如果从零基础开始学习，能够全职学习（自学）那么1个月就能入门了。

非全职（自学）的话这个时间就可能更长，3-6个月。

如果想更精通时间就不限了。建议往下看，Python学习必须经历这几个阶段：（附相关书籍+视频课程）

第一阶段：熟悉 Python基本知识

别急着安装 Python 环境！别急着安装Python环境！别急着安装Python环境！

我见过很多技术小白因为语言工具包和 IDE 安装的失败而失去了学习的欲望，可以先使用一些安卓APP来探索，比如Repl（https://repl.it/）。

学习顺序可以参考以下：

入门书籍看这几本：（整理了PDF版，文末领取）

1. 《与孩子一起学编程》：一本老少咸宜的编程入门奇书!
2. 《A byte of Python》：只有149页，两三天就能读完。
3. 《笨办法学Python 3》：适合没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。
4. 《Python编程：从入门到实践》：非常基础的 Python 入门书，手把手教，编程小白都能看得懂。

入门视频课程推荐看这几个：

• Python官方文档：https://docs.python.org/zh-cn/3/ （不用多说了吧，必须看）
• 廖雪峰Py教程：https://www.liaoxuefeng.com/ （大牛带你简单快速入门）
• 菜鸟教程：https://www.runoob.com/python/ （最经典的语言教程网站）

第二阶段：进阶学习

进阶学习是整个Python学习环节中耗时最长、学习量最大的阶段，因为入门接触的更多是概念和兴趣性的东西，进阶就要真正见世面了。

这一阶段的学习目的主要有以下：

1. 熟练使用Linux操作系统
2. 熟练掌握网络编程相关技术
3. 掌握并发处理以及数据库相关操作
4. 熟练掌握web服务器原理以及框架原理
5. 掌握前端开发、web开发、爬虫开发相关知识及应用

进阶书籍推荐这几本：

• 《Python基础教程第3版》：久负盛名的 Python 经典书籍，入门也可看（前8章）。
• 《Python学习手册第4版》：内容全面深入，编程新手 、Python 初学者值得一读。
• 《Python Cookbook第 3 版》：覆盖了 Python 应用中的很多常见问题，并提出了通用的解决方案。

视频课程推荐这三个：

• Python在线手册：https://docs.pythontab.com/（一个导航类学习网站，除了 Python，还有 Django，Flask 等等）
• The Hitchhiker’s Guide to Python：https://docs.python-guide.org/（新手和进阶人员都可以读的教程）
• CheckiO：https://py.checkio.org/ （一个学习PY的有趣网站）

第三阶段：高阶学习

这一阶段的学习更多是要为自己的工作/项目服务，真正的程序员不是要知道多少理论知识，而是要能真正写出程序。

不需要掌握所有的知识，但是应该知道一些常识，因为它们会影响你的日常工作。

相关书籍可以看：

• 《Python核心编程（第 3 版）》：涉及的知识点比较多，内容也比较杂，适合有一定编程经验的人。
• 《深入理解Python特性》：只有不到200页，对语言了解的越多，用起来就越顺。
• 《流畅的Python》：对于想要扩充知识的中级和高级 Python 程序员来说，这本书是充满了实用编程技巧的宝藏。
• 《Python高手之路》：偏向于工程实践的一本书，作者分享了很多个人的实战开发经验。

相关视频课程有：

• learn-python：https://github.com/trekhleb/learn-python（一份以代码和注释方式讲解 Python 的免费教程。）
• Py Module of the Week：Python 3 Module of the Week（每篇介绍一个Python标准库的使用）
• Py中文学习大本营：http://www.pythondoc.com（一个不错的flask学习网站）
• 刘江的Django：https://www.liujiangblog.com（最适合入门的Django教程）

所有Python学习书籍PDF整理如下，自取：

领取方式：

PS：由于用到了第三方工具汇总，需要大家先登录。

第一步：先点击https://www.jiandaoyun.com/注册登录

第二步：登录后再返回本页面点击https://t6ixa9nyl6.sharedoc/即可免费下载

发布于 2023-02-24 16:52・IP 属地江苏

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学习Python要有的放矢

首先Python绝对最容易学习的编程语言之一

前几天有个学汉语言的研二学生找我，问文科生怎么学Python。因为毕业论文会有词法、语义分析的场景，需要通过大数据、NLP的技术去做，他们导师推荐用Python做。

