Python 有哪些好的学习资料或者博客？

如果你不会其他语言，python是你的第一门语言：

• A Byte of Python （简明python教程，这个有中文版简明 Python 教程）是非常好的入门教程。



• Learn Python the Hard Way （Zed Shaw的免费教程，个人强烈推荐）
  

• Python, Django and Flask教程： Real Python （收费，需购买）

• short 5 minute video 解释了为什么你的出发点应该是要完成什么项目，或者解决什么问题，而不是为了学一门语言而去学一门语言。

• Dive into Python 3 是一本开源的python教程，提供HTML和PDF版。

• Code Academy 有一个为纯新手准备的 Python track 。

• Introduction to Programming with Python 介绍了基本语法和控制结构等，提供了大量代码示例。

• O'Reilly 的书 Think Python: How to Think Like a Computer Scientist 是非常好的入门教材。

• Python Practice Book 是一本python练习的书，帮你掌握python基本语法。

• 想通过做实际项目来学编程？看看这个 this list of 5 programming project for Python beginners（5个适合python初学者的编程项目）。

• Reddit的创造者之一写了一个教程，如何用python构建一个博客网站（use Python to build a blog.），使非常好的web编程入门。

• The fullstack python的作者写了一篇关于如何学习python的文章learning Python 。

• Learn Python in y minutes ，让你在几分钟内快速上手，有个大概了解。

• Python for you and me ， python的语法，语言的主要结构等，还包含来Flask Web App的教程。

• The Hitchhiker’s Guide to Python

• How to Develop Quality Python Code ，如何开发高质量的python代码

• The Python Ecosystem: An Introduction ， 关于python生态系统，虚拟机、python包管理器pip、虚拟环境virtualenv、还有很多进阶主题

• The Python Subreddit ，就是python的reddit节点（相当于中国的贴吧），是一个活跃的社区，可以交流讨论，解决问题等。

• Good to Great Python Reads ，收集进阶和高级python文章，讲了很多细微差异和python语言本身的细节。

• 博客 Free Python Tips ，有很多python和python生态系统的文章。

• Python Books ，有一些免费的Python, Django, 数据分析等方面的书。

• Python IAQ: Infrequently Asked Questions ，关于python 经常问到的问题。

一些技术交流会议的视频录像： best Python videos

• awesome-python ，收集了python各种非常好用非常酷的包，确实非常awesome，让作者相见恨晚（ I wish I had this page when I was just getting started）。

• easy-python

• Talk Python to Me ， 关注使用python的人们和组织，每一期都会邀请一些开发者谈谈他们的工作等。

• Podcast.__init__ ，关于python和让python更牛B的人们。

• Python Weekly ， 最新的python文章、视频、项目、资讯 。

• PyCoder's Weekly ，和python weekly类似。

• Import Python

New to programming

If you're learning your first programming language these books were written with you in mind. Developers learning Python as a second or later language should skip down to the next section for "experienced developers".

• To get an introduction to Python, Django and Flask at the same time, consider purchasing the Real Python course by Fletcher, Michael and Jeremy.

• This short 5 minute video explains why it's better to think of projects you'd like to build and problems you want to solve with programming. Start working on those projects and problems rather than jumping into a specific language that's recommended to you by a friend.

• CS for All is an open book by professors at Harvey Mudd College which teaches the fundamentals of computer science using Python. It's an accessible read and perfect for programming beginners.

• If you've never programmed before check out the Getting Started page on Learn To Code with Me by Laurence Bradford. She's done an incredible job of breaking down the steps beginners should take when they're uncertain about where to begin.

• Learn Python the Hard Way is a free book by Zed Shaw.

• Dive into Python 3 is an open source book provided under the Creative Commons license and available in HTML or PDF form.

• While not Python-specific, Mozilla put together a Learning the Web tutorial for beginners and intermediate web users who want to build websites. It's worth a look from a general web development perspective.

• A Byte of Python is a beginner's tutorial for the Python language.

• Code Academy has a Python track for people completely new to programming.

• Introduction to Programming with Python goes over the basic syntax and control structures in Python. The free book has numerous code examples to go along with each topic.

• Google put together a great compilation of materials and subjects you should read and learn from if you want to be a professional programmer. Those resources are useful not only for Python beginners but any developer who wants to have a strong professional career in software.

• The O'Reilly book Think Python: How to Think Like a Computer Scientist is available in HTML form for free on the web.

• Python Practice Book is a book of Python exercises to help you learn the basic language syntax.

• Looking for ideas about what projects to use to learn to code? Check out this list of 5 programming project for Python beginners.

• There's a Udacity course by one of the creators of Reddit that shows how to use Python to build a blog. It's a great introduction to web development concepts through coding.

• I wrote a quick blog post on learning Python that non-technical folks trying to learn to program may find useful.

Experienced developers new to Python

• Learn Python in y minutes provides a whirlwind tour of the Python language. The guide is especially useful if you're coming in with previous software development experience and want to quickly grasp how the language is structured.

• Python for you and me is an approachable book with sections for Python syntax and the major language constructs. The book also contains a short guide at the end to get programmers to write their first Flask web application.

• Kenneth Reitz's The Hitchhiker’s Guide to Python contains a wealth of information both on the Python programming language and the community.

• How to Develop Quality Python Code is a good read to begin learning about development environments, application dependencies and project structure.

Beyond the basics

• The Python Ecosystem: An Introduction provides context for virtual machines, Python packaging, pip, virutalenv and many other topics after learning the basic Python syntax.

• The Python Subreddit rolls up great Python links and has an active community ready to answer questions from beginners and advanced Python developers alike.

• Good to Great Python Reads is a collection of intermediate and advanced Python articles around the web focused on nuances and details of the Python language itself.

