一、学习路线

Python和Tableau都是当前市场上非常热门的数据分析和可视化工具。下面是Python Tableau的学习路线：

1. 学习Python基础知识：Python是一门非常易学易用的编程语言，可以选择相应书籍进行学习，如《笨办法学Python》、《Python编程快速上手》等。

2. 学习Python数据分析工具：Python的数据分析工具非常丰富，在这里我们推荐学习NumPy、Pandas和Matplotlib。

   1. NumPy：NumPy是Python的一个扩展程序库，支持大多数的数学运算，如矩阵运算、随机数生成、统计分析等功能。可参考《Python数据分析基础》等书籍进行学习。

   2. Pandas：Pandas主要用于数据处理和分析，提供高效、灵活和快速的数据结构，可以处理结构化和缺失数据。可参考《Python数据分析第二版》等书籍进行学习。

   3. Matplotlib：Matplotlib是Python的一个二维绘图库，支持多种图形格式，并且可以与多种图形界面工具集合使用。可参考《Python数据可视化》等书籍进行学习。

3. 掌握Python机器学习工具：Python在机器学习领域也有着不可替代的地位，TensorFlow就是其中的代表之一。可以选择学习TensorFlow、PyTorch等常用工具，可参考《Python机器学习基础教程》等书籍进行学习。

4. 学习Tableau基础知识：Tableau是一款业内领先的数据可视化工具，可以选择学习《Tableau数据可视化基础教程》等书籍进行学习。

5. 探索Tableau的高级功能：学习了Tableau的基础知识后，可以进一步深入学习其中的高级功能，如数据挖掘、数据解释等，可参考《Tableau高级数据可视化》等书籍进行学习。

6. 实际应用：学习了Python和Tableau后，要对所学知识进行实践，如进行数据分析、制作数据可视化等。

二、参考资料：

以下是Python和Tableau的相关参考资料：

1. Python：

   1. 《笨办法学Python》- Zed A. Shaw
   2. 《Python编程快速上手》- Eric Matthes
   3. 《Python数据分析基础》- Wes McKinney
   4. 《Python数据分析第二版》- Wes McKinney
   5. 《Python数据可视化》- Hadley Wickham

2. Tableau：

   1. 《Tableau数据可视化基础教程》- 唐·库克
   2. 《Tableau高级数据可视化》- 妮可拉·利梅尔

三、优秀实践：

以下是一些优秀的Python Tableau实践案例：

1. 使用Python对心血管疾病进行分析并通过Tableau进行可视化展示，从而发现心血管疾病的高危因素。

2. 使用Python对互联网数据进行分析，并通过Tableau对数据进行可视化展示，从而了解用户行为和趋势。

3. 使用Python分析电影市场数据，并通过Tableau进行可视化展示，从而了解不同类型的电影在不同市场的表现。

四、总结：

Python和Tableau是现在非常热门的数据分析和可视化工具，学习路径可以分为Python基础知识、Python数据分析工具、Python机器学习工具、Tableau基础知识、Tableau高级功能以及实际应用。对于不同阶段的学习，可以选择相应的书籍进行学习。在学习过程中，可以结合实际案例进行练习，从而更好地掌握相关知识。