对一个纯文科的学生来说，之前对Python是只闻其声，不见其人。他也没想到临毕业了还得坐在电脑前搞编程，我对他说你这上手起来很快。你的论文有很强的目标性，用Python去做文本分析，只需要两周内熟悉下语法和相关第三方库，就可以开始干活了。

学习Python并不是一件难事，但关键问题是得有的放矢，知道用Python来做什么，否则很多人都会学不下去。就像你参加中考高考，需要围绕考试这个目标去学习，不至于三天打鱼、两天晒网。

该如何学习Python？

Python是用来解决业务问题的，所以不同岗位的要求必然不同，但前提都是要会熟练使用Python语法，对数据类型、逻辑语句、函数模块、类、进程线程、错误处理、网络编程、正则表达式...这些务必要了如指掌。

这里建议大家去官方文档一一对照着去学习：

其次针对不同岗位要学习不同的Python框架，这些框架的难度一点也不必Python本身容易，有些大的框架比如tensorflow其学习成本已经远远超出Python语法。

爬虫岗：requests、xpath、beautifulsoup、scrapy、selenuim

数据分析岗：pandas、numpy、sklearn、matplotlib、pymysql

算法岗：sklearn、keras、tensorflow、pytorch

nlp岗：nltk、Gensim、Pattern

大数据岗：pyspark、pyflink

BI岗：superset、dash

web岗：Django、Flask、Tornado（知乎用这个写的）、fastapi

测试运维岗：os、sys、selenium、pytest、appium、unittest

前端岗：PyQt、PyGUI、pyecharts、dash、plotly

其他办公用：xlwings、pandas、pptx、docx、email

以上这些是对应岗位需要用到的工具，也就是python的第三方库，大家可以一一对应看看自己需要什么，然后针对性的去学习。

有哪些编程学习&实战的资源？

Python学习我建议是直接刷题、做项目，可以配合几本教程，基本可以搞定笔试。

根据我刷题找资料的经验，推荐以下3个Python练习网站，都很良心

1、Github

这不是一个专门的刷题网站，而是代码托管平台，里面有数百万个Python项目，其中不乏优秀的Python学习类资源。

2、leetcode

Leetcode是一个专业的刷题网站，题目数量非常之多，你可以用Python等多种语言去解题，也有会相应参考答案。

3、牛客网

牛客网和leetcode类似，也是针对面试笔试场景的刷题网站，里面有腾讯、字节、阿里等各个大厂的面试真题，适合有这方面需求的同学去针对性刷题。

关于Python书籍可以看看下面几本，都是我学习时用过的，从Python语法、技巧、标准库、数据分析等领域各选一本。

1、《Python编程，从入门到实践》

这应该是世界上最畅销的Python编程书，没有之一。英文名叫作《Python crash course》，作者Eric Matthes是一名高中老师，正是有着丰富的教学经验才会写出这样深得人心的书。

2、《Python学习手册》

这是一本老少咸宜，高手与小白都可以看的一本书，英文名叫作《Learning Python》，作者Mark Lutz是一位Python培训讲师，也是Python社区的元老级贡献者。可想而知该书是一本百科全书式的python宝典。

3、《Effective Python》

这本书讲的并不是Python基础编程，而是Python的规范和技巧，也就是pythonic。

pythonic简单的翻译就是python风格。pythonic code，就是说写代码要带有浓厚的python规范和python风格。而Python的代码样式规范称之为PEP 8规范，往大了说，遵守PEP 8是成为一个优秀python程序员的必备条件。

4、《Python 3标准库》

Python的库太庞大的，确实需要一本书来梳理一下，最好是按库的功能来粗略地分类，方便我们通过目录快速查阅。

而《Python3标准库》就是这样一本书。全文1000+页，活脱脱一块大砖头，沉甸甸的，估计得有两三斤重。一共19章，每一章都是按照一个主题来介绍相关的库，每一个库会分几个小节来举例说明。这些例子来源于作者的“Python Module of the Week”开源项目。

5、《利用Python进行数据分析》

这本书是很多Python数据科学爱好者的入门导师。它讲解了Python数据科学库IPython、Pandas、Numpy、Matplotlib、sklearn的使用，如果玩转这几大工具，任何复杂的数据处理、建模任务都能搞定。