后继续学习socketserver模块和http.server模块；它们是各自独立包装的；你了解了这两个模块之后；明白了python面向对象的强大。

即使你现在写不了那么好的代码，但还是在进步。

特别关注http.server模块后发现它主要专注于构建一个基于socket库实现的Web服务器框架。观察到其中的代码后发现它主要专注于实现一个基于socket库实现的Web服务器框架。了解Python Web服务器开发的基础知识时会了解到这些核心功能都是围绕socket库展开设计与实现工作的。通过深入研究这些核心功能能够更好地理解Python Web服务器开发的基本思路与技术原理。

此时你的电脑充当了一个简单的Web服务器；通过浏览器能够访问该服务提供者提供的文件。

掌握了这些知识后, 就可以开始编写一个最简单的Web服务器了。实际上仅用几行代码便实现了这个目标, 每个代码段最多只能支持一台客户端。接下来要解决的问题是如何利用Python来实现多线程技术。

在Python中有三种方式，进程、线程和协程，进程先不说，聊聊线程和协程。

我觉得说起来就是说：线程和协程承担同样的功能职责；然而，在系统资源利用上更为高效的是协程模式——因为它完全无需CPU进行上下文切换操作；因此，在这种情况下最理想的选择应当是采用进程配合协程模式。

这时又进入了另一个学习阶段。初步认识协程后,从最基础的yield关键字入手,随后深入学习Python的异步机制,最后聚焦于高级的asyncio模块。

当下，在开发一些小程序时

若只是为了体验乐趣，则无需复杂配置即可将该方案部署于你的服务器上，并搭建基本功能的网页服务。如需进一步扩展，则可尝试开发一个简单的小型Web框架。

这时候就可以去了解爬虫了，毕竟服务端已经了解的差不多了。

开发服务端能带来便利, 开发者可以通过逐步积累经验来提升自己编写代码的技术水平. 现有的爬虫功能已经非常完善, 对于新手来说完全从头开始编写可能会觉得有些困难.

还是那句话，慢慢学，如果感兴趣，也可以写个小型的框架来玩。

接下来可以练习一些高阶内容。之前提到的一些与Python相关的编程课程，在高中知识水平范围内是可以掌握的。

但是你若想从事数据分析与机器学习领域，则需要具备扎实的学术基础，在具体应用中会涉及微积分、线性代数以及统计学等核心课程的学习。

当下，你可以先利用之前学到的爬虫知识来处理基础数据统计分析，并且逐步深入学习和实践。相信你很快就能明确自己的目标并取得进展。

想要做到这一点，过程可能不会有那么顺畅，坚持很重要。

Python学习资源分享

掌握Python无论是就业还是创业都十分有前途。但要真正掌握Python就必须制定科学的学习规划。最后整理并提供一套完整的Python学习资料作为入门指南，送给所有想开始编程的朋友。

一、Python入门

这些内容涵盖了Python在各个应用领域所需的基础知识。掌握这些技术对于想从事爬虫开发、数据分析或是人工智能研究都是非常必要的前提条件。所有高级的技术体系都源于坚实的基础。扎实掌握这些基础知识后，在未来的学习和工作中将更加顺畅。

包含：

• 计算机基础
• python基础

Python入门视频资料 ：

二、Python爬虫

如今爬虫技术已成为一项备受关注的技术,无论是作为个人兼职工作还是辅助提升工作效率的技术手段,都展现出显著的优势和应用前景

通过爬虫技术能够有效地获取相关信息，并在此基础上进行筛选以筛选出我们需要的关键信息

这一项信息收集、分析与整合的任务具有广泛的适用性。无论是生活服务、出行旅行还是金融投资领域；亦或是各类制造业的产品市场需求等都可通过爬虫技术获取更为精准和有效的数据，并加以充分利用。

Python爬虫视频资料

三、数据分析

经管学院发布《中国经济数字化转型的人才与就业研究》，显示2025年数据分析人才需求预计为2300,000人。

面对如此庞大的人才缺口，在数据分析领域呈现出一片广阔的蓝海景象！其实起薪10K在职场中已经是再普通不过的事情了。

数据分析资料 ：

四、数据库与ETL数仓

企业定期将冷数据从业务数据库中迁移出去至独立设置的历史数据存储区域以便于各部门依据业务特点为…提供统一的数据支持而该区域即被定义为数据仓库

传统的数据仓库集成处理架构采用ETL模式，在ETL平台上实现以下功能：首先通过从源数据库中提取所需信息完成E步骤；接着对不符合规定格式的数据执行清洗工作以确保质量；随后将原始数据经过转换为根据业务需求对表进行多维度或多粒度的统计计算，并遵循各项业务规则；最后是将经过处理后的信息按增量式、全量式或不同时间段的方式加载至目标仓库存储

五、机器学习

机器学习是一种对计算机一定量数据进行学习的方式，并被用来分析和评估其他数据集。

机器学习的核心在于基于算法分析数据并从中提取规律性信息，在此基础上能够根据新的输入做出判断或预测。换言之, 计算机通过从获取的数据中建立特定模型来进行推断的过程, 其机制与人类的学习过程具有相似之处, 例如人类通过积累一定的知识经验来应对新的问题挑战。

机器学习资料：

六、Python高级进阶

从涵盖基础语法到丰富而深入的知识体系,通过学习编程语言的设计原则,系统学习后将全面掌握Python编程的基础知识与高级技巧.

通过这一阶段的学习和积累, 大家基本上已经满足了企业人才需求。如果大家还不知道如何寻找面试资料与简历模板, 我这里也为大家整理了一份详细的资源库, 真的可以说是保姆级的学习路线。

但是编程并非一劳永逸,而是需要持续不断的努力与练习.编写这份学习指南的目的在于促进交流与共同成长.不论是编程初学者还是有一定实践经验的专业开发者,我们都相信这份指南都能带来帮助.

并非一蹴而就；而是需要持续的努力与实践。为这份学习路线进行了规划；旨在促进共同进步，并使自己有机会回顾一些技术要点。不论是编程初学者；或是有一定实践经验的专业人士；我们都相信从中可以获得收获。

保证100%免费

确保无任何额外费用

确保无任何额外费用