如何才能自学好python？

对于想要自学Python的小伙伴，这里整理了一份系统全面的学习路线，按照这份大纲来安排学习可以少走弯路，事半功倍。

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：

1 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识

2 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发

3 对Python的核心库和组件有深入理解

4 熟练应用SQL语句进行数据库常用 *** 作

5 熟练运用Linux *** 作系统命令及环境配置

6 熟练使用MySQL，掌握数据库高级 *** 作

7 能综合运用所学知识完成项目

知识点：

Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux *** 作系统。

1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。

2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。

4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。

5、Linux安装配置，文件目录 *** 作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器 *** 作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议

3 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发

4 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识

5 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理

6 使用Web开发框架实现贯穿项目

知识点：

Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。

2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解>

3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。

4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析

阶段目标：

1 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对>

2 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取

3 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理

4 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取

5 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程

6 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写

8 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网评论数据并完成数据分析全流程项目实战

知识点：

网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。

1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。

2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见 *** 作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等 *** 作。

3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和 *** 作方法。

4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：

1 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程

2 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题

3 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等

4 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等

5 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目

知识点：

1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。

2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。

第一：道——明确目标

其实很多人在学习Python之前很少想这个，因为很多人说：现在Python很火呀，所以我么需要学。这个其实跟你自己没有什么关系，例如：你曾经想做一个网站不会开发，现在可以做了，现在Python很火并且你也要学来找工作，未来Python很火，我具备了Python的技能会不错。

在一生中，我们或多或少总会卡到目标上。在一些我们擅长的领域，我们会有明确的目标，并且积极指导别人：亲！干事之前，你要先定目标啊！

王健林的小目标，大家在朋友圈也都看过了，他会定先挣它一个亿。

第二：法——做好你学习Python的系统规划

1目前市场需求主流的岗位里，你得选择一个其中你目前看来可以学，并且最敢兴趣学习的方向；

2在方向选择好后，对照招聘网站：拉勾、智联、Boss直聘等网站的岗位要求，进行学习内容的统计与大概的记录；

3分模块的计划你学习这个模块的时间和完成的大概目标；

4列出你可能出现的学习误差与为之准备的应对方案；

好了，你发现没有，其实任何学习重要的不是有什么资料，核心是如何学，学多久，有没有时间限制，遇到过自己多次学习某个内容或者其他人学习某个内容，最关键的一点是在起步阶段，开始属于激情期，激情在前面释放越多，后面的持续力就很弱，好了这就是关于学习计划。

废话说多了，那我们来看看一个普适性的学习Python的流程;

1天——下载并安装好学习环境：到>

4周——下载一些python的学习文档，比如《简明Python教程》，《笨办法学Python》等等。通过学习语法，掌握python中的关键字语法，函数语法，数学表达式、变量、数据结构、语法等等等

1  了解Python是什么，都能做些什么？
2  知道什么是变量、算法、解释器
3  Python基本数据类型
4  列表和元组的 *** 作方法
5  字符串 *** 作方法
6  基本的字典 *** 作方法
7任何知识它的基础知识都是有些枯燥的，现在我们就可以动手来做一些逻辑层面的东西了。掌握 if、else、elif、while、for、continue、break和列表推导式等这些语句的使用，还有程序中的异常处理。

2周——看完基础后，就是做一些小项目巩固基础，python具备很好的交互学习模式，对于书本上的例子我们可以通过交互平台进行 *** 练，通过练习加深印象，达到学习掌握的目的。

2周——通过以上三个步骤的学习后，我们大致掌握了python的常用方法、关键字用法以及函数语法等。接下去的学习上，我们就可以着手学习常用模块的使用， 比如os,ospath,sys,string模块等。我们可以在交互环境中先熟悉使用其中的函数，如果遇到函数的使用上的问题，可以参考python 安装后的自带chm帮助文件。

2周——为了更好得掌握python，我们的学习不能只是停留在学习一些语法或者api阶段。在此阶段中，我们可以尝试用python解决我们项目中遇到的一 些问题，如果项目不是用python开发的，那我们可以想想能不能用python制作一些项目组可以使用的一些工具（utility），通过这些工具简化 项目组成员的任务，提高我们的工作效率。如果没有项目，我们也可以自己找些题目来自己练习练习。

2周——Python库是Python的精华所在，可以说Python库组成并且造就了Python，Python库是Python开发者的利器，所以学习Python库就显得尤为重要：

2周——经过以上锻炼后，我们的python知识水平肯定是越来越高。接下去的学习，我们就要更上一层楼。为了学以致用，真正能应用于项目开发或产品开发，我 们还必须学习企业应用开发中必须要掌握的网络和数据库的知识。在此的学习就不光是python语言本身的学习了，如果之前没有学习和掌握很网络和数据库知 识，在此阶段我们可以借此机会补习一把。

