如何自学Python干货合集文档格式.docx
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开始使用Django,Flask,Tornado开发一些web应用,写一些日常使用的工具包等。
逐步提升设计能力,和整体代码的管理能力。
阶段五:
更合理的分配好C,Java,Python三门语言各自擅长的部分。
把合适的语言用到合适的地方。
尽管一门语言有时候可以搞定所有的,但用擅长的语言解决合适的问题才是效率最高的这也是Python的大道至简”的理念带给我的帮助和认识。
PS:
其中过程中主要的一些方法:
1、看书。
学习的基础。
2、自己本地练习。
编程还是要实践出真知。
3、资料查询。
google,stackoverflow等多关注。
4、交流。
各种论坛上的pythongroup,论坛。
最早去的CU,
JavaEye,不过现在貌似去的少了。
googlegroup必须订阅。
学习+实践+总结,掌握语言的法宝。
学Python,看的第一篇文章来自42区,推荐大家看看
网站开发.漫游指南。
多关注下牛人,多实践。
更新2013-12-17
前段时间整理了一篇博客,搜集了学习Python入门、数据
库和Web开发的一些资料,原文见
ml,这里摘抄一下。
入门和基础
Python有Python2.x和Python3.x之分,争论很多,见Python2orPython3。
初学者不用考虑这个问题,可以从Python2.x入门,之后再讨论会多一些理性。
•洪强宁:
Python于Web2.0网站的应用:
豆瓣网洪强宁在QCon北京2010中的技术分享,若不能访问,请自备梯子;
另外,豆瓣的阿北很值得关注。
*AByteofPython:
即简明Python教程,边看边练习就对Python有基本的了解,可以轻松存活。
•Google'
sPythonLessons:
Google出品的Python教程,值得信赖。
•PythonDocumentation:
Python在线文档,若嫌枯燥,可以直接看PythonStandardLib。
•42区:
python入门指弓丨:
江湖人称张教主的Python入门指引,除开《Python核心编程》。
严格来说,这是张教主的一份Python资料索引。
•CS61A:
SICPwithPython:
作为计算机相关人士,
SICP都不了解,实在很惭愧,所以来还债了。
这应该是起源于MIT的SICP教程,一个用Python,一个用Scheme。
•看到一个有趣的python的招聘测试:
同学发的一个
贴,总结了一下应聘中遇到的问题,并给出了相应的资
料来学习。
如果想检测下自己的Python水平,请自觉移
步北京视讯天下的开发测试。
•MOOC们:
在线公开课很多,见课程图谱;
仅在
Codecademy上学了一点;
现在希望能够每天跟进一些感兴趣的课程,多多学习。
•书:
去年6月份一同事离职,我买了两本黑客与画
家,一本送给他(博客一起去看海),另一本给部门老大;
他回送了一本Python源代码剖析,看书名就知道是讲底层原理的,有机会啃啃。
•源代码:
直接到Github上去找吧。
Python与数据库
在项目开发中,数据库应用必不可少。
这里汇总下目前
接触过的数据库和使用教程。
SQL,计算机出身的人应该都学过,若有疑问可以参考
WikipediaSQL,并使用SQLite做下练习。
•PEP249:
DBAPI:
数据库访问接口规范,当时还做
了一份笔记。
•SQLite:
教程见SQLitePythonTutorial;
若要深入了解,推荐TheDefinitiveGuidetoSQLite;
看此书时,做了一些好句子、段落的摘要,见SentencesinSQLite3
•MySQL:
教程见PythonMySQLDatabaseAccess
•OracleDatabase:
有可能这是最庞大的数据库,所
以需要专职的DBA。
官方教程TheMasteringOracle+PythonSeries,快速入门教程cx_OracleQuickStart。
•SQLAIchemy:
Python的ORM标准和框架,解决面向对象编程和关系数据库模式不匹配的问题。
数据库理论除了SQL,还有另一派NoSQL。
关于常见NoSQL产品的比较见MainNoSQLDatabaseComparison;
若果需要一些NoSQL的理论知识和基本概念,见TheNoSQLEcosystem、BigData与NoSQL。
目前仅用过MongoDB和Redis。
•MongoDB:
如果熟悉SQL,MongDB的学习成本会很低;
相关资料见PythonLanguageCenterinMongoDB;
用过的两个驱动:
1)PyMongo,提供了类
似MongoShell的接口;
2)MongoEngine:
APythonObject-Document-MapperforworkingwithMongoDB,即MongoDB的'
ORM'
框架,此时变成了'
ODM'
,MongoEngineonGithub。
•Redis:
Redis需要一些学习成本,入门推荐TheLittleRedisBook;
用过的Python客户端驱动Redis-py;
更多客户端见RedisClients。
•NoSQL建模:
SQL发展了几十年,有很成熟的建模技术,那么NoSQL呢,见陈皓:
NoSQL数据建模技术,原文NoSQLDataModelingTechniques。
•更多资料:
NoSQL英文站点见NoSQLDatabase;
NoSQL中文论坛见NoSQLFan:
关注NoSQI相关的新闻和技术。
NoSQLFan中,MongoDB和Redis资料很多,已经形成了资料专题,包括介绍、内部实现、应用与优化、新闻等,总能发现你想要的东西:
1)NoSQLFan:
Redis资料汇总专题;
2)NoSQLFan:
MongoDB资料汇总专题。
Python与Web开发
Python的Web框架众多,见WebFrameworksfor
Python,总有一款适合你或你的项目,实在不行,请动手打造自己的框架;
为什么会有这么多框架呢,见Whysomany
Pythonwenframeworks?
