python学习具体计划有哪些

python学习具体计划有哪些

用Python编写代码一点都不难，事实上它一直被赞誉为最容易学

的编程语言。如果你准备学习web开发， Python是一个不错的开始，

那么python学习具体计划有哪些?以下是店铺分享给大家的python

学习具体计划的资料，希望可以帮到你!

python学习具体计划

一、清楚学习目标

无论是学习什么知识，都要有一个对学习目标的清楚认识。

只有这样才能朝着目标持续前进，少走弯路，从学习中得到不断

的提升，享受python学习计划的过程。

二、基本python知识学习

1.了解Python是什么，都能做些什么?

2.知道什么是变量、算法、解释器

3. Python基本数据类型

4.列表和元组的操作方法

5.字符串操作方法

6.基本的字典操作方法

以上这些可以略微掌握之后就进行下一步，遇到忘记不会的可以

再参考一下书和笔记。

三、掌握Python的条件、循环和相关的执行语句

任何知识它的基础知识都是有些枯燥的，现在我们就可以动手来

做一些逻辑层面的东西了。掌握 if、el、elif、while、for、

continue、break和列表推导式等这些语句的使用，还有程序中的异

常处理。

四、面对对象知识

面对对象OOP，更高层次的Python程序结构，代码的重用避免

代码冗余，打包你的代码，函数的参数、作用域等。

类，可以帮助我们减少大量的开发时间，提高编程的效率，对中

大型项目十分关键。

五、项目实践

在这个阶段，一定要多动手实践，查找和处理过程中遇到的错误

和异常，遇到问题多上网搜索，也可以加入我们。在成功的解决了这

些问题之后，会有一种很大的成就感，这样一个良性循环，才是你学

习Python这类程序语言的最大动力。

学习 Python 编程的几个资源

Python for Beginners

如果你的Python开发之旅有一段时间了，这门课程可能是一个很

好的开始。Python for Beginners课程是由Alex Bowers讲授的最全

面的Python课程之一，这套网络教程非常容易学习。是的，它需要付

一定的费用，但你是想单独学习，还是和其他30000名学生一起学?

报名本课程的好处是你将被授权访问一个只有付费会员的论坛，

Alex老师自己就驻扎在那，并且很乐意尽可能地帮你解决Python的

问题。我的意思是，在这个清单里任何的资源都是值得的，因为你投

入了一些成本额外收获了与人沟通的感觉会超越一切。

你可以使用优惠码：CODECONDO——它会给你一个固定的75%

的折扣，但激活只能在2014年9月3日之前——所以要快点，您可

以随时购买的这个课程然后用于以后的学习，不要把钱浪费在这笔交

易上!

译者注：翻译时距这篇原文的发布快两年了，所以想购买这套课

程的朋友还得是原价——$99

Learn Python The Hard Way (笨办法学Python)

这本书绝对是学习Python最简单的方法。你会被如此简单的基础

学习感到震惊，真实地感受到自己的学习历程，一步一步地获取新的

知识。我也感到它非常鼓励学习者去尝试并创造出自己的程序。

代码可能会很少，但是它们肯定会有助于你更好的理解语言本身

和语法。Python非常的流行，所以当你遇到了问题时，在类似Stack

Exchange这样的网站里有可能会找到答案，遇到问题需要解决的话尽

管地Google吧。

你会学到如何去：

在全平台上安装Python环境

写Python程序

理解Python语法和文档

像程序员一样思考

还有更多的东西

本书的HTML在线版本是完全免费的，大部分人使用的都是在线

版。我希望你购买完整的书或者给予一些捐赠，毕竟作者花了很大的

力气来完成它。如果你感觉视频更容易学习的话，它的高级版里就包

含了视频。

The Python Challenge

如果你的编程生涯中从没做过这样的挑战，这可能会有点难度。

但是配和上面介绍的那本书的话也不是很难，你应该尝试一下。它有

33个关卡(谜题)，你可以用Python编程技巧解决。

几百万的人都在试着解决这个，即使你不能完成所有的关卡，你

也会将学到很多新的东西，尤其是批判性思维和发散思维。你的大脑

会过热，但这是在编程!

