给伸手党的福利：Python 新手入门引导

Posted 2022-12-01 程序猿中的BUG

目录

 心态准备

入门阶段

编辑器该如何选？

操作系统？

1.2 入门教程

其他推荐教程

提升阶段

遇到问题怎么办？

过来人的建议

你是如何自学Python的？

规划好路径

对基本概念建立认知

最后，学习中需要注意的问题

写在最后

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【国庆假期即将结束，结束后的你是不是要准备静下心来好好学习啦】】

这是一篇 Python 入门指南，针对那些没有任何编程经验，从零开始学习 Python 的同学。

不管你学习的出发点是兴趣驱动、拓展思维，还是工作需要、想要转行，都可以此文作为一个参考。在这个信息爆炸的时代，以 “Python入门” 为关键字搜索出的结果成千上万。不少小白选手难免会东一榔头西一棒槌，最终看了很多文章，却仍没跨过新手那道门槛。

结合自身的学习经验以及与很多自学者的沟通了解，我们整理出一条可操作性较强的自学路线，同时收集了多种形式的 Python 优质学习资源，供诸位尚未入门或刚入门不久的同学参考。

 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。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。

入门阶段

第一步至关重要，是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，并坚持下去。

1.1 配置 Python 学习环境Python2 还是 Python3？很多人都在纠结入门应该学 Python2 还是 Python3。这其实不是个问题。我从没听过某个人是 Python2 程序员或 Python3 程序员。

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。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

Python2 还是 Python3？应该学习最新版本的 Python 3 还是旧版本的 Python 2？

 
编辑器该如何选？

我推荐 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。并且还是完全免费的！

社区版地址：PyChar

其他可以尝试的编辑器：

idle：Python 自带编辑器。如果只是想尽快写出几行代码来，这是最简便的方式。
vs code：Visual Studio Code - Code Editing. Redefined
atom：A hackable text editor for the 21st Century
SublimeText：Sublime Text - Download
notepad++：Notepad++ Home

为了让初学者集中更多的精力在写代码这件事情上，所以我们就不推荐 vim 和 Emacs 了。

 

操作系统？

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。

1.2 入门教程

《笨办法学Python》
序言 - [ 笨办法学Python ] - 看云
这是本很有名的 Python 书籍，但并不适合纯零基础自学。因为其中重实践但不解释，新手很容易看得一头雾水。作为学习同时的辅助倒更合适。

其他推荐教程

《父与子的编程之旅》 又名 《与孩子一起学编程》
这也是一本非常适合零基础的 Python 入门书籍。喜欢阅读纸质书的同学可以买一本，不少在线书店有售。

《简明 Python 教程》
在线阅读：简明 Python 教程
这是一本言简意赅的 Python 入门教程，简单直白，没有废话。适合有过其他语言基础的人快速了解 Python 语法。

以上是我们推荐的学习材料，主要偏重没有太多编程基础的纯新手。其他也有一些不错的资源，可供不同需求的学习者使用：

在线文字教程：
廖雪峰的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。

其他入门书籍：
《Head First Python》

《Dive Into Python》

《Python 核心编程》

《深入理解 Python》

《Python 标准库》

《Python 编程指南》

我们搜集了一些网上的电子书版本，放在了网盘里：获取方式看文章末尾。

提升阶段

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，需要的是练习，大量的练习。可以从书上的例程开始写，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，而不是到处浅尝辄止。

hackerrank Python 部分难度循序渐进，符合学习曲线
https://www.hackerrank.com/domains/python/py-introduction

社区型编程练习网站，内容由易到难
https://www.codewars.com/?language=python

leetcode 为编程面试准备，对初学者稍难
LeetCode

牛客网 提供 BAT 等大厂笔试题目
牛客网-专业IT笔试面试备考平台,最全C++JAVA前端求职题库,全面提升IT编程能力

一边游戏一边编程
CodeCombat中国 - 中国爱好者的 CodeCombat！在游戏中学习编程

projecteuler 纯粹的编程练习网站
https://projecteuler.net/archives

菜鸟教程100例 基于 py2 的基础练习
http://www.runoob.com/python/python-100-examples.html

知乎：Python3.x基础学习资料整理
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24249743

知乎：Python学习路径及练手项目合集
https://zhuanlan.zhihu.com/p/23561159

知乎：Python 的练手项目有哪些值得推荐？
https://www.zhihu.com/question/29372574

 

遇到问题怎么办？

学习的过程中或多或少都会有各种问题出现，不要试着逃避，真的勇士敢于直面惨淡的 BUG。

第一步肯定是利用好搜索引擎，怎么用也是一门技术活：
谷歌搜索引擎

第二步，求助于各大同性交友网站（大雾）：
StackOverflow
http://stackoverflow.com/

v2ex
https://www.v2ex.com/

segmentfault
https://segmentfault.com/

过来人的建议

在初学编程的过程中，你会有各种各样的疑惑，你会遇到各种各样的坑。这时，前人的经验尤为重要，我们整理了一些知乎问题供参考：

你是如何自学Python的？

我在学习的过程中，深深的觉得对于成人或者进入职场的人来说，学习一门新的知识，目的不在于积累，而在于解决问题。

所以这就要求我想明白3个问题：
1，学习python，要解决什么问题？解决这个问题，是要为了确定学习方向。
2，要学哪些东西？解决这个问题，是为了规划好学习路径，建立学习地图。
3，怎样学？解决这个问题，是为了找到高效学习的方法。
1，选择好方向

