Python就该这么学

牛牛码特 2021-09-13

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随着近年人工智能的兴起，尤以字节跳动为代表的科技公司的崛起，学习Python的热潮也是一浪高过一浪。相信不少小伙伴也对Python的学习抱有极大的兴趣。

那到底Python该如何学习呢？怎样才能快速上手呢？今天牛牛就来跟大家聊聊到底为什么我们要学Python，要怎样才能学好Python。

目前牛牛所在项目组也有相当一部分的项目是Python相关的，所以牛牛也是花了一定的时间系统的学习了Python，希望可以将学习的经验分享给大家，让各位小伙伴能少走弯路，快速上手。

为什么要学Python？学了有什么用？

在回答这个问题之前，先给大家看看下面这张图：

2020年5月份编程语言前20名排行

可以看到，在编程语言的排行中，Python已经超过了Java，升至第二位，并且还有继续上升的趋势。这么火热的势头，学好Python，“钱”途必定也是不可限量。

除此之外，Python相比于C++、Java，其语法更简洁、易上手，加上工具库完善，工程效率极高，坊间更是流传着如是说法：“人生苦短，我用Python“。而且Python应用领域广泛，数据分析、Web开发、科学与数字应用，甚至包括游戏开发都可用Python来完成。

看到集诸多优点于一身的Python，小伙伴们是不是已经迫不及待想要开始学起来了呢？下面就跟牛牛一起走进Python的学习之路吧。

学习路线

学任何东西都讲究一个循序渐进，由浅入深。这里牛牛给大家整理了一个Python的学习路线，方便大家快速上手到进阶，希望大家按照这个学习路线，都能取得事半功倍的学习效果。

新手入门

好的开端是成功的一半，入门一定要简单，能够快速上手、实践，这样才能收获学习的乐趣，最主要是增加自己的信心，这样才能有足够的动力持续学习下去。

Python比起其他编程语言入门门槛低，这里牛牛推荐边学习边实践，学习Python基础语法的话可以网上搜廖雪峰老师的Python教程来学习，个人认为是比较好的Python入门教程。

另外还得配合一些实战，牛牛这里给大家推荐一个Python实战学习地址：

github.com/jackfrued/Python-100-Days

各位小伙伴可以对照每个章节实战练习。

后台开发

学完了基础语法，Python就算是入门了，但距离成为一个合格的Python开发人员还远远不够。如果是想做后台开发的小伙伴，网络编程和web编程是必不可少的，牛牛这边专门整理了Python后台开发的一个学习路线：

Python后台开发主要为Web开发，当然也有进阶的网络编程开发。首先Web开发的话，推荐两个Web框架——Django和Flask，它们也是当下主流的Python Web框架。

学习好这两个框架就可以自己开发Web网站了，再配合Django实战项目，自己动手搭建综合成绩管理系统，Web开发这块就差不多掌握了。

Django学习地址：

https://www.djangoproject.com/

web项目地址：

https://www.oschina.net/code/snippet_209440_19482

网络编程相对更底层一些，要掌握网络编程，首先要学习tcp/ip协议以及io通信。关于这两块的学习，牛牛这里推荐三本书：

入门：《TCP/IP网络编程》

进阶：《Unix网络编程》，《Python网络编程》

网络爬虫

网络爬虫也是Python的一大用武之地。Python作为一门脚本语言，加上其成熟的多线程、多进程模型，以及丰富的语法库，使得它成为网络爬虫的首选。要学习网络爬虫，如学习路径图里所展示的一样，首先要掌握的是多线程编程，这里推荐书籍：《Python并行编程手册》

对并发编程有了一定了解之后，可以学习Python的爬虫库Scrapy。

Scrapy的官方文档：

Scrapy 2.5 documentation ‒ Scrapy 2.5.0 documentation

地址：

https://doc.scrapy.org/en/latest/index.html

Scrapy相关书籍：《learning scrapy》

之后建议看下目前在牛牛心中认为是最最系统最完善介绍Python爬虫的书：《Python网络数据采集》。

最后就是实战项目跟进了，推荐项目：知乎爬虫，项目地址：

https://github.com/LiuRoy/zhihu_spider

数据分析

Python在数据分析领域的地位不用多说，这里牛牛只跟大家分享一下Python在数据分析方向上的一些应用，以及要用Python进行数据分析，我们需要学习Python的什么内容。

就数据分析而言，远不是学习好Python就能掌握的，还需要深厚的统计学基础。统计学牛牛这里就不过多赘述了，推荐一本书：《深入浅出统计学》。

Python部分的学习可以参照一下这张导图：

主要是学习Pandas和Numpy以及matplotlib三个库。这里牛牛推荐两本自己看过之后觉得都还不错的数据分析相关的书：

入门书籍：《利用Python进行数据分析》

进阶：《Python数据科学手册》，前半部分是数据分析，虽然比较厚，但可以系统学习Numpy、Pandas。

还是老规矩，理论和实践相结合更香哦。最后就是数据分析的实战项目了：

https://github.com/py-bin/dianping_textmining

这个项目是一个大众点评评论文本挖掘项目，包括点评数据爬取、数据清洗入库、数据分析、评论情感分析等，通过这个实战项目的练手，你一定会对数据分析有一个更全面的认识。当然这也只是项目的入门阶段，师父领进门，修行靠个人，后续还得各位小伙伴自行多学习，多练习，才能成为一个好的数据分析师。

机器学习

最后就是现在最炙手可热的人工智能、机器学习领域了。这个领域对理论和数学的要求比数据分析要更高，如果是选定这个方向的小伙伴前期一定要把理论基础打牢实了，主要是一些机器学习以及深度学习的理论算法，包括前期的统计学基础，最后才是Python的实践部分。

关于机器学习和深度学习的学习路线牛牛也已经为大家整理好了。

可以看到在这个领域其实大部分还是理论部分的学习，涉及到Python相关的都是在最后的实战部分，人工智能主要用到三个库，Skicit-Learn、TensorFlow以及PyTorch。在理论基础上学习好这三个库，那么就算真正进入到AI领域了。

关于机器学习这块的实战部分，在学习导图里已经有所提到，这里就不再赘述，建议各位小伙伴去kaggle官方网站找到对应的项目练手。

Kaggle 主页:

https://www.kaggle.com/

Kaggle 路线:

https://github.com/apachecn/kaggle

牛言牛语

以上就是牛牛为大家整理的关于Python的学习路线，各位小伙伴如果按照以上学习路线，找准方向来学习的话，一定会取得事半功倍的效果。大家如果在学习过程中有什么疑惑的地方也会来公众号与牛牛交流。最后，祝大家都学有所成！

另外，关于Python的学习牛牛也整理了一份视频学习资料，有需要的小伙伴可以关注微信公众号回复【Python学习路径】即可获取哦~

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你好，我是牛牛，普通二本毕业。

本科进腾讯，去过外企，肝过头条。

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