。
•Web.py:
已故AaronSwartz的框架。
一句话介绍"
web.pyisawebframeworkforPythonthatisassimpleasitispowerful.web.pyisinthepublicdomain;
youcanuseitforwhateverpurposewithabsolutelynorestrictions."
。
接触的第一个Web框架,后来模仿MovableType,写了一个简单的博客,见BlogonGithub,
在线demoPastimeParadise;
碰到的坑点是模板中嵌套
Python代码一直有缩进问题。
•Flask:
—句话介绍"
FlaskisalightweightwebapplicationframeworkwritteninPythonandbasedontheWerkzeugWSGItoolkitandJinja2templateengine.ItisBSDlicensed.Flaskiscalledamicroframeworkbecauseitkeepsthecoresimplebutextensible"
因为工作变动,练习过一段时间的Flask,以便熟悉开发的工
具链;
如果没有Rails,我想这才是自己首选的Web开
发框架:
simplebutextensibleandforfun。
实战教程TheFlaskMega-Tutorial。
•Tornado:
来自FriendFeed的异步框架,FriendFeed被Facebook收购后开放了源代码,见Tornadoon
Github。
一句话介绍"
TornadoisaPythonwebframeworkandasynchronousnetworkinglibrary,originallydevelopedatFriendFeed"
Tornado主要特点是non-blocking,如果你想开发real-time的Web应用,Tornado是一个不错的选择。
•Django:
一句话介绍"
Djangoisahigh-levelPythonWebframeworkthatencouragesrapiddevelopmentandclean,pragmaticdesign."
,接触不多,作为全栈式
框架,听说它的组件都是MadeinDjango。
更多资料见
Django资料。
IDE
•Vim+PythonMode。
目前就用这个方案,很方便,直接引用同学的效果图。
关于Vim资料和讨论,请移步Vim资料大全;
关于Vim更多插件和演示,请移步k-vimonGithub;
关于Git,Github,请移步本站FreeBlogwithGithubPages。
社区
•啄木鸟社区
•42区:
网站开发.漫游指南
*PythononV2EX
・Python4cn
•豆瓣Python小组
•哲思社区
周刊
*PythonWeekly:
每周更新,包括Python相关的文章、教程、演讲、书籍、项目、工作等。
•Pycoder'
sWeekly:
与PythonWeekly类似,两者可以互为补充,了解过去一周动态。
•码农周刊:
developerWorks出品的周刊,来自国人的分享。
可以先看为什么要做《码农周刊》?
;
接着《码
农周刊》用到的一些技术;
再接着周刊回顾。
这里不仅
仅是Python。
我最先看的是《简明Python教程》来熟悉一下语法,自己敲了一下代码,发现python很容易上手,渐渐喜欢上它。
接着买了一本《python基础教程》,跟着书中的例子深入学习。
这本书讲得很详细,浅显易懂。
当开始熟悉python的时候,尝试自己写一些脚本或软件来干一些有趣的事情。
后来图像处理课程作业我也用python
来完成。
与此同时,我坚持写博客来记录一下自己的学习心得。
现在我开始学习用python的web应用。
这才是python擅长的领域。
它有很多好用的框架例如django,tornado等,可以
轻松地做一个网站,用python做网站后端也是一个越来越
流行的趋势。
学习python,最重要的是要写出pythonic的代码,这不是一朝一夕的事情。
我喜欢python,就是因为它的简洁和强大。
不要重复造轮子,学会优雅地使用python。
Pythonic到底是什么玩意儿?
附我看过的觉得不错资料
PyCoder'
Weekly中文翻译
学好Python必读的几篇文章也应该订阅一些python大牛的博客有哪些Python大牛的blog推荐?
