不知不觉已经在CSDN写了三百多篇博客，这些博客中，Python相关的内容占了绝大多数，而这些与Python有关的内容中，绝大多数又都是我个人学习的总结，本文希望把我的Python学习过程做一个总结，也希望能够帮助不同阶段的Pythoner。

入门

首先，对于尚未入门的朋友，这里准备了两篇，这两篇博客都是往年的1024程序员日时写的，也都得到了CSDN的鼓励，希望可以帮助初学者，找到学习Python的入门路径。

• 如果1个小时甚至都没法入门Python，那还是换个语言吧，或者干脆换个专业
• 如何用两个晚上教会妹纸Python

在初步入门之后，需要对一些最基础的Python模块有一个认识，比如对字符串、文件读写以及常见文件类型的处理方案：

• python字符串
• csv文件
• json文件
• 文件读写函数open
• time模块

python号称函数式语言，而下面的模块则是助力Python成为函数式语言的三大神器，其中运算符函数化可以提供括号风格的书写格式；functools可以加速Python的龟速循环与递归；itertools可以避免迭代对象对内存的大量占用。

• 运算符函数化operator模块
• 高手分界线functools
• 高手专用itertools

科学计算

在入门之后，就应该迅速累积代码量了，这里建议从数学模块开始。Python标准库中的数学模块有六个：Python内置的6个数学模块，但对于真正想做科学计算的朋友来说，那还是要学习Numpy的：Numpy专栏，而以下四篇博客是不可不学的：

• Numpy高性能计算数组array
• Numpy数学函数
• Numpy生成等差数组
• Numpy 逻辑函数和位处理函数

除了Numpy之外，对Pandas的逻辑也可稍加涉猎：Pandas绘图函数总结

并发与混合编程

一般来说，并发与混合编程更多解决的是效率问题，而非功能问题。而当一个程序员对效率产生需求的时候，说明他已经真正是一个程序员了，而对多线程和多进程的友好支持，挽救了Python的速度，如相对多线程的机理和使用方法有一个了解，这篇博客不可不看： Python多线程详解

由于多进程和多线程的语法过于雷同，所以并没有总结，而只针对多进程通信的部分内容做了说明。

• 进程通信
• 进程池

此外，这篇用了cuda之后速度起飞，尽管主要目的是介绍显卡计算，但测试了多线程和多进程的对比，值得一看。

如果想进一步提高Python的速度，可以利用Python的胶水语言的特色，通过Python和C的混合编程，达到开发速度和运行速度的双赢，走上人生巅峰

• Windows系统中python和C混合编程

标准库模块

Python标准库中封装了大量值得一看的模块，
os模块复现了操作系统的部分功能，提供了包括路径操作、进程管理等一些列功能。其中的os.path针对不同操作系统的文件组织方式，提供了相同的API，实现了跨平台

• 调用操作系统 os模块
• 路径处理之os.path
• 路径匹配 glob
• 高阶文件操作 shutil
• 系统设置 sys

字符串最核心的问题就是格式化与搜索，前者的功能由字符串本身实现，后者则需通过强大的正则表达式。pprint针对字典、列表优化了输出方案，textwrap解决了针对段落文本的格式化问题。

• 正则表达式 re
• 美化输出 pprint
• 段落格式化 textwrap

与日期时间相关的模块，实际上提供的也是一种转换功能，即如何将一串时间戳转换为可读的数字，或者更进一步，转换为可读性更强的字符串。本文整理了如下三个与日期时间相关的模块，其中time模块相对来说使用更频繁一些，除了获取系统时间之外，还提供了sleep这种暂停线程的系统功能。

• 日历打印 calendar
• 时区变换 zoneinfo

算法

Python最多的一个应用场景就是算法原理的开发和验证，我也通过Python实现了一些比较热门的算法，并且希望在2023年继续总结，争取完成：用Python实现100种智能算法，目前已经实现的算法有：

• 模拟退火算法
• 遗传算法
• 差分进化算法
• 粒子群算法
• 鸡群算法
• 闪电连接算法
• 世界被优化算法
• BP神经网络

此外，对sklearn库的聚类算法也做了一点总结

• KMeans聚类
• MeanShift聚类
• AP聚类AffinityPropagation
• Birch聚类
• DBSCAN

以及scipy中封装的一些优化算法：

• 在Scipy中调用差分进化算法
• 跳盆算法，来自物质结构的优化算法
• 双模拟退火算法dual_annealing

炫酷的应用

这些年也写了一些绘图相关的博客，这些内容虽然没有解决什么痛点问题，但对Python的理解以及编程水平的提高是有所帮助的，比如

• Python手搓太阳系

• 模拟三体运动

• 画个足球：实现正20面体；画3D足球1；画3D足球2

• 模拟双摆运动

• Python绘制复杂曲线

• 穿山甲字符画视频