• The blog Free Python Tips provides posts on Python topics as well as news for the Python ecosystem.

• Python Books is a collection of freely available books on Python, Django, and data analysis.

• Python IAQ: Infrequently Asked Questions is a list of quirky queries on rare Python features and why certain syntax was or was not built into the language.

Videos, screencasts and presentations

Videos from conferences and meetups along with screencasts are listed on the best Python videos page.

Curated Python packages lists

• awesome-python is an incredible list of Python frameworks, libraries and software. I wish I had this page when I was just getting started.

• easy-python is like awesome-python although instead of just a Git repository this site is in the Read the Docs format.

Podcasts

• Talk Python to Me focuses on the people and organizations coding on Python. Each episode features a different guest interviewee to talk about his or her work.

• Podcast.__init__ is another podcast on "about Python and the people who make it great".

Newsletters

• Python Weekly is a free weekly roundup of the latest Python articles, videos, projects and upcoming events.

• PyCoder's Weekly is another great free weekly email newsletter similar to Python Weekly. The best resources are generally covered in both newsletters but they often cover different articles and projects from around the web.

• Import Python is a newer newsletter than Python Weekly and PyCoder's Weekly. So far I've found this newsletter often pulls from different sources than the other two. It's well worth subscribing to all three so you don't miss anything.

1. Python快速教程

vamei君的python系列博客，通俗易懂，零基础也能轻松读懂。整个系列博文分为Python基础、Python进阶、Python深入、Python标准库、Python应用等部分。相关系列博文由于受到了广大网友的一致好评，现已整理提炼成书出版。在京东上的好评如潮，有条件的可以直接入手书籍。

博客地址：Python快速教程

2.Python 开发教程

廖雪峰大大的Python教程，包括Python2.7和Python3两个大版本的教程。

博客地址：Python教程 - 廖雪峰的官方网站

教程在精不在多，如果希望通过博客学习python,如上两个博客足以。如果希望购买书籍，vamei君的书值得购买。

一、说明

面对网络上纷繁复杂的资料，自己真是眼花缭乱，学的毫无章法，东一榔头西一棒子，这样不仅知识不能成为体系，自己的学习进度也不容易掌握，收效甚微。突然有个想法，就是把自己这几天收藏的资料整理出文章出来，方便自己有章可依，逐步走上python小牛的境界……

PS:附上一些python相关的好文：

1.萧大的编程入门指南

货源通获赞无数的编程指南，介绍的不光是一门语言的入门，也是关于编程的入门，谈到了作为一名程序员，应该掌握的一些计算机知识。

2. Python 编码风格指南中译版（Google SOC）

3. PythonTab中文网

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二、Python社区

1. Python Tip社区

强烈推荐Python Tip,有刷题挑战赛，同时，也有很多在线教程！练手实操必备！

2. 啄木鸟社区

3. 编程指南社区Co

三、入门阶段

介绍一些入门的资料，对于有编程经验的同学来讲，入门资料学习并不是很费力。

1.简明教程

入门教程里，简明教程算是细节介绍相对详细的了，知识面也覆盖的挺全，入门资料的好选择。

2.笨办法学python

坚持看完了，尽管最后几章没去实现（主要是和我现在的需求不一致，不想花精力在那个上面）。有所收获吧，但是，确实是入门的，知识不全面，入门够用，风格特别，采用问答形式，学习过程挺有趣。

3.Python|Codecademy

在线挑战，还没用过，貌似现在对英文资料心里还有种抵触，必须克服！！！

4.实验楼python研发工程师

包含了Linux/Vim/Git/SQL/Python/Django/Flask等学习课程。

6.老齐的零基础学Python（第二版）

github版本，教程内容覆盖很全，也有实战项目介绍。

7.廖雪峰python2.7教程

现在已经有python3的教程了。

8.Vamei的的python快速教程

话说，我还加入了博主的粉丝群，后来加入了微信群，逗比一枚啊，现在好像去深造去了！博客文章还是很详细的~

总结到这儿我已经有乱花渐入迷人眼的感觉了！光是入门就这么多资料，看的过来吗？看完得到猴年马月啊！所以必须痛下决心，选择自己觉得好的就OK！青菜萝卜，各有所爱，别人觉得好的，可能在你这儿就是看着不舒服！好吧，自己就选择简明，笨办法，crossin，还有，codecademy!ok,暂时就这样了！

四、充实阶段

入门之后，对于这个语言的细节需要更进一步的了解，那么提升阶段必不可少。同时，对于计算机基础不好的同学，了解计算机及编程相关背景知识也很关键。

1.《Python基础教程》

根据自己学习javascript的经验，一本好的教材真是获益匪浅，它能让你明白很多底层的东西。比如红宝书《js高级程序设计》中关于闭包、原型链的讲解就非常详细！好吧，扯远了，因此，学习python也是一样，光是靠博客，在线文章是不能深入了解它的，选择一门经典教材是你深入了解一门语言的必经之路！当然，也有推荐《Python核心编程（第二版）》的，但是自己只买了《Python基础教程》因此，不做评价了，选中一本经典就可以了！何况自己离吃透它，还有很远的距离的！

2. MIT计算机科学及编程导论

3. Harvard:计算机科学cs50

2和3属于计算机入门课，之所以放到这儿，是因为介绍了计算机领域中相关的知识点，了解数据结构相关知识。其中，MIT的导论课老师的知识点是基于Python的，在学习时也能巩固Python。编程入门指南中强烈推荐的的两门公开课。（PS：网易真是良心，这两门课都有中英字幕的视频！）

