Python 相比其余编程语言，可读性更强，上手也绝对容易。
它自带丰盛的模块，让咱们免去大量反复工作，配置起来也绝对容易。
Python 已被广泛应用在各个领域，如：
● 科学计算：数学计算、根底统计、机器学习
● 数据分析：网络爬虫、数据库、数据可视化
● 利用开发：Web 开发、自动化运维、经营剖析平台
● 文件解决：PDF、Excel 表格、Word、图像、视频、音频
● ……
适用人群宽泛：火箭科学家、交易员、系统管理员、天文学家、修理工、办公文员、老师、学生……
当初，网上很容易找到几千 GB 的学习视频，也有上百本相干的图书。
但，学会编程，和有多少教材无关。
你不能寄希望于通过放满书架来取得常识、习得技能。
自学一门技能，尤其是编程的技能，重点不是把整本书记住，而是解决你当下的理论问题。
常识本应简单明了，简单规定背地体现的，其实是斗争。
在 Python 解释器中输出上面的代码，看看 Python 哲学：
import thisThe Zen of Python, by Tim Peters
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren’t special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one– and preferably only one –obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than right now.
If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea — let’s do more of those!
简略的翻译过去，就是：
柔美胜于俊俏。
明了胜于艰涩。
简略胜于简单。
简单胜于芜杂。
扁平胜于嵌套。
距离胜于紧凑。
可读性很重要。
特例不足以非凡到违反这些准则。
不要漠视谬误，除非程序须要这样做。
面对不置可否，回绝猜想。
解决问题最间接的办法应该有一种，最好只有一种。
可能这种办法一开始不够间接，因为你不是范罗苏姆。
做兴许好过不做，但不想就做还不如不做。
如果计划难以描述明确，那么肯定是个蹩脚的计划。
如果容易形容，那么可能是个好计划。
命名空间是一种绝妙的理念，多加利用。
不少人中途抉择放弃，次要起因有 2 个：
- 被琐碎的细节磨掉了激情，比方宜人的零碎和环境配置，改了 N 次都不能通过的语法错误等。
- 一开始的指标设定太大，没有阶段性的成就感，比方一开始就瞄准了量化投资，两头波及到太多须要用到的畛域常识和三方模块，学习周期长，见效慢。
举荐的自学门路：
- 抉择一本入门教材，从头到尾翻一遍（能够先略过最初的一些高级主题），跟着教材的案例，敲代码体验。在这个过程里，你要把握根本的配置，会用工具调试代码，读懂程序的反馈，比方一些报错的信息；同时也要学会根本的问题搜寻能力，比方用搜索引擎查找问题的解决办法、上技术社区翻查他人曾经遇到过的同类问题等。
- 设定一个指标，抉择一个应用领域，解决一类问题。Python 的应用领域十分宽泛：游戏、云计算、数据分析、Web 建站、爬虫、脚本批处理、量化投资、音视频解决……简直笼罩你能想到的所有畛域。所以在自学的时候，切忌贪多。能够抉择本人感兴趣，同时学习门路绝对较短的畛域，围绕本人的理论问题开展自学。
- 当你熟练掌握了某类问题的解法后，就能够开始尝试放大指标。比方把握了爬虫的利用后，是否把爬到的内容，通过网页展示进去，也就是自动化抓取内容后建站，这就相当于把建站和爬虫两个利用买通了。只有相熟了问题解决办法，这些都只不过须要工夫去练习罢了。这时候，你会发现，本人的思维曾经不再局限在某行代码怎么写，而是站在顶层思考零碎该如何设计，怎么解决理论问题中的非凡状况，怎么选用第三方模块……
最初，分享给大家这份 Python 全套学习材料，心愿能帮忙后来者。
分享这份全套学习材料，有两个目标：
一是感觉当初常识比问题泛滥，抉择老本太高，须要人去压缩；
二是认为，自学是每个人都必须把握的能力，老师再牛，学习还得靠本人。
一、Python 所有方向的学习路线
Python 所有方向路线就是把 Python 罕用的技术点做整顿，造成各个领域的知识点汇总，它的用途就在于，你能够依照下面的知识点去找对应的学习资源，保障本人学得较为全面。
二、学习软件
工欲善其事必先利其器。学习 Python 罕用的开发软件都在这里了，给大家节俭了很多工夫。
三、全套 PDF 电子书
书籍的益处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你能够只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你感觉你把握了，这时候倡议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。
四、入门学习视频
咱们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不入手，比拟迷信的学习办法是在了解之后使用它们，这时候练手我的项目就很适宜了。
四、实战案例
光学实践是没用的，要学会跟着一起敲，要入手实操，能力将本人的所学使用到理论当中去，这时候能够搞点实战案例来学习。
五、面试材料
咱们学习 Python 必然是为了找到高薪的工作，上面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试材料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试材料置信大家都能找到称心的工作。
总结
保持到了这儿，祝贺你，示意你有做开发的后劲，其实我想说的下面的内容还是刚刚开始，刚开始大家不须要如许精通理解这些内容，除了 Python 方面的常识，每个局部把握一点儿能进行根本开发就好，次要是一直练习，让本人跳出「舒服区」，进入「学习区」，然而又不进入「恐慌区」，一直给本人「喂招」。