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了解 Python 编程基础
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首先第一点，要能够看懂了解变量、基础语法、编程规范等，这些事能够上手编写Python 代码的前提。
其次第二点，对于数据结构，字符串、列表、字典等需要比较熟练运用。
刚开始的这部分就做一些简单的练习，构造出一个数据类型，然后再实现基本的用法。比如你自己构造一个列表，实现列表中数据的访问、更新、删除等基本操作，比如len()、max()、min() 函数，以及 append()、count()、extend() 等方法。
Python函数及流程控制
有了前面的基础练习之后，学习Python的函数和控制语句，是真正去解决问题的过程，如何将固定的功能模块封装成函数，如何实现判断和循坏，这些不仅是写出代码的必要条件，也是训练编程思维的必经之路。
流程控制比较好掌握一些，条件语句和循坏语句在不同的场景下练习几遍，知道判断和循环实现的过程就行。
利用Python做些事情
在前期的理论知识学透之后，你不妨尝试着利用利用Python做些事情，检验自己的学习成果，这样也能够巩固加深自己学习的理论知识。同时，可以查漏补缺，看看自己哪方面需要保持，哪方面需要继续学习。
这个时候不妨了解一些第三方库，你可以做更多的事情。对于不同的库，内部的方法、函数你还需要去熟悉，开始的时候先掌握少部分最常用的方法，在遇到实际的问题的时候，再去查对应的更多的用法，这样会更高效。
深入Python编程
首先需要了解Python的高级特性，如迭代器、生成器、装饰器等，了解类和面向对象的理念。深入下去，你可以去探索Python的实现原理，Python的性能优化，跳出Python语言本身，去了解计算机的交互原理，还有很长的路要走，但并不是每一个人都需要这个过程。
但这些确实是你在这个领域立足生根的重要条件，对于特别想要在IT行业发展的人来说，这个过程是非常有必要的。
关于初学者怎样快速入门Python编程，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
Python是一个通用编程语言，并很快成为每个自重程序员宝库中的一个必需品。
Python中有数不清的Web框架，从基本的微小架构到完整的架构，它们自有各自的优点。那么你准备使用它来做一些web开发，但在探讨细节之前，让我们从头开始。
学习Python的基础
截
至目前，Python有两个版本，2.7.5和3.3是目前Python的稳定版本。你选择哪个学习并不重要，因为区别非常小——尤其对于初学者而言。但
你应该知道，虽然Python 2有非常非常多的第三方支持，Python 3是设计语言的开发者关注的重点，很多第三方支持还没有移植到Python
3。这个选择需要你做出决定。然而，学习任何新的语言都会是一件令人却步的任务，找到合适的地方和人并从中学习是成功的一半。这是这篇指南的用处。让
Python简单、有趣并易于学习是你的蓝图。
1. Codecademy python课程
Codecademy做了一项伟大的工作，将python的课程放在了一起，这对于初学者快速入门Python非常有用。
2. ScreenCasts
对于绝对的初学者，有一些非常棒的截屏视频。
我学习python时参考的一些截屏视频是：
ShowMeDo's Python Screencasts
TheNewBoston's Python Programming Tutorials
两个教程非常优秀，你甚至可以在学习完这两个系列后开始编写脚本。非常建议观看下那些教程，它们是免费的，同时也是你将来参考时的非常好的资源。
3. Python的官方网站
当然，没有比官方的文档更加好的资源了。但并不推荐给初学者，因为涉及的概念更加深入和高级，但它仍然是最好的资源。
有了这个，你将拥有一些python知识，知道在python中怎么样处理东西。
读一些书
有过剩的免费高质量的电子书可供选择。下面的快捷清单列出了一些最好的书。你可以免费下载它们的电子版，或者如果你想支持作者的话，你也可以选择购买纸质书籍（或者捐赠），我相信他们将非常感激这种方式。
Think Python: How to Think Like a Computer Scientist
Think Python涉及理论方面的知识稍微多些。这可能会让初学者有些沮丧，但这本书在算法原理和高级概念上的相关知识非常值得一读。
Invent With Python
如果“边学边做”是你的方式，那么构建自己的游戏将会是一个非常值得的经历！在这本书中，AI Sweigart假设没有Python的知识，并全程带领你构建自己的游戏。
熟悉StackOverFlow
StackOverFlow不仅仅全是“新手”错误和问题；有一些非常聪明并乐于助人的人也在使用这个网站——从他们身上学习！