4. Crossin教室

除了python教程之外，还有小程序，练手很好！在第一阶段入门之后，来这里做应用小程序，会找到成就感！除此之外，还有git等其他教程。是个不错的入门练手的地方。

五、升华阶段

有了扎实的基础，那么方向的选择显得尤为重要了。是数据分析，是web开发，还是游戏开发。下面暂时分为这三个方面整理一下：

5.1 数据分析

1. 《利用Python进行数据分析》

这本书是一本大而全的利用Python数据分析的书，数据分析入门肯定够够的，写的也很详细。书的作者就是开发了用于数据分析的著名开源Python库——pandas的作者！

2. scientific-python-lectures

英文资料，对Python数据分析中要用到的一些库，pandas,numpy,matplotlib等等做了简要介绍。Ipython Notebook形式的资料，示例代码都很全。

3. Matplotlib Tutorial(译)

Python制图的入门资料，强烈推荐！在线版的资料，作者排版也很舒服，示例代码也有，推荐！

5.2 web开发

1. 自强学堂Django基础教程

很详细的一个Django教程，作者很详细的介绍了每一步。有问题，作者回复也很详细，推荐！同时，自强学堂上也有很多其他教程，是个不错的网站，收藏！

2. Django搭建简易博客教程

建议和1结合看，1的介绍相对更详细一点。

3. 欢迎进入Flask大型教程项目

4. Flask指南

5.3 游戏开发

1. 用Python和Pygame写游戏-从入门到精通

六、 计算机素养

1.《深入理解计算机系统》

七、 Python面试题

1. 聊聊Python面试那些事儿

欢迎关注个人公众号『iPlayMichael』

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我来作补充。Planet Python就是一个聚合页，左面列出了很多博客地址，其中有很多Python核心开发者的个人博客。比如Vinay Sajip (Logging)，Nick Coghlan。

还有Flask的作者的博客 Blog | Armin Ronacher's Thoughts and Writings。和Mako、sqlalchemy、alembic的作者的博客 zzzeek。

Python学习资料我提一个大家都没有说的 GitHub - gregmalcolm/python_koans: Python Koans 。 你这新学Python的人练习的好项目，使用TDD的方式学习Python，类似于过关游戏。

欢迎关注本人的微信公众号获取更多Python相关的内容（也可以直接搜索「Python之美」）：

http://weixin.qq.com/r/D0zH35LE_s_Frda89xkd (二维码自动识别)

1、无开发经验，初学python
如果你不会其他语言，python是你的第一门语言：
A Byte of Python （简明python教程，这个有中文版简明 Python 教程）是非常好的入门教程。

Learn Python the Hard Way （Zed Shaw的免费教程，个人强烈推荐）
Python, Django and Flask教程： Real Python （收费，需购买）
short 5 minute video 解释了为什么你的出发点应该是要完成什么项目，或者解决什么问题，而不是为了学一门语言而去学一门语言。
Dive into Python 3 是一本开源的python教程，提供HTML和PDF版。
Code Academy 有一个为纯新手准备的 Python track 。
Introduction to Programming with Python 介绍了基本语法和控制结构等，提供了大量代码示例。
O'Reilly 的书 Think Python: How to Think Like a Computer Scientist 是非常好的入门教材。
Python Practice Book 是一本python练习的书，帮你掌握python基本语法。
想通过做实际项目来学编程？看看这个 this list of 5 programming project for Python beginners（5个适合python初学者的编程项目）。
Reddit的创造者之一写了一个教程，如何用python构建一个博客网站（use Python to build a blog.），使非常好的web编程入门。
The fullstack python的作者写了一篇关于如何学习python的文章learning Python 。

2、有开发经验 ，初学Python
Learn Python in y minutes ，让你在几分钟内快速上手，有个大概了解。
Python for you and me ， python的语法，语言的主要结构等，还包含来Flask Web App的教程。
The Hitchhiker’s Guide to Python
How to Develop Quality Python Code ，如何开发高质量的python代码。

最后我有建立一个python学习交流群，在群里大家相互帮助，相互关心。相互分享知识，多一个人多一个想法，只有人多的时候遇到问题才会有更多的人帮你解决问题，如果你也是愿意分享，不是单纯的伸手党我欢迎你来群里，先在搜索框里面加483在加上546 最后是416 这样你就可以找到组织大家一起来分享

快速学习python交流总群：619307290 >48354641

学习资料

1、入门阶段

• The Python TutorialPython guan官方文档，永远是最佳选择
• Google's Python Class Google的文档，质量相当高
• Python3 教程 | 菜鸟教程 如果英文不好，可以参考国内教程
• Learn Python the Hard Way 最简单的学习 Python 的方法， HTML 在线版是完全免费的
• 零基础入门学习Python 网易云课堂，老师诙谐幽默，上手快

2、拔高阶段

最好自己动手写一些项目，一定要使用GitHub

• Python_精选项目课程 实验楼提供在线编程及在线实训学习平台
• Django 开发内容管理系统 全面的中文教程
• Dataquest 提供了一系列和数据分析相关的Python教程
• Python爬虫学习系列教程 | 静觅 静觅的爬虫课程，名气非常大

3、方向进阶

来到这个时候，最好确立学习的方向。

• web开发（Django、Flask、Tornado） python web 入坑指南
• 数据科学（Numpy、Pandas、Matplotlib） 数据科学家的完整学习路径（Python版）
• 机器学习（scikit-learn、）scikit-learn: machine learning in Python
• 深度学习（TensorFlow）https://www.tensorflow.org/
• 网络爬虫（Scrapy）Scrapy 1.4 documentation

4、实战演练

• 有哪些适合新手练手的Python项目 非常全面的项目，强烈推荐
• 实战 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
• Python开源软件 开源中国社区的项目合集
• karan/Projects Python项目合集
• Python项目_W3Cschool极客导航 不仅有web开发，还有爬虫相关