我要学习python的目的不是为了解这门语言，而是为了要学会运用这门语言来解决问题。

 

但python的应用方向，实在太广了。在python基础知识学完之后，如果应用方向不同，要学习的东西也会大不同。

我不能说我要做web开发，学完python基础知识，跑去学numpy，pandas等知识，也不能说我要用python做数据分析，学完python基础知识，然后就跑去学django，flask框架。

这个道理，就跟我们想要去泰国旅行，肯定不会买去日本的机票一样，很简单，但是我们不得不承认，还是会有人犯迷糊，上来就开干。

我学习python，是因为在工作中慢慢了解到python在数据分析方面，基本涵盖了“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个流程中每个环节，是数据分析的利器，话说这风骚的操作，也是没谁了。

 

规划好路径

当我确定好方向后，下一步骤就是顺着这个方向，建立好我自己的学习路径地图。
这个路径是1个系统性的逻辑主线，这个主线会让我知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。

然后每学习一个部分，我就能够有一些实际的成果输出，利用成果产出来形成正向刺激，激励后续的学习。

而且，如果我们身在职场，大多时候我们是没有很大块的时间来集中学习的。我们的学习时间被分割在了一些碎片化的时间里。在碎片化的时间里，系统性的学习一门知识，更需要有一个贯穿前后，系统的逻辑主线，来串联所有相关碎片化的时间的学习。

当我确定好学习python的数据分析知识，就按照数据分析的流程“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个路径，给自己建立了学习地图：
1，python基础知识
2，爬虫基本知识+sql
3，numpy
4，pandas
5，matplotlib
6，sklearn
7，统计学与概率论

对基本概念建立认知

python是我学习的第一门编程语言，我在开始学习python的时候，是一个连什么是字符串都不知道小白。所以对我来说，最重要的开始是，首先对这一领域的基本概念建立认知！

事实上，对一门领域完全零基础的人，想要开始学习它的话，真正重要的工作是先对这门领域的基本概念建立认知。
举个例子，比如我在看到教程中有句话是“为变量赋值”，那我至少得知道，什么是变量？赋值是什么意思？

不知道为什么这么重要的一个开始，竟没有答案提到，更不知道是大家都天赋异禀，觉得不屑于提起这基础的步骤，还是很多人已经忘记了从小白一路走过来的痛苦和挣扎。人是会篡改记忆的，会认为现在拥有的都是轻松获得的，但真实的经历永远都是坎坷曲折的。

最后，学习中需要注意的问题

A：一开始绝不陷入底层原理和细枝末节的纠缠
这个坑，是把我坑的最深的坑。
举个例子，我学到函数的时候，我在开始的时候只需要，学会怎么定义函数，怎么调用函数这些基础知识，完全不需要一开始就深入到，研究函数参数的传递规则，到底是值传递，还是引用传递。

不是说这底层知识不重要，至少在入门的时候，我们不用一上来就深入这个层面。因为知识的学习，是一个线性的，从潜入深的顺序。如果一开始，就眉毛胡子一把抓，不分主次，可能我们很快就会体会到“从入门到放弃”是一种什么样的感觉。

而且我们在后续的学习过程中，其本身就是在“运用中深入理解，在深入理解中优化应用”。相互印证理解，是一种自然而然的深入学习过程。

B：最好是按照系统性的课程或书本来学习
既然在这个领域是新手，先接受一个已经存在的系统，再在上面修修改改，是最适合的方案。作为新手，如果依靠自学来学习一门领域的知识，根据我的经验，我依然认为最好的老师，仍旧是成体系的课程或书本。

网上的文章或帖子，其实非常不适合充当我们系统性的学习一门知识的教材，因为它是非常碎片化的知识，东一榔头西一棒子，不成体系。
不要指望自己能把散落的信息整合成系统的，那是高手要做的事情。不过网上的文章或帖子，可以作为我们对某些细节的查漏补缺的参考。

 

C：以能用起来，解决问题为指导原则
在工作中，需要的更多的是一种解决问题的工程性思维，所以很多时候，我们能掉包解决问题，就没必要自己造轮子。

举个例子，boss要去机场，那我只要会开车，驱车把boss送到目的地就行，而不需要我去研究怎么怎么造车轮，怎么造发动机，怎么造电瓶。。。。。。

当然，如果我们学有余力，能深入，肯定是只好不坏。但还是那句话，开始的时候，不眉毛胡子一把抓。

D：没有什么牛逼的事情是能够速成的，越是底层的、收益周期越长的技能越是这样。
“大道甚夷，而人好径，终为所误”。我们总会在踩了无数的坑后，才恍然大悟：捷径往往是最长的弯路。学习一门领域的知识，对于普通人人在短时间内从0到1入个门，倒是不难，但是从1到10，到100，进阶为高手，没有长时间的投入和刻意练习，无异于痴人说梦。

当我理解这个道理，也知道自己资质并非属于天选之子的时候，就不会急于求成而去费尽心思想找到一条捷径：试图用3个月的时间，去完成别人用了3年才能做到的事情。
以上，只要用对方法，有一个完整的学习脉络规划和逻辑主线的贯穿，循序渐进，学Python就能很高效。

写在最后

经过第一步和第二步训练，相信一般的小程序都难不倒你了，你已经在编程的世界里已经迈出了关键的一步。接下来就可以去挑战具体的项目了，爬虫、web开发、数据分析、机器学习等等丰富的世界已经向你敞开，选择一个方向重新出发吧！
记住：在编程的道路上，没有捷径。

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