例如，看一下 Python的隐藏特性这个问题。
你这里看到的很多提示和技巧可能很多正式的教程不会涉及，但它们对于中高级Python用户非常有用。
进入Web开发
现在你完成了Python忍者训练，准备深入Ptyhon的Web开发，但现在的问题是有很多的框架，从中选择最好的框架非常困难，但从初学者的角度出发，Flask基本Web框架将非常适合Web开发入门，因为你仅仅需要知道Python就可以开始，而你已经学了很多知识了。
在你学习完Flask框架后，你将会知道创建静态页面非常简单，这是下一个问题出来了，使用它创建下一个web2.0的大应用合适么？答案是Yes，你可以用Flask创建任何你想的应用，但在通过很多步的努力之后，你会发现，你已经成功的重新建造了一个已经有的轮子，但它给予你巨大的灵活性和力量，一开始你可能会感觉势不可挡，而这也是很多初学者选择Django，然后在六个月左右换了其他的框架。
你可以读一下这个，知道哪些网站是由Flask驱动的
The largest site built with Flask
尽管Django和Pyramid也擅长Web开发，但他们是专为高级用户设计，而不是仅仅学习编写了几行python的初学者。但如果你想认真学习Web开发，学习Flask是个很好的入门框架，因为它不抽象任何事物，也没有任何魔法。
常用的库和工具
PyPy
如果你要做的工作是计算密集型的，那么你会发现Python的性能是一个瓶颈，这时候你就需要PyPy。PyPy是Python解释器的一个替代品，可以有效加快处理速度。
NumPy + SciPy
这两个库通常是一起使用的（SciPy依赖于NumPy）。如果你需要做一些复杂的数值计算或科学研究工作，那么这两个库将是你的案头好友。NumPy和SciPy扩展了Python的数学函数功能，可以大大提高你的工作效率。
BeautifulSoup
正如其名，BeautifulSoup确实是非常优雅的。如果你需要解析一个HTML页面来获取一些信息，你应该知道这是非常烦人的事情。BeautifulSoup的作用就是为你做这些事情，并为你节省时间。强烈推荐使用。
Python Image Library
The Python Image Library (PIL)是一个用来处理几乎所有图像操作的扩展库。如果你需要处理一个图像，PIL可以为你做很多。
了解了这些之后，你可以走上你自己的Python之路。
一些Web开发库
SQLAlchemy
SQLAlchemy是Python的一个SQL和对象关系映射（ORM）工具集。它功能强大，并且很灵活，使得应用程序开发者可以方便地进行SQL操作。
Alembic
Alembic是一个轻量级的数据库集成工具，主要和SQLAlchemy协同使用。
了解 Python 编程基础
首先第一点，要能够看懂了解变量、基础语法、编程规范等，这些事能够上手编写Python 代码的前提。
其次第二点，对于数据结构，字符串、列表、字典等需要比较熟练运用。
刚开始的这部分就做一些简单的练习，构造出一个数据类型，然后再实现基本的用法。比如你自己构造一个列表，实现列表中数据的访问、更新、删除等基本操作，比如len()、max()、min() 函数，以及 append()、count()、extend() 等方法。
Python函数及流程控制
有了前面的基础练习之后，学习Python的函数和控制语句，是真正去解决问题的过程，如何将固定的功能模块封装成函数，如何实现判断和循坏，这些不仅是写出代码的必要条件，也是训练编程思维的必经之路。
流程控制比较好掌握一些，条件语句和循坏语句在不同的场景下练习几遍，知道判断和循环实现的过程就行。
函数这个部分无外乎函数的定义、函数调用以及参数传递，但是要能够熟练地写出函数实现对应的功能，需要注意的细节很多。
利用Python做些事情
在前期的理论知识学透之后，你不妨尝试着利用利用Python做些事情，检验自己的学习成果，这样也能够巩固加深自己学习的理论知识。同时，可以查漏补缺，看看自己哪方面需要保持，哪方面需要继续学习。
这个时候不妨了解一些第三方库，你可以做更多的事情。对于不同的库，内部的方法、函数你还需要去熟悉，开始的时候先掌握少部分最常用的方法，在遇到实际的问题的时候，再去查对应的更多的用法，这样会更高效。
深入Python编程
首先需要了解Python的高级特性，如迭代器、生成器、装饰器等，了解类和面向对象的理念。深入下去，你可以去探索Python的实现原理，Python的性能优化，跳出Python语言本身，去了解计算机的交互原理，还有很长的路要走，但并不是每一个人都需要这个过程。
但这些确实是你在这个领域立足生根的重要条件，对于特别想要在IT行业发展的人来说，这个过程是非常有必要的。