博客列表

• 廖雪峰的官方网站 研究互联网产品和技术，提供原创中文精品教程
• 虫师 关于Python自动化方面的一位大牛
• 宁哥的小站 Python网络爬虫和机器学习
• 静觅 崔庆才的个人网站，在爬虫方面造诣很深
• Python, OpenStack 博客里面包含了很多python library的知识
• 货源通 - 与世界分享你的知识、经验和见解 隐藏着各种Python大神

最后推荐5个好用的Python IDE

1、Jupyter Notebook

Jupyter笔记本在2014年诞生于IPython。它是基于服务器 - 客户端结构的Web应用程序，它允许您创建和操作笔记本文档 - 或只是“笔记本”。

Jupyter Notebook提供了一个易于使用的交互式数据科学环境，涵盖许多编程语言，不仅可以作为IDE，还可以作为演示文稿或教育工具。对于刚开始使用数据科学的人来说，这是完美的！

可以在这里下载 Project Jupyter

2、PyCharm

PyCharm是由JetBrain的人员制作的IDE，该团队负责最着名的Java IDE，IntelliJ IDEA之一。

PyCharm的界面和功能对于那些有使用过其他JetBrain产品的人来说，是完美的。 此外，如果您喜欢IPython或Anaconda发行版，那么PyCharm可以将其工具和库（如NumPyMatplotlib）集成在一起，从而让您可以使用数组查看器和交互式图表。

下载地址PyCharm :: Download Latest Version of PyCharm

3、Visual Studio

另一个选择可能是Visual Studio代码。 这是由Microsoft开发的文本编辑器，但也可以用作IDE。 Visual Studio的一个好处就是Git集成。 像Atom一样，您可以使用此应用程序轻松地在存储库中提交，同步和创建分支。

Visual Studio包含一个名为IntelliSense的功能，它提供了基于变量类型，功能和导入模块的代码完成。 它还提供语法高亮和自动完成功能。

您可以在此页面上免费下载适用于Windows，Linux或MacOS的Visual Studio代码Download Visual Studio Code

4、Sublime Text

作为第三个替代选项，您还可以考虑强大的文本编辑器Sublime Text。 大多数人喜欢用户界面，非凡的功能和性能。 就像上面提到的其他文本编辑器一样，您可以使用插件扩展Sublime Text。 有关如何将Sublime Text设置为轻量级的一体化数据科学IDE的更多信息，请查看此页面。

您可以在这里下载Sublime Text Sublime Text - Download

5、Atom

由Github开发的开源文本编辑器。

虽然这个文本编辑器可用于许多流行的编程语言，如Ruby on Rails，PHP，Java等，Atom有趣的功能，为Python开发人员创造了一个很好的体验。A hackable text editor for the 21st Century

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Python从入门到进阶，吐血整理，有电子书、有视频、有社区、有博客、有周刊，感谢他们给Python社区做出的贡献。书籍的链接地址做了短链接处理，会自动跳转到京东

入门

《简明Python教程》 http://t.cn/RoaxJVZ 《父与子的编程之旅》 http://t.cn/RoAl1Xc 《笨办法学Python》http://t.cn/RXfbSxv 《深入浅出Python》http://t.cn/RoAWSpi 《像计算机科学家一样思考python》http://t.cn/RoARy2f 《Python编程：入门到实践》http://t.cn/Rou3NUn 《廖雪峰Python教程》 http://t.cn/R2PDyWN 《Python 入门指南》 http://t.cn/RoAYXK0

进阶

《Python学习手册》 http://t.cn/Ro3hvnw 《流畅的Python》http://t.cn/RoAkhNx 《Python核心编程第3版》 http://t.cn/Ro3hLLb 《Python进阶》http://t.cn/Rqw1hGY 《编写高质量Python代码的59个有效方法》http://t.cn/RoAHAZx 《Python CookBook》http://t.cn/Ro3Pexx， 在线资源： http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html 《Python源码剖析》 http://t.cn/RG7MWRf 《集体智慧编程》 http://t.cn/RoA82Y1 《Test-Driven Web Development with Python》http://www.obeythetestinggoat.com/pages/book.html 《The Hitchhiker’s Guide to Python!》http://python-guide-pt-br.readthedocs.io/en/latest/ 《Python Module of the Week 》https://pymotw.com/3/ 《算法》https://github.com/keon/algorithms 《利用 Python 进行数据分析》 http://t.cn/RoA8KAR

风格指南

官方Style：PEP 8 ：https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/#introduction Google Style：http://zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest/google-python-styleguide/python_language_rules/

视频

http://pyvideo.org/ 每年的Pycon大会视频都可以在这里看到。

博客

国外的

https://jeffknupp.com/ 作者出版过一本书《 Writing Idiomatic Python》 https://dbader.org/blog/ 15年开发经验的哥们帮你提高Python技能 http://eli.thegreenplace.net/ Google 工程师，多产作者 https://pythontips.com/ 作者是 EuroPython 讲师，出版过《Intermediate Python》 https://realpython.com/blog/ 提供Python教程、视频 https://www.pydanny.com/ 印度哥们，《Two Scoops of Django》就是他写的

国内的

http://zmrenwu.com/ https://funhacks.net/ http://python.jobbole.com https://laike9m.com/ https://foofish.net

IDE

Pycharm 社区版够你开发任何大大小小的项目了，前提是你的硬件配置要跟得上。 Sublime Text 相对来比较轻量级，配合插件开发，也是杠杠滴。 VScode也有不少人在用，功能也很强大，不过我没试过，如果你感兴趣，不妨一式。 Jupyter 数据分析的好工具

社区

StackOverflow

如果你的英语还过得去的话，那么你今后遇到关于Python的问题大部分都能都能Stack Overflow 找到答案，一起程序是算法+数据结构，现在是Google+StackOverflow

