自的同学的是非常想学好 Python 的, 想在有一技能生活或着兴趣. 一方面被七七八八的琐事纠缠, 一直没能动手, 另一方面, 担心学习的费用高, 心里默默敲着退堂鼓?
那恭喜您有幸的看到了这篇文章, Python 是一门对初学者编程语言, 想要完全掌握它, 你不要花上太多的时间和精力. 甚至短时间内就能学会, Python 的设计哲学之一就是 < u style="text-decoration: none; border-bottom: 1px dashed rgb(128, 128, 128);"> 简单易学 </u>, 体现在两个方面:
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.
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. 所以 python 又被叫做胶水语言
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.
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, 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.
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.
希望想学 Python 想学编程的同学, 不要犹豫了, 看完这篇文章, 另外, 欢迎和本喵交流 交流 python 学习经验哦!
下面列出了一些适合初学者入门的教学材料:
《python 从入门到实践》
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.
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.
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, 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.
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...
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.
在这个阶段, 不可避免要接触大量类库, 阅读大量书籍的.
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.
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:
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.
在新的一年里祝学 python 的小伙伴, 心想事成, 万事如意, 写的代码没有 BUG.
来源: http://www.jianshu.com/p/6c29fc7d3463