以上就是关于如何快速入门Python编程的内容，希望可以为您提供一些帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师、Python编程素材及方法等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
在学习Python的路上，从入门到精通有那些途径？百度提问和解答的都很多，你可以百度下看看。我目前只是入门还谈不上精通，总结个人自学的经验，应从以下几个方面来理解：
1 为什么选择学python？
据统计零基础或非专业的人士学python的比较多，据HackerRank开发者调查报告2018年5月显示（见图），Python排名第一，成为最受欢迎编程语言。Python以优雅、简洁著称，入行门槛低，可以从事Linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能等职位，薪资待遇呈上涨趋势。
2 入门python需要那些准备？
2.1 心态准备。编程是一门技术，也可说是一门手艺。如同书法、绘画、乐器、雕刻等，技艺纯熟的背后肯定付出了长时间的反复练习。不要相信几周速成，也不能急于求成。编程的世界浩瀚无边，所以请保持一颗敬畏的心态去学习，认真对待写下的每一行代码，甚至每一个字符。收拾好自己的心态，向着编程的世界出发。第一步至关重要，关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路，并坚持走下去。
2.2 配置 Python 学习环境。选Python2 还是 Python3？入门时很多人都会纠结。二者只是程序不兼容，思想上并无大差别，语法变动也并不多。选择任何一个入手，都没有大影响。如果你仍然无法抉择，那请选择 Python3，毕竟这是未来的趋势。
编辑器该如何选？同样，推荐 pycharm 社区版，配置简单、功能强大、使用起来省时省心，对初学者友好，并且完全免费！其他编辑器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推荐了。
操作环境？Python 支持现有所有主流操作平台，不管是 windows 还是 mac 还是 linux，都能很好的运行 Python。并且后两者都默认自带 Python 环境。
2.3 选择自学的书籍。我推荐的书的内容由浅入深，建议按照先后顺序阅读学习：
2.3.1《Python简明教程》。这是一本言简意赅的 Python 入门教程，简单直白，没有废话。就算没有基础，你也可以像读小说一样，花两天时间就可以读完。适合入门快速了解语法。
2.3.2 廖雪峰编写的《Python教程》。廖先生的教程涵盖了 Python 知识的方方面面，内容更加系统，有一定深度，有一定基础之后学习会有更多的收获。
2.4 学会安装包。Python中有很多扩展包，想要安装这些包可以采用两种方法：
2.4.1 使用pip或easy_install。
1)在网上找到的需要的包，下载下来。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;
2)解压缩该文件;
3)命令行工具cd切换到所要安装的包的目录，找到setup.py文件，然后输入python setup.py install
2.4.2 不用pip或easy_install,直接打开cmd，敲pip install rsa。
3 提升阶段需要恒心和耐力。
完成入门阶段的基础学习之后，常会陷入一个瓶颈期，通过看教程很难进一步提高编程水平。这时候，需要的是反复练习，大量的练习。可以从书上的例题、作业题开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。我们收集了一些练习题和网站。可根据自己阶段，选择适合的练习去做。建议最好挑选一两个系列重点完成，而不是浅尝辄止。
3.1 多做练习。推荐网站练习：
crossin编程教室实例：相对于编程教室基础练习着重于单一知识点，
编程实例训练对基础知识的融会贯通；
hackerrank：Python 部分难度循序渐进，符合学习曲线
实验楼：提升编程水平从做项目开始；
codewar：社区型编程练习网站，内容由易到难；
leetcode：为编程面试准备，对初学者稍难；
牛客网：提供 BAT 等大厂笔试题目；
codecombat：提供一边游戏一边编程；
projecteuler：纯粹的编程练习网站；
菜鸟教程100例：基于 py2 的基础练习；
3.2 遇到问题多交流。
3.2.1 利用好搜索引擎。
3.2.2 求助于各大网站。推荐
stackoverflow：这是一个程序员的知识库；
v2ex：国内非常不错的编程社区，不仅仅是包含程序，也包含了程序员的生活；
segmentfault：一家以编程问答为主的网站;
CSDN、知乎、简书等
3.2.3 加入相关的QQ、微信群、百度知道。不懂的可以随时请教。
3.2.4 如果经费充足可参加编程实战的培训班（入门时不建议参加培训）。