GitHub

全球最大的代码仓库聚集体，也是最大的程序员聚集地，但凡是想自己造轮子时，先去GitHub找找，有没有存在的轮子可以用。

货源通

Python话题 收集了近2万个Python相关的问题，上千的精华回答，如果你在学Python的过程遇到问题，上面有很多知心大哥哥、大姐姐会给你出谋划策。

segmentfault

segmentfault一个没有中文名的技术问答社区，

掘金

掘金 技术文章聚合网站，也有自己的专栏

CPyUG

华蟒用户组(CPyUG)聚集了中国玩Python最早的那批人，这个组织太神秘了，如果你还没加入，好像也不会错过什么。

V2EX

虽然在国内很难找到一个纯粹的 Python 论坛，不过V2EX可能是最接近的，尽管上面讨论的话题很多，不过都是围绕的是程序员的话题。

reddit

reddit 的 Python板块其实也很活跃

技术周刊

Pycoders每周发布一期Python相关的新闻、技术文章、项目、求职、演讲、书籍、讨论等。

还有一个类似的周刊叫 Python Weekly

码农周刊，上面基本都是干货，不全是python

大概浏览了一下这个问题下的答案，几乎都是清一色推荐 Python Web 方向的学习资源，给人一种 Python 就是用来做 Web 的错觉。不过大部分高票答案都出现在前两年，Web 开发确实也火过一段时间，但随着岗位工资的回落，这个风口很明显已经过去了：

就好像前两年读本科的时候，逢人就问我：“你会不会做网站呀？”

现在读研了，见面问好不是说：你会不会 R？就是问：你会不会 Python？

周围同学出去实习，5个里面就有3个在搞数据分析，实习工资一天就有400多还管饭，要是全勤那不就得直接月薪过万了？

当下这个风口属于数据分析和机器学习，我在 Udacity 上找到了下面这张图片，刚好列出了 Python 比较有前景的这几个发展方向。

根据 Stackoverflow 最新的统计结果显示，机器学习和数据相关已经成为了排名最前的高薪岗位（Web 的排名不忍直视 LOL）。

前两天一个许久未联系的学金融的女同学突然微信私我，我以为是想要给我科普一下关于安利或者是代购的小知识，结果问我：“你会 Python 吗？”这一来自第一高薪行业的不耻下问让我感到受宠若惊。

不过事实上也不奇怪，现在小学信息课教 Python ，2018年全国计算机等级考试考 Python，会编程正在逐步发展的像会用 Office 软件一样，成为一种普适性技能。即使你现在不学，只要你还在工作，总有一天得学，即使你不愿意学，总有人愿意学。和你在同一岗位的人，别人会编程你不会，人家就比你有竞争力。

在这里我也就根据最新比较火热的数据分析和机器学习两个方向，总结收集一下 Python 的学习资源，供有心的同学参考：

Python 入门

无论选择哪个发展方向，都要从基础入门开始。在这里为了照顾从零开始的同学，我也提供一些之前搜集的 Python 入门的学习资源。

一直以来，好多朋友都会问我 XXX 怎么入门之类的问题，尤其是编程领域的。我曾经总是会不耐烦地回答，入门去看官网文档啊？！这还用说？

后来我发现是我错了，我完全忽略了实际情况，这倒不是怪一个人英文水平差的问题。而是让一个人使用非母语去学习一个完全陌生领域的知识，真的会造成非常大的障碍。比如我让一个学金融的去看英文的 Python 官网文档，就好像是让我用日语学金融差不多的难度。

当然如果你不介意，也可以试着去阅读一下官方的新手教程（有部分中文翻译）：Beginner's Guide to Python

这里也有热心的同学翻译的：Python 2.7 & 3.4 中文官方文档

如果你对自己的英文有信心，可以去尝试一下一文学会 Python 的Learn Python in Y minutes

当然光读新手文档也是不够的，这只能够让你浅尝辄止。想要熟练掌握 Python 还需要阅读相关的教程：

• 简明 Python 教程
• 笨办法学 Python
• 廖雪峰 Python 教程

或者是一些更加系统的出版书籍：

• Python编程 从入门到实践
• Python基础教程
• Python学习手册
• Head First Python

可事实上，作为新手来讲，即使有这些中文的书籍和在线教程，学习起来也是相当吃力的。比如刚开始的字符串数字可能非常好理解，再往后的元组、字典什么的理解起来就很抽象了。

我还是推荐我一直推崇的 Learning by Doing 的学习方法，一定要边实践边学习，自己尝试写几段 hello world 程序，去跑一下代码，许多概念性的东西就会很生动了。

这里推荐一个在线交互式编程学习 Python 的网站：Python 3 Tutorial

也有许多同学比起阅读来说更喜欢看视频，国内的大多数视频版本过时，质量参差不齐，所以在这里只推荐几个比较权威的国外课程：

• udacity Python 入门 （硅谷教程，中文字幕）
• Introduction to Computer Science and Programming Using Python（MIT）
• Introduction to Python: Fundamentals （Microsoft）
• Python 3.4 Programming Tutorials （YouTube）

当然，如果这些资料还是不能满足你，你也可以试着自己去搜索一些相关的学习资源，但是注意要用可信的搜索引擎，别用百度：

当然如果你觉得自学没有自制力，读书看视频不如有人给你讲解，也不妨去参加一些线上或线下的 Python 相关的培训课程，但是选择的时候注意要擦亮你的火眼金睛，一定要选择那些有权威机构背书的，课程体系完善的；而不是那些臭名昭著，鼓动你去高息贷款的。

