Python plotly是一个优秀的数据可视化工具，通过使用Python语言和Plotly的图表支持库，可以轻松地创建交互式和动态图表，Python plotly的可视化效果美观且易于实现。

学习路线：

1. Python基础语法和Numpy、Pandas基础学习

Python是一种易于学习的语言，但是在使用Python plotly之前，需要掌握Python的基础语法，并且最好掌握Numpy、Pandas库的使用，这些都是Python plotly绘图过程中的基础。

参考资料：
（1）Python基础教程（第二版）
（2）Numpy官方文档
（3）Pandas官方文档

2. Plotly安装和基础图表创建

安装Plotly需要使用pip命令，安装好之后，可以使用plotly.express、plotly.graph_objs等模块来创建不同类型的可视化图表。

参考资料：
（1）Plotly官方文档：https://plotly.com/python/

3. 数据可视化实战

在学习plotly之后，需要将所学知识应用到实际项目中，进一步熟悉各种图表的创建和属性设置，同时也需要通过实战来熟悉数据的整理、清洗和分析。

参考资料：
（1）在线练习：https://plotly.com/python/plotly-fundamentals/
（2）可视化实战项目：https://www.kaggle.com/learn/data-visualization

4. 高级图表制作和技巧学习

除了基本的数据可视化之外，Python plotly还提供了许多高级可视化图表，例如3D图表、地图、线图、散点图等。同时还需要学习样式美化、交互式控制、动画效果等技巧，使得图表更具吸引力和表达力。

参考资料：
（1）Plotly Gallery:https://plotly.com/python/
（2）Plotly图表样式美化：https://plotly.com/python/styling-plotly-express/

优秀实践：

1. 可视化电影票房数据

该实践项目展示了如何使用Python plotly创建动态的、交互式地图可视化，呈现美国电影票房数据。

项目地址：https://www.kaggle.com/studymart/us-box-office-visualizations

2. 可视化气温数据

该实践项目通过使用Python plotly库，创建了一个交互式的3D散点图，来展示美国不同城市的温度和湿度之间的关系。

项目地址：https://www.kaggle.com/trincitron/temperature-visualization-in-3d

3. 可视化Titanic数据

该实践项目基于Titanic数据集，呈现不同变量之间的关系，同时也展示了如何编写气泡图和散点图等。

项目地址：https://www.kaggle.com/vrindakhetan/exploring-titanic-dataset/data

结论：

Python plotly是一款功能丰富的数据可视化工具，不仅支持各种类型的图形，而且提供了许多美化、交互式控制和动画效果等特性，是数据分析和可视化过程中不可替代的工具之一。