怎样才能学好python语言

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。

学Python应先从Python开发基础部分入手，如学习Python语言介绍、环境安装、 Python基本语法、基本数据类型、 二进制运算、流程控制、 字符编码、文件处理、 数据类型、用户认证、函数、 三级菜单程序、购物车程序开发、 员工信息表开发、内置方法、 递归、迭代器、装饰器、 模块的跨目录导入、 b加密\re正则\logging日志模块、 常用标准库学习、 软件开发规范学习、 计算器程序、 ATM程序开发等，学完这些基本算是入门了

阶段一、人工智能篇之Python核心

1、Python扫盲

2、面向对象编程基础

3、变量和基本数据类型

4、Python机器学习类库

5、Python控制语句与函数

6、Python数据库 *** 作+正则表达式

7、Lambda表达式、装饰器和Python模块化开发

阶段二、人工智能篇之数据库交互技术

1、初识MySQL数据库

2、创建MySQL数据库和表

3、MySQL数据库数据管理

4、使用事务保证数据完整性

5、使用DQL命令查询数据

6、创建和使用索引

7、MySQL数据库备份和恢复

阶段三、人工智能篇之前端特效

1、HTML+CSS

2、Java

3、jQuery

阶段四、人工智能篇之Python高级应用

1、Python开发

2、数据库应用程序开发

3、Python Web设计

4、存储模型设计

5、智联招聘爬虫

6、附加：基础python爬虫库

阶段五、人工智能篇之人工智能机器学习篇

1、数学基础

2、高等数学必知必会

3、Numpy前导介绍

4、Pandas前导课程

5、机器学习

阶段六、人工智能篇之人工智能项目实战

1、人脸性别和年龄识别原理

2、CTR广告点击量预测

3、DQN+遗传算法

4、图像检索系统

5、NLP阅读理解

阶段七、人工智能篇之人工智能项目实战篇

1、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程

2、基于人工智能与深度学习的项目实战

3、分布式搜索引擎ElasticSearch开发

4、AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐项目

5、电商大数据情感分析与AI推断实战项目

6、AI大数据互联网**智能推荐

1Numpy库

是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。

2Pandas库

是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地 *** 作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。

3Matplotlib库

是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中Z出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。

4Seaborn库

是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。

5NLTK库

被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。

1、Python 介绍

学习一门新的语言之前，首先简单了解下这门语言的背景。Python 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人 Guido van Rossum 于 1989 年发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。Python 在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得 Python 成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。Python 具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是 C/C++)很轻松地联结在一起。

2、Python 技术浪潮

IT 行业热门技术，更新换代非常的快，技术的浪潮一波接着一波，最初的浪潮无疑是桌面时代，使用 C# 搭建桌面应用开始崭露头角，MFC 还是计算机科学专业必学会的东西。接着就是以网站搭建为应用的背景，PHP，Ruby 等语言为主的。再到近几年非常火热的以移动开发为应用背景，Java(Android 开发)或者 OC(iOS 开发)语言为主。很明显如今的浪潮就是以大数据和机器学习为应用背景，Python 语言为主。站在风尖浪口，猪都可以飞的起来。抓住这波技术浪潮，对于从事 IT 行业的人员来说有莫大的帮助。

3、Python 学习

学习一项新的技术，起步时最重要的是什么就是快速入门。学习任何一个学科的知识时，都有一个非常重要的概念：最少必要知识。当需要获得某项技能的时候，一定要想办法在最短的时间里弄清楚都有哪些最少必要知识，然后迅速掌握它们。

对于快速入门 python 来说最少必要知识，有以下几点。

(1) Python 基础语法

找一本浅显易懂，例子比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。推荐去看《简明python教程》，非常好的一本 Python 入门书籍。

(2)Python 实际项目

等你对 Python 的语法有了初步的认识，就可以去找些 Python 实际项目来练习。对于任何计算机编程语言来说，以实际项目为出发点，来学习新的技术，是非常高效的学习方式。在练习的过程中你会遇到各种各样的问题：基础的语法问题(关键字不懂的拼写)，代码毫无逻辑，自己的思路无法用代码表达出来等等。这时候针对出现的问题，找到对应解决办法，比如，你可以重新查看书本上的知识(关于基础语法问题)，可以通过谷歌搜索碰到的编译错误(编辑器提示的错误)，学习模仿别人已有的代码(写不出代码)等等。已实际项目来驱动学习，会让你成长非常的快。Python 实际项目网上非常的多，大家可以自己去搜索下。合理利用网络资源，不要意味的只做伸手党。

(3) Python 的学习规划

当你把上面两点做好以后，你就已经入门了 Python，接下来就是规划好自己的以后的学习规划。能找到一个已经会 Python 的人。问他一点学习规划的建议，然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍。但是，要学会搜索，学会如何更好地提问，没人会愿意回答显而易见的问题。当然如果你身边没有人会 Python，也可以在网上搜索相应的资料。

Python 可以做的事非常的多，比如：Python 可以做日常任务，比如自动备份你的MP3;可以做网站，很多著名的网站像知乎、YouTube 就是 Python 写的;可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是 Python 开发的。每个人都有自己感兴趣的方向，有的对网站开发比较感兴趣，有的对数据处理感兴趣，有的对后台感兴趣。所以你们可以根据自己感兴趣的方向，网上搜索相关资料，加以深入的学习，规划好自己未来的方向。只要坚持，你就能精通 Python，成为未来抢手的人才。

主流的关系型数据库：

1 MySQL：目前使用最广泛的开源、多平台的关系型数据库，支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范。

2 SQL Server：支持事务、符合ACID、支持多数SQL规范，属于商业软件，需要注意版权和licence授权费用。

3 Oracle：支持事务，符合关系型数据库原理，符合ACID，支持多数SQL规范，功能最强大、最复杂、市场占比最高的商业数据库。

4 Postgresql：开源、多平台、关系型数据库，功能最强大的开源数据库，需要Python环境，基于postgresql的time

scaleDB，是目前比较火的时序数据库之一。

非关系型数据库：

非关系型数据库也被称为nosql，作为关系型数据库的一个补充，能在特定场景和特点问题下发挥高效率和高性能。

常见的非关系型数据库类型有键值存储数据库和面向文档数据库。

键值存储数据库类似hash，通过key做添加、删除、查询、性能高，优势在于简单、易部署、高并发，主要产品有：

Redis：开源、Linux平台、key-value键值型nosql数据库，简单稳定，非常主流的、全数据in-momory，定位于快的键值型nosql数据库。

Memcaced：一个开源的、高性能的、具有分布式内存对象的缓存系统，通过它可以减轻数据库负载，加速动态的web应用。

面向文档数据库以文档的形式存储，每个文档是一系列数据项的集合，每个数据项有名称与对应的值，主要产品有：

MongoDB：开源、多平台、文档型nosql数据库，最像关系型数据库，定位于灵活的nosql数据库。适用于网站后台数据库、小文件系统、日志分析系统。

这篇文章主要介绍了Python与数据库的交互,本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

安装模块 pip install pymongo

添加---> insert_one | insert_many

查找---> find | find_one

注意要用list转换得到的数据

修改---> update_one | update_many

删除---> delete_one | delete_many

注意该数据库对大小写敏感

安装模块 pip install pymysql

安装模块 pip install redis

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