扎实掌握了编程的基础之后，就可以尝试开始向你感兴趣的方向发展。

数据分析方向

书籍

• 利用Python进行数据分析

学习参考

• 利用Python进行数据分析 第二版 (2017) 中文翻译笔记
• Data Analysis in Python
• A Complete Tutorial to Learn Data Science with Python from Scratch

在线课程

• Applied Data Science with Python
• Introduction to Python for Data Science
• Learn Python for Data Science - Online Course
• 数据分析入门

机器学习方向

书籍

• 机器学习实战
• Python Machine Learning
• 機器學習：使用 Python scikit-learn 使用手册

框架

• tensorflow
• scikit-learn

学习参考

• awesome-machine-learning python

金融方向

Bonus! 再附送一个 Python 金融方向的学习资源的收藏夹，需要自取：

Python for Finance

最后也奉劝同学们在学习的时候一定要戒骄戒躁，大数据/人工智能相关岗位的薪资虽高，对从业者的要求自然也很高，学习数据分析也好，机器学习也罢，不是掌握一门编程语言的语法，会跑几个框架的 hello world 那么简单。它们都要求你对数学、计算机相关的知识有着很深入的了解。踏踏实实掌握基础，学好概率论、微积分、算法、数据结构才是真。

Kaggle新开设的Python课或许就是你想要的。它小巧、免费、可在线系统学习，最重要的是，按每天只学习一小时来算，入门仅需7天。

一周的碎片时间，入门一种最 的编程语言，这究竟是个怎样的课程？

课程设置

这套免费的课程总时长只有7小时，共分为14个小章节，课程内容涵盖了基础理论和动手实践。

其中，理论课中注重Python的语法、调用函数、内置文档、数据类型、列表推导等最底层的基础内容，实践课重在“抛砖引玉”，专门设置课程讲解与外部库连接的使用技巧，为下一步的探索打基础。

整个14节的课程，每节课完成时长平均30分钟，7天你就能轻松入门Python了。

课程体验

量子位感受了一下，最大的体验是这个课程可以称得上是手把手教你了。比如在第一小节中，课程以一段具体的代码入手，逐行解释每一行的指令对应的动作，并逐行解释在代码块中不同行的具体作用。

细致程度如同高中数学老师在你耳边重复“奇变偶不变，符号看象限”。

地址传送门

7天速成Python课：
https://www.kaggle.com/learn/python

值得先码后看，祝你玩得愉快~

欢迎大家关注我们的货源通号：量子位

Python语言本身的话，建议不要去看很多资料。我推荐以下三本，分别对应入门、进阶、专家三个级别：

• 官方文档 : 直接看最新的就行了，没必要看python2的老文档。入门的话没必要全看完，直接看语言部分，标准库的部分直接跳过。先学会基本姿势就可以了，例子看不懂的回头再看都行。实在看不懂就照抄着在REPL里面打一遍。
• Fluent Python：非入门读物。对语言特性的进阶，包含了几乎所有Python语言的细节，非常推荐仔细阅读。
• Python源码剖析：高阶读物。关于语言实现的细节，非常有助于理解Python语言本质，特别当你中后期不得不面对各种性能坑的时候，会发现这些语言实现的细节是绕不过去的坎。缺点是这本书有点中古了，也没有再版，应该比较难找。

所有资料都是贵在精不在多。任何一本书能完完整整看完远比囫囵吞枣看一百本书要强。就好像高考刷习题，很多人刷了许多本看似很牛逼，其实远远不如好好刷透一本经典习题集效果要好。

关于英语的问题，很多答案提到了有中文资料可以快速入门。但是我还是鼓励看英语的资料。这个问题就好像你写代码要用键盘打字，是个绕不过去的坎，但是掌握起来有很容易。就好像你天天拿键盘聊qq，面对世界上最难的语言还是能一分钟几百字的速度输入一个道理。

编程语言的语法都很好入门，快则半天慢则几个礼拜。更重要的和更困难的其实是这个语言背后的生态。以下是我github里star的我认为值得关注的python项目。有些是工具，有些是框架，还有一些事学习资料。不管是对实战还是学习应该都会接触到。

• awesome python：很多答案有提到。就是个目录，要找什么东西可以先看一眼。
• tensorflow：无人不知无人不晓的机器学习框架。
• scikit learn: 最常用的机器学习算法包。
• httpie: 很好用的http request工具。python最多star项目之一。不管是平时命令行用来代替curl还是学习网络编程都是很赞。
• django: 最常用的web application framework，也是最有名的python项目。优点是开箱即用，工具链完备。缺点是有点复杂，定制相对困难。
• requests: 最常用的python http库。Kenneth Reitz的成名项目。
• keras: 另一个深度学习框架，搞DL绕不开的存在。
• ansible: 最有名的python自动化&运维工具。
• sentry: 非常好用的监控工具，吐血推荐。
• python pattern: 一些设计模式的python实现，供学习对比用。虽然python的世界里不是很看重这个。
• pipenv: python开发环境的新事实标准，用来取代之前的pyenv。
• ipython: 这个应该没有什么问题吧。不会有人乐意用原生的REPL。
• sqlmap: 最有名的数据库嗅探和入侵工具。
• fabric: 用来代替ssh的自动化工具。
• sanic: 基于python3 coroutine特性的web框架。风格接近flask。
• celery: 消息队列。相信我，你一定有一天会需要它的，一定！
• airflow: 好用的流处理框架。
• click: CLI工具命令库。
• bottle: 一个迷你web框架。
• jinja: 最有名的动态模板框架&工具。
• uvloop: 用cython实现的libuv，用来代替原生的asyncio。
• gunicorn: 常用的web容器。
• arrow: 好用的时间&日期库。
• mypy: python3 static typing工具。其实我内心还是期盼有一天python会支持基于static typing的JIT的。虽然这个可能性有点低。
• sqlalchemy: python生态中最常用也是最强大的ORM。
• flask: 最知名的python web框架。应该也是star最多的python项目。
• numpy: 这其实是个c项目，但是也是python最常用科学计算包。
• jupyter notebook: 最好用的程序展示和交互工具，没有之一。
• gevent: 最常用的异步库，也是最无脑绕开GIL问题的工具，没有之一。