和邮件列表
我是自学的Python。
从对Python一无所知,到在博客上写Python相关的系列文章(Python快速教程),前后有将近三年的时间。
期间有不少门槛,但也充满乐趣。
乐趣是自学的最大动力。
Python是一个容易编写,又功能强大的动态语言。
使用Python,可以在短短几行内实现相当强大的功能。
通过自己写一些小程序,迅速的看到效果,发现问题,这是学习Python最便利的地方。
在学习Python之前,可以了解一下Python的特点和设计理念(Python简史)。
在设计之初,Python就试图在复杂、强大的C和方便、功能有限的bash之间,找到一个平衡点。
Python的语法比较简单,用起来很方便,因此有些人把它当作脚本语言使用。
但Python要比普通的脚本语言功能强大
很多。
通过良好的可拓展性,Python的功能相当全面,应用面很广:
web服务器,网络爬虫,科学运算,机器学习,游戏开发……当然,天下没有免费的午餐,也没有完美的语
言,Python为了达到上述两点,有意的牺牲了Python的运
行速度。
如果你是在编写高业务量、运算量的程序,可能
Python并不是最好的选择。
Python的主体内容大致可以分为以下几个部分:
1.面向过程。
包括基本的表达式,if语句,循环,函数等。
如果你有任何一个语言的基础,特别是C语言的基础,这一部分就是分分钟了解下Python规定的事。
如果你没有语言基础,建议从PythonProgramming为参考书。
这本书是计算机导论性质的教材,不需要编程基础。
2.面向对象,包括面向对象的基本概念,类,方法,属性,继承等。
Python是面向对象的语言,“一切皆对象”。
面向对象是很难回避的。
Python的面向对象机制是相对比较松散的,不像Java和C++那么严格。
好处是容易学,容易维护,坏处是容易犯错。
3.应用功能,包括10,数据容器如表和词典,内置函数,模块,格式化字符串等。
这些在其它语言中也经常出现,有比较强的实用性。
4.高级语法,上下文管理器,列表推导,函数式编
程,装饰器,特殊方法等。
这些语法并不是必须的,你
可以用前面比较基础的语法实现。
学这些高级语法的主
要原因是:
它们太方便了。
比如列表推导一行可以做到的事情,用循环结构要好几行才行。
学习Python主体最好的参考书是LearningPython,它
非常全面,满满的都是干货。
虽然很厚,读起来并不难读。
另一个是参考官网的教程Python.org
Python号称BatteryIncluded"
也就是说,功能都已经包含在了语言中。
这一自信,主要来自Python功能全面的标准库。
标准库提供了许多功能模块,每个模块是某一方面功能的接口,比如文件管理,操作系统互动,字符处理,网络接口,编码加密等等。
ThePythonStandardLibrary中,你可以看到标准库模块的
列表。
这里也是标准库最好的学习资料。
如果想找书,我只看到过两本关于标准库的:
PythonEssentialReference
ThePythonStandardLibrarybyExample
说实话,这两本都不算很好的标准库教材,而标准库的参考书也确实很难写。
因为标准库只是调用功能的接口,最终实现的是Python和系统的互动。
这需要很强的系统知识,比如文件系统知识,进程管理,http原理,socket编程,数据库原理……如果这些知识都已经准备充分,那么标准库学起来完全没有难度。
然而,这些背景知识的学习并非一朝一夕的事情。
更深入的Python学习也是如此,需要大量的背景知识,而不是Python自身。
如果你对Python的编译和运行机制感兴趣,你可以往Python底层这一深度挖。
如果你对应用感兴趣,你可以多学习几个自己用的上的第三方包。
学到这个时候,就是要自己探索的广阔空间了。
基本上,学过主体内容之后,Python还是要靠做项目来练习。
有不少小练习题类型的资料,比如PythonCookbook。
但更好的方式是自己去想一些应用场景,用Python来解决。
Python功能全面,所以不要担心自己想的问题Python解决不了(基本上Python解决不了的问题,别的语言也没戏)。
比如我学习多线程的动力,就因为要并行的下载大量的文件。
基本上一个项目下来,会用到Python好几块的内容,知识会特别巩固。
最后,和其它任何知识的学习一样,笔记和总结很重要。
在看参考书和看网页时,可以做一些笔记。
等到学了一段时间后,可以把笔记整理成更有条理的参考卡片(referencecard),或者写博客。
这也是我写“Python快速教程”的主要原因。