Learn Python Programming @ Codecademy

你可能看到许多“大牛”程序员骂这个网站，但那并不重要。我

们想要做的是看看或者测试一门编程语言的基本语法是怎么执行的，

以及调用函数时做了些什么，除了简单地输出‘Hello World!’。

在这个Codecademy的课程中你将会学到如何使用文件和循环，

什么是函数以及他们能用来做什么。这些都是非常基础的，但是对初

学者来说都是很好的东西。当需要帮助时有一个用来交流的论坛，但

所有的东西都应该在你理解的范围之内。

你不需要安装任何工具，如果你想在你自己的电脑上重写一遍代

码以便更好地理解它，你可能唯一需要的就是一个Notepad++编辑

器。我就是这样做的，并且我向所有想学习编程的人都推荐

Codecademy，不管是Python还是其他的语言。

Intro to Computer Science @ Udacity

Udacity提供了一个很棒的免费课程，引你进入Python编程和学

习关于搜索引擎的许多东西，以及如何编写你自己的小型网络爬虫。

它的确是一个值得参与的课程，并且还提供了额外的指导和社区支持。

你可以报名成为付费学生得到导师的指导，并且可以在课程结束

得到一个证书，或者你可以自己使用免费的课件学习，遗憾的是付费

课堂的容量有限，所以你申请后需要加入名单等待。

它总共有11个课程，每一个都有讲解非常深入的文档。去它的官

方主页查看更多的信息或者你想问的问题的答案。

Google’s Python Class

Google它本身就被一大堆Python代码驱动着，只有他们提供社

区支持并且愿意帮助其他人学习这门语言才更有意义。这是我曾经最

喜欢看的指南和课程之一。它真的很详细，而且视频适合初学者，观

看起来也很有趣。

去看几分钟它的第一堂课，看看你是否喜欢那个老师，然后决定

是否开始学习Python!官方主页有这些练习题和例题的所有链接。

学习Python 的技术热文

《那些有趣/用的 Python 库》

本文整理了一些有趣有用的 Python 库，其中包括图片处理，视

频下载，财经数据接口包等等，需要的童鞋可以看过来啦。

《Python 爬虫实践：《战狼2》豆瓣影评分析》

本文用 Python 实现了简单的爬虫爬取了豆瓣的最新电影的影评。

主要分为三部分：抓取网页数据、清理数据、用词云进行展示。想学

习Python网络爬虫的同学可以作为参考。

《帮你提升 Python 的 27 种编程语言》

作为一名富有经验的程序员，本文提及到这些语言工具所涵盖的

概念帮助我们回想起那些我们曾经认为理所当然的东西。本文总结了

帮你提升 Python 的 27 种编程语言。

《Python 面向对象(初级篇)》

《Python 面向对象(进阶篇)》

本系列文章介绍了Python中面向对象相关的基础以及进阶的知识

点，内容详细通俗易懂，对Python初学者理解面向对象编程会很有帮

助。

《Python 爬虫实战：股票数据定向爬虫》

本文爬虫实战目标是运用python3.5， 获取上交所和深交所所有

股票的名称和交易信息，输出到保存文件中。学习Python爬虫的初学

者可以看过来。

《10 种机器学习算法的要点(附 Python 和 R 代码)》

本文为那些有追求的数据科学家和机器学习狂热者们，简化学习

旅途。这篇指南会让你动手解决机器学习的问题，并从实践中获得真

知。我提供的是几个机器学习算法的高水平理解，以及运行这些算法

的 R 和 Python 代码。这些应该足以让你亲自试一试了。

《Python vs Ruby: 谁是最好的 web 开发语言?》

Python 和 Ruby 都是目前开发 websites、web-bad apps 和

web rvices 的流行语言。那么要采用哪种语言来进行编程就需要好

好考虑了，因为每种语言都是自己的优缺点。这些优缺点都会影响我

们的决定。

《学习用 Python 编程时要避免的 3 个错误》

当你做错事时，承认错误并不是一件容易的事，但是犯错是任何

学习过程中的一部分，无论是学习走路，还是学习一种新的编程语言

都是这样，比如学习 Python。为了让初学 者避免犯同样的错误，本

文列出了我学习 Python 时犯的三种错误。

《150 多个 ML、NLP 和 Python 相关的教程》

本文中作者整理了在网上找到的和 机器学习、NLP 相关的教程资

源，其中文章将分四个主题：机器学习、自然语言处理、Python 和数

学。

《Python 魔术方法(Magic Method)》

在Python中，所有以“__”双下划线包起来的方法，都统称为

“Magic Method”,Python中所有的魔术方法均在官方文档中有相应

描述，但是对于官方的描述比较混乱而且组织比较松散。本文对魔术

方法进行了总结整理。

《用 Python 做股市数据分析(二)》

这篇博文是用Python分析股市数据系列两部中的第二部，内容基

于我在犹他大学 数学3900 (数据科学)的课程。这篇文章会讨论如何设

计用移动平均交汇点分析移动平均线的系统，如何做回溯测试和基准

分析，最后留有一些练习题以飨读者。