以上这些项目应该已经包含了绝大多数的使用场景了。很多和这些项目有关或者依赖的项目因为显得重复就不列了。

学一门编程语言最重要的还是其生态，多用就会熟练。实在不行就用最笨的办法，照着抄。语言作为工具没什么难的，用多了就发现无他，唯手熟尔。

不废话直接上干货！

一、Python基础

• Python简明教程（Python3）
• Python3.7.4官方中文文档
• Python标准库中文版
• 廖雪峰 Python 3 中文教程
• Python 3.3 官方教程中文版
• Python3 Cookbook 中文版
• 笨办法学 Python (PDFEPUB)
• 《Think Python 2e》最新版中文
• Python 核心编程 第二版 中文
• 菜鸟教程 Python3基础
• W3cschool Python3基础
• Python最佳实践指南
• Python 精要教程
• Python进阶 中文版
• 中文 Python 笔记
• 莫烦python教程
• The Hitchhiker's Guide to Python
• 草根学 Python
• Python从入门到精通教程 视频（600集）
• Kaggle Python基础学习（英文）

二、Python资源

• Python中文开发者社区
• Python 资源大全中文版
• Python-100天从新手到大师（github）
• GitHub上入门开发项目汇总（含Python）
• Python面试题-1
• Python面试题-2
• Python面试题-3
• Awesome Python Applications 酷炫Python小应用
• Python艺术二维码生成器
• Python有趣脚本集合
• Python数据结构和算法（英文）
• Awesome Python Applications
• Python常见算法刷题
• Python 第三方库whl文件下载

三、Python爬虫

• awesome-spider 爬虫集合
• python模拟登陆&爬虫
• Python爬虫代理IP池(proxy pool)
• Python入门网络爬虫之精华版
• Python3网络爬虫实战
• 有趣的Python爬虫和Python数据分析小项目
• Python入门爬虫
• Requests 英文文档
• Requests 中文文档
• Scrapy 英文文档
• Scrapy 中文文档
• Pyspider 英文文档

四、Python可视化

• seaborn 英文文档
• seaborn 中文文档
• matplotlib 英文文档
• matplotlib 中文文档
• pyecharts 中文文档（官方）
• plotly绘图官方教程 英文文档
• bokeh动态可视化教程 英文文档

五、python数据分析

• pandas 英文文档
• pandas 中文文档（非官方）
• 利用python进行数据分析 第二版（中文）
• numpy 英文文档
• numpy 中文文档（非官方）
• numpy 100 练习题
• python科学计算笔记（英文）
• 数据科学速查表（英文）
• python data science handbook（python数据科学手册）
• data science python notebook（数据科学python笔记）

六、python机器学习

• AI Learning 机器学习实战 中文（GitHub 15000星）
• Kaggle 机器学习基础学习
• 动手学深度学习
• scikit-learn 英文文档
• scikit-learn 中文文档
• xgboost 中文文档
• machine learning mastery 博客（英文）
• 机器学习笔记 英文
• 面向机器学习的特征工程
• keras英文文档
• keras中文文档
• TensorFlow Examples
• 面试-机器学习算法试题及讲解（中文）
• 机器学习100天练习（英文）
• 机器学习100天练习（中文）
• 吴恩达-机器学习 视频（b站）
• 机器学习算法基础 视频（b站）
• 吴恩达-神经网络和深度学习 视频（b站）
• 李飞飞-深度学习与计算机视觉 视频（b站）
• kaggle等数据比赛TOP解决方案集合

更多关注：

此资源持续更新~~欢迎点赞收藏关注！

Python学习课程

Python - 100天从新手到大师

Github上star67.5K，100天Python入门、项目实战、面试都包含了，资料超全，讲解超细。包括：Python语言、Linux操作系统、 数据库基础和进阶、实战Django、实战Flask、实战Tornado、爬虫、数据处理和机器学习等。

基础算法（Python3）

面向零基础想找工作的同学，课程内容很实用，面试中常考的Python语言、算法和数据结构都cover到了。

第1章《零基础如何最短时间内拿到offer？》非常值得一听，能帮助你极大节省准备时间。

Python Tutorial for Beginners (For Absolute Beginners)

油管上的面向初学者的Python视频教程，主要是用语言讲解一些基础结构。

Introduction to Scripting in Python Specialization

Coursera上的Python教程，从一开始介绍一些基础的Python理论知识慢慢的引导到在实际案例中的应用，可以慢慢的对Python由越来越深的理解也能一步一步加强对Python内容的应用能力。

600集Python从入门到精通教程

1-3 天内容为Linux基础命令，4-13 天内容为Python基础教程，14-15 天内容为 飞机大战项目演练。

400全集python全套视频教程

第一章梳理Python语言基础，第二章讲解知识体系，第三章介绍Django这一Python Web 框架的重量级选手，第四章引入了Web 服务器软件的开源版本——Tornado。

Python全栈开发（入门到放弃）

B站上弹幕最多的Python视频Top5之一，评论里还有很多人一起打卡学习。还没用B站学习你就out了~

Python 基础和编码规范

鹅厂内部员工学习Python总结的一些方法，介绍了Python开发的基础，一个小时带你玩转Python。

Python博客

awesome-python

收集了python各种非常好用非常酷的包，确实非常awesome，75.3k star。

Python-guide

Kenneth Reitz 大神的 Python Guide，多向大神学习，准没错。

学习资源宜精不宜多，这几个学Python就足够啦~

有两件小事能帮助你更好地学习Python：

1. 点击链接免费试听《基础算法（Python 3）》，理清学习思路，高效学习，最快拿到offer～

2. 如果你想获得更多Python学习干货，欢迎添加微信jiuzhangsuanfa5，回复【货源通python】+试听截图，即可获得我呕心沥血整理的Python学习大礼包。