另外这个教程内容的顺序,也是我认为的比较合理的学习顺序,仅供参考。
从快毕业的时候在图书馆里借来第一本有关python的书算起,接触python的时间也不过半年有余。
时间真的很短,很难有什么经验之谈,自己至今也仍有许多需要学习的地方。
不过对于怎么入门这一块,倒是颇有感触。
在这里记录下来,也许能对后人有所帮助吧~
我是怎么开始了解python快毕业的时候,在中南的图书馆里瞎逛,偶然之间看到这么一本书,《可爱的python》。
第一眼看上去,只是觉得书名还挺新颖的,反正也是闲着,抽出来看看吧。
“人生苦短,我用python”,这是我在封面上看到的第一句话,这感叹句实在太吸引眼球,以至于这么长时间后,我早忘了书中讲的什么内容。
留在脑海中的就只有封面上的这句话和作者的前言。
当时看完前言部分,我就感慨良多。
一本好的编程入门书,不应该是一上来就告诉你怎么写HelloWorld,给你介绍变量、函数、控制流blablabla...,而是作者站在一个朋友的角度来和你谈心,告诉你他自己学习这门编程语言的经历,他自己所体会到的这门编程语言的魅力在哪里,有哪些优点和不足之处,怎样能够更快更好地熟悉这门语言。
这感觉就和当初学C++时候读的第一本书《ThinknginC++》一样。
作者提到,由于python这门语言的特殊性,对它的学习并不必拘泥于传统的教科书式的学习方式,而是重点在“使用”中学习,其基本思想就是用最短的时间掌握python最基础最核心的语法,然后在使用中碰到具体的问题时候,再去主动学习相关知识。
这个观念对我的影响很深,可以说,回顾自己的历程,基本就是按照这个原则来的,而且收获确实很多。
下面就结合我自己的学习经历,谈谈刚入门时候的基本原则。
1.你只需要掌握最基础的
刚开始学习python的时候,可能会查看许多书,这些书为了能够涵盖得尽量全面,往往会涉及语言方方面面的细节。
但是,并不是每一个知识点都是你所需要的。
一开始你只需要掌握最基础的那部分知识。
你可能会问,“我哪知道哪些是最基础的东西呢?
”我觉得,一个很简单的判断方法就是,拿起书都第一遍的时候,如果你能硬著头皮看下去并且能够理解里面所讲的内容,那很好,这就是最基础的。
如果看了第一遍后云里雾里,鬼才知道哪天会用得上这些东西。
OK,专门找个小笔记本,记下这部分内容方便以后查阅,然后,跳过这部分。
我在第一次看decorator装饰器这个部分的时候实在看不下去,也不知道可能会有啥用,果断跳过,最近上高性能计算的课,学习下cuda的python接口时,里面都是装饰器修饰的函数,才又好好学习来一下,结合来自己的实际问题,这样理解起来也就更深入。
2.脚踏实地,出来混,迟早是要还的记住,前面你跳过的那些问题,迟早是会冒出来的。
你自己得清醒地意识到,这种”刻舟求剑“式的做法,是存在一些弊端的,虽然大多数时候,这些弊端不过是自己动手来实现一些别人已经实现来的东西,多花点时间精力罢了,但还有的时候,你可能会付出沉重的代价。
类似的教训实在太多,比如看书的时候觉得itertools这个包没有太大用就跳过了,后来有一天要实现个排列组合的算法时花了很长时间来实现,结果偶然一天看到这货居然内置在iterrools里了;
还有迭代器和生成器那部分,
开始以为自己可能用不到,后来要对一堆很大的文本
做分析时候才发现内存不够了所以说,出来混,迟早
是要还的,那些跳过了东西,迟早某一天要出来坑你一把。
那肿么办咧,”跳还是不跳“,这是个问题,个人觉得,刚入门的时候,还是能跳就跳吧。
等自己对这门语言产生兴趣了,再来深入了解其语言的细节,也不算太晚。
3.多读书,都好书
关于python的书虽不如C++,Java之类的那么多,但好书却不少了,这半年看了有十多本书了吧,整体感觉质量都挺不错。
以下按照由浅入深的顺序来推荐给大家。
o相信我,你看的第一份文档,应该是ThePythonTutorial。
什么?
英语的看不懂!
我去,你都还没开始看!
!
o看完上面的教程后,你可能会有种意犹未尽的感觉,难道,只需要这么点知识我就算入门了吗?
如果你看完毫无压力,我只能说真的,这样就算入门。
不过除此之外还有另外一些讲解python基础书,也值得一看。
你应该把大多数时间花在上面这份tutorial上,下面
(1)中基础点的书应该是当作补充。
看这几本书的时候,牢记上面的两条原则!
1.基础点的:
AByteofPython,learnpython
thehardway
2.稍稍进阶点的:
dive
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- 如何 自学 Python 干货