3周——到此阶段，我们已经是真正入门了。在接下去的工作中，就是要快速地通过我们的所学来服务项目了。在此阶段，我们除了掌握python自带的模块外，我 们最好在掌握一些业界广泛使用的开源框架，比如twisted、peak、django、xml等。通过熟练使用它们，达到闪电开发，大大节省项目宝贵时间。

《Python 核心编程》，介绍了 Python 的一些具体领域的开发方法；

《Python 网络数据采集》，很简单的爬虫入门书；

《利用 Python 进行数据分析》，介绍了 Pandas 和 NumPy 的用法；

《Flask Web 开发》，如何用 Flask 写一个博客。

第三：术——你具体的学习手段

1每天你计划学习多少时间？例如一天必须学2小时，每天坚持；

2每个阶段的计划拖延时间不能高于多少时间？

3如果一个阶段不顺利如何调整？

其实很多时候，并不是资料不够多，而是本身的学习思路和计划出现了问题，那么其实最后学习Python的结果会变成：懂得了很多道理，收集了很多资料，依然学不好Python。

下面我们推荐6本高分书籍给大家，希望大家学习愉快：

1Python编程：从入门到实践

豆瓣评分：88

内容简介：本书是一本针对所有层次的Python 读者而作的Python 入门书。全书分两部分：第一部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等强大的Python 库和工具介绍，以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D 游戏开发如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web 应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

豆瓣书友推荐：很好的入门书，简洁全面，适合小白。learning python之类大砖头太不友好。这本虽然有些地方讲得不深入，但是对新手友好。

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2"笨办法"学Python

豆瓣评分：80

内容简介：本书是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。

Zed Shaw完善了这个堪称世上最好的Python学习系统。只要跟着学习，你就会和迄今为止数十万Zed教过的初学者一样获得成功。

这本书会让你的每一分钟投入都有回报。Python是世界上最强大、最受欢迎的编程语言之一，很快你就会成为一名Python程序员。

豆瓣书友推荐：花了一周的时间看完，在以前的基础上零零碎碎学了一些新的东西，还算是有所收获，但是前面讲的很基础很简单，到ex40之后突然难度增加不是很懂在讲些什么。

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3Python学习手册

豆瓣评分：81

内容简介：《Python学习手册(第3版)》讲述了：Python可移植、功能强大、易于使用，是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python，通过学习《Python学习手册(第3版)》，你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习手册(第3版)》，你会对这门语言有足够的了解，从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。

豆瓣书友推荐：用了两周的时间将这本书啃了一下，还有200多页的电子版没看，但还是忍不住先来评论。既是总结自己，也想帮助别人。

本书总评：

优点：解释详细，例子丰富；关于Python语言本身的讲解全面详尽而又循序渐进不断重复，同时详述语言现象背后的机制和原理；除语言本身，还包含编程实践和设计以及高级主题。

缺点：有些厚；翻译不佳；代码练习题很少；

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4Python基础教程

豆瓣评分：80

内容简介：本书是经典教程的全新改版，作者根据Python 30版本的种种变化，全面改写了书中内容，做到既能“瞻前”也能“顾后”。本书层次鲜明、结构严谨、内容翔实，特别是在最后几章，作者将前面讲述的内容应用到了10个引人入胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的开发过程。本书既适合初学者夯实基础，又能帮助Python程序员提升技能，即使是 Python方面的技术专家，也能从书里找到令你耳目一新的东西。

豆瓣书友推荐：写得挺生动亲民的，很好的入门书。

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5Python核心编程

豆瓣评分：80

内容简介：学习专业的Python风格、最佳实践和好的编程习惯；

·加强对Python对象、内存模型和Python面向对象特性的深入理解；

·构建更有效的Web、CGI、互联网、网络和其他客户端/服务器架构应用程序及软件；

·学习如何使用Python中的Tkinter和其他工具来开发自己的GUI应用程序及软件；

·通过用C等语言编写扩展来提升Python应用程序的性能，或者通过使用多线程增强I/0相关的应用程序的能力；

·学习Python中有关数据库的API，以及如何在Python中使用各种不同的数据库系统，包括MySQL、Postgres和 SQLite。

豆瓣书友推荐：了解Python语言方方面面的不错选择，虽然版本有些旧，对于较晚接触Py的人来说，一个“副作用”是可以更多地了解Py的过去。

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6流畅的Python

豆瓣评分：95

内容简介：本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3和Python 2，告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道，教你写出风格地道的Python代码。