首先来看下Github上的一些适合新手的项目内容吧。

1.用少于 500 行的 Python 代码，你可以写出什么东西？相信你看完这个项目，会学到很多（每个项目的作者都是业内大神写的）

英文版：500lines

中文版（翻译未完成）：HT524/500LineorLess_CN

2.100天从入门到精通的 Python 学习项目。

Github地址：jackfrued/Python-100-Days

3. Python 实现各种常用算法的项目。

Github地址：TheAlgorithms/Python

4. Scrapy ：爬虫库，快速高级Web爬行和抓取框架，数据采集利器。

Github地址：scrapy/scrapy

5.Pytest：测试框架，轻松编写小型测试，然后进行扩展以支持复杂的功能测试。

Github地址：pytest-dev/pytest

然后，也推荐关注下这个问题。

先来整理下货源通上已有的一些不错的内容：

1. 你们都是怎么学 Python 的？
2. 如何系统地自学 Python？
3. 林梓：Python学习资料总结
4. 大牛推荐的10本学习 Python 的好书

接下来详细补充一些，我觉得还不错的内容。

在线教程：

简明 Python 教程
廖雪峰的入门教程
Vamei的Python快速教程

社区

Python开发者门户
啄木鸟社区

周刊

Python Weekly：每周更新，包括Python相关的文章、教程、演讲、书籍、项目、工作等。
Pycoder's Weekly：与Python Weekly类似，两者可以互为补充，了解过去一周动态。

书籍

《笨方法学Python》:以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。本书是基于Python 3.6版本编写的。

《Python 编程：从入门到实践》：全书分两部分：第一部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等强大的Python 库和工具介绍，以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D 游戏开发如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web 应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

转载自简书作者：Alpenbelieve
链接：https://www.jianshu.com/p/f310b73d6e9f

强调一点，以下推荐的都是关于纯 Python 3 编程的资料（也就是更偏向数据结构、高级语法、算法、编程思想的内容），而不是爬虫、数据分析、机器学习之类的资料。

我个人觉得，学好 Python 的数据结构和编程思想等内容非常重要（不止是 Python，别的语言也是一样），学习它们实际上就是提升自己的编程内功，当底子扎实了，再学别的具体应用都是小 case 了

• 《笨办法学python3》——适合入门初级学习者

用许多简单实例介绍了 Python 的强大功能，建议初学者跟着敲一遍代码。最后有个游戏的小项目，个人觉得那个不是很重要，主要是理解项目结构和函数调用的关系。

• Python 知识社区 ——适合初级中级学习者

这是一个国内的 Python 社区，在里面可以讨论各种问题，同时里面有一些优质的学习资料，如下图，还有一些官方文档的翻译。（PS：点击网站左上角，能看到 PHP、Go 和 Vue 等社区可供探索）

• 《Python进阶》——适合初级中级学习者

这本书是《Intermediate Python》的中文译本在线版，内容相对少一点，花不了多长时间就能通读一遍。

• Python最佳实践指南——适合初级中级学习者

这是著名的 Request 库的作者写的 Python 教程，里面有些内容还是挺不错的。建议重点阅读 写出优雅的Python代码 这一部分的内容，其他地方可根据自己需要阅读。

• Python Cookbook 3rd Edition Documentation——适合中级学习者，不适合初学者

非常推荐！强烈推荐！这本书是《Python Cookbook》3rd Edition 的在线中文版。内容真的非常不错，侧重编程思想。书的内容比较多，但是绝对值得慢慢品味，仔细学习

• 《Python Tricks》——英文，适合中级学习者

也是一本不错的书，里面介绍了一些实用的 Python 特性，和一些编程的技巧。（PS：在 csdn 有下载，虽然要的积分很高，但是淘宝搜索"csdn下载"就能发现新世界）

• wtfpython-cn——适合中级学习者

这是一个国外 Github 项目的中文翻译项目，介绍了一些 Python 中可能会出现的各种奇葩问题，并说明背后的原理。因吹丝汀~~~

• 《Effective Python——编写高质量Python代码的59个有效方法》——适合中级高级学习者

看名字就知道内容啦，里面有一些方法和思路还是很不错的。

• 《流程的python》——适合中级高级学习者

豆瓣上评分高达 9.4，书中包含了很多作者的思考和经验，内容有深度但是不难，即使看原版英语也能看懂，值得好好品读。

• 500LineorLess_CN——适合高级学习者

这是国外大名鼎鼎的 Github 项目 500LineorLess 的中文翻译项目，各路大神在 500 行代码之内实现一个牛掰的功能，学习一下他们的写法思路，绝对能学到很多，当然前提是你有不错的基础，能看得懂他们的代码...

大家可以看到，上面的推荐是以网站和书籍为主的。关于视频推荐没什么涉及，因为我基本是通过看书和网站来学习的，所以在此就不给出相关推荐了。

其实视频这个东西，还是需要看适不适合你，有的讲师大家都说好但是你觉得就那样，有的讲师一般般但是风格你喜欢，你愿意听，这也挺好。总之适合自己的就是最好的，去b站上多看看，也有很多优质的视频。

上面推荐的资料都有链接，有几本书虽然没给出链接，但是网上都能搜索到 PDF 版本，即使没有，也可以去淘宝咸鱼看看，大多数都是能找到资源的。