如果你一直想学Python，但是不知道如何入手，那就别犹豫了。这篇文章就是为你写的。

根据我自己的经验来说，想从零开始学Python，以后也确实想找相关的工作，基本是下边这三种方式：

• 继续上学。报个这方面的专业，学上两三年，老师就在身边，有啥不懂的问题，直接办公室走一趟，毕业的时候去找工作不成大问题；

• 看书自学。这块可以看看我之前推荐的GitHub【Python百天之路】-骆昊，对细节把握很到位！

• 在网上找视频课自学。你可以利用碎片时间去学，时间上会更节省，我为了苦学Python大概买了十多门课吧。

读研读博这件事时间成本比较高，我对自己没有完全的自信，所以我思考再三，还是决定踏入社会浪潮了。（但是对于学习能力强，本科也比较优秀的学生，非常建议继续读研读博，未来踏入社会起薪会非常高，我现在身边就有两个博士大神，我只能膜拜了。。。）

进入社会之后，我基本就是买书和看视频自学，这回给你们来个全方位安利：

（Pycharm激活码+安装包、学习资料文末自取）

一、网站推荐

1、Python

Python初学者的法宝，如果你想下载Python，最好还是在这个网址去下，不要想着用一些不明来源的安装包。在这里，你不仅可以下载各种版本的Python源代码和安装程序，更有各种文献资料、Python交流社区，还会告诉你Python的最新行情，不得不感叹，这功能太强大！

2、菜鸟教程

站内的知识点很全面，无论你想学习哪种领域，都可以轻松在这里找到合适的资料。

3、Codecademy

这个学习网站很大的优势就是在浏览器上直接编写代码，轻松解决了初学者程序环境安装的困扰。

4、Coursera

如果你英文比较好，交流没有问题的话，比较推荐这个网站。这是一个课程学习网站，内容涵盖编程各个领域，目前已经和200+所大学合作课程，还可以在线读学士、硕士学位。

5、CSDN

如果说你的英文是难题，给你推荐CSDN，是国内老牌程序员社区，里边有各领域博文、资料、课程，基本很多专业问题都可以在这里查。

二、书籍推荐

1、《笨办法学Python》

如果是初学Python的话，没有什么编程基础，还是比较适合从这本开始学的。整体是以习题的方式开始引导初学者学习编程。

2、《Python Cookbook》

这本书既有知识点的详细讲解，又有更多高阶用法的延伸，对于已经有一定基础但是掌握不牢的同学来说，无疑是值得拥有的好书。

3、《流畅的Python》

这本书对于Python的高级用法探究很深入，涵盖了数据结构、对象、并行与并发、元编程等多个方向。

上面的这些书籍我都给大家准备好了PDF版本，有需要的文末自取就好了。

三、怎么学习Python？

在开始的时候，还是要强调一下怎么学习Python。Python是很多人做机器学习的语言，虽然Python相对来说比较简单，但也需要拳握好的学习路径，才能让我们的能力快速提升。

1.Python基础知识的学习

python是开源免费的编程语言，python比较简单，但仍然需要我们复出时间和努力去字习。首先就是我们学会看python语言、能用python读数据、写数据、分析数据。

整理了一些需要学习的基础知识：

• Pyton安装和环境配置

• 变量类型和运算符（int、float、complex、布尔类型、字符串、逻辑运算符等）

• 列表、元组、字典和集合（list列表、元组、dict字典、set集台等基本操作）

• 字符串常用方法（len()函数、split()分割、join()合并、 count()统计、index()检测、大小写转换等）

• 常用函数（for循环、if语句、zip函数、while循环等）

• 文件操作（文件路径、 read、open、 clos, write等函数）

• 模块和包（理解模块、包的概念；创建包、导入包等）

2.Python数据分析和可视化库的学习

在了解python基础知识的学习后，需要在数据分析和可视化方便有一些简单的学。这儿主要介绍四个入门必学的python库：numpy、pandas、scipy、matplotlib。

numpy

numpy是python中科学计算的基础库。可以应用在：数据分析、信号处理、图像处理、地理处理、统计计算等众多方面。

中文文档：NumPy

pandas

pandas是基于numpy的开源数据处理库，可以提供高效、灵活、丰富的数据分析工具。在进行数据分析的时候，让数据清洗、分析和可视化更加简单高效。

Scipy

Scipy也是依赖于numpy库的科学计算库。Scipy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算，这些功能对于我们在进行数据分析的时候都是很重要的。

官网：SciPy

matplotlib

matplotlib是很多学习python初学者接触的第一个数据可视化库，提供了很多绘图功能，也有很多各种类型的图表和图形。

matplotlib官网：https://matplotlib.org/

matplotlib官网例图：https://matplotlib.org/gallery.html

注意

根据上面我说的方法学习并掌握了Python之后，你们是不是以为就完事大吉了？

当然不是。

若不加以干涉，不出一个星期，你就能把学到的新知识几乎忘光。

如果你不希望自己辛苦学来的Python知识被如此轻易浪费掉，怎么办？

实践

你应该实践。

实践Python技能，未必一定要找个世界500强企业的核心技术部门，“996”工作N年才能完成。

你可以从生活中寻找各种有趣的问题，然后思考能否用Python编程来解决它。

我真正觉得自己初步掌握了Python，就是在完成了我的第一个github项目之后。

项目非常简单，就是用Python作为胶水语言，把一系列工具连接在一起。可以把Markdown撰写的内容随心所欲一键变化成各种格式。

有很多朋友私信问我Python学习有没有什么好的资料，下面我给大家整理了一些不错的学习资料，想学的可以看看。

Python系统学习资料

如果你也想自学Python，可以关注我。我会把踩过的坑分享给你，让你不要踩坑，提高学习速度，还整理出了一套系统的学习路线，这套资料涵盖了诸多学习内容：开发工具，基础视频教程，项目实战源码，51本电子书籍，100道练习题等。相信可以帮助大家在最短的时间内，能达到事半功倍效果，用来复习也是非常不错的。

1.Python系统学习路线图

2.Python必备开发工具

3.看视频进行系统学习

先在网上康康达人分享的视频、干货，通俗易懂，形成初始概念；你会发现博主们在进阶成大神之前他们的学习途径有哪些，找到适合自己风格的课程；

不过这样学习技术比较杂乱，所以通过更加系统的视频来学习，效果更好，也更全面。

4.实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。