第一个阶段：初级，掌握Python的语法和一些常用库的使用

　　作为一个开发人员，除了基本的语法，还有一些其他的常用的库，另外还有一本书《Python参考手册》，这本书也十分的有用，关于Python的方方面面基本都囊括在内，可以作为一本Python字典来查询使用方法，十分好用。

　　掌握一门语言最好的方法就是用它，所以我觉得边学语法边刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。

　　很多只需要将Python作为脚本或者就是写一些小程序处理处理文本的话，到这一个阶段就足够了，这个阶段已经可以帮我们完成很多很多的事情了。但是如果是一个专业学习Python的，恐怕还需要努力的升级：首先，国内的大多数人都是学习了其他语言（C，C++,Java等）之后来学习Python的，所以Python和这些语言的不同，也就是pythonic的东西需要一些时间去学习了解和掌握；另外，对于自己领域的领域的库构架的掌握也需要很长的时间去掌握；最后，如果想独立完成一个Python的项目，项目的布局，发布，开源等都是需要考虑的问题。

　　第二个阶段：中级，掌握自己特定领域的库，掌握pythonic写法，非常熟悉Python的特性

Python语言目前在Web开发、大数据、人工智能（机器学习、自然语言处理）等领域有广泛的使用，另外随着Python被列入到嵌入式开发语言中，未来Python在嵌入式开发领域的应用也非常值得期待，所以当前学习Python是一个不错的选择。

学习Python是完全可以自学的，可以按照以下的路线入门Python开发：

第一：定一个学习方向。由于目前Python的应用领域比较多，而且不同的应用领域需要具备不同的知识结构，所以在学习Python之前应该先定一个方向。由于目前正处在大数据落地应用的初期，未来大数据在产业互联网的落地应用必将会释放出大量的人才需求，所以大数据方向是不错的选择。

第二：从搭建开发环境开始学习Python。学习编程语言一定要一边用一边学，而且Python语言自身的语法非常简单，语法组织结构也比较清晰（前期），所以在学习Python的初期几乎不会遇到什么困难。Python具备脚本式语言的简洁性，同时又具备面向对象语言的灵活性，所以学习Python基本语法的过程还是比较有乐趣的。

第三：学习大数据相关基础知识。选择大数据方向有两个好处，一个好处是大数据方向涵盖的内容比较多，另一好处是可以从大数据优雅的过渡到机器学习领域，因为目前采用机器学习的方式实现大数据分析是一个流行的做法。大数据基础知识包括大数据平台的组成结构（Hadoop、Spark），大数据平台开发接口以及大数据分析知识。Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库在数据分析领域有广泛的使用，所以可以重点学习一下。

推荐一些网站教程和社区，希望对你有帮助。

文档类教程

廖雪峰的官方网站

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000

基本上学习这门编程语言属于现学现卖的方式，毕竟在工作中很难抽出大块的固定时间来学习，基本上在网络上看看基础的语法，比如如何构造函数，如何实现简单的功能，直接就梳理逻辑开始学习了，后来觉得这这门脚本语言还挺有意思的就买了一本书《笨方法学python3》，先是大概看了下目录，然后硬抽出三天的时间集中学习了下，算是对python有了一个整体的认识，python放在以前算是脚本语言，毕竟难度相比较C/C++在语法上已经简略太多，未来编程语言向着高度集成化的方向发展，毕竟前人已经开发了大量的优秀的编程类库，没有必要每个功能都去重新实现一遍，所以在这种发展的契机上python顺势上位。

Python号称胶水语言，能够兼容多种编程语言，现在在人工智能上发力最为明显，现在社会舆论上对于python宣传有点过激了，按照宣传的样子已然成为第一编程语言了，但在现实中真正找工作，比真正的实力派java差远了，有一个朋友在老家做python开发能拿到3500块，在当地已经是顶薪了，最后觉得发展空间太小了，就去西安发展了，到了发现只是通过python找份工作还是有点费劲，毕竟工作机会距离java差距太远了，终于在找了几个月后找了一份python的工作，而且暗暗发誓一定在工作期间学会java，免得下次找工作还是那么费劲，所以新型的编程语言在短时间内就想有很大的市场占有率不是那么现实，毕竟从企业的角度考虑，有一种编程语言自己的员工都用的比较熟悉，而且出东西也非常快，不能为了赶时髦切入新的编程语言，而且这种编程语言在短时间内又不能直接占据市场主导，企业会把实际的效益放在第一位。

为什么这么多的培训机构大力推崇python，从技术上角度考虑，python相对于讲入门比较简单，可以在短时间内见到成效，就国内的大环境基本上企业都会赚快钱，在市场很少见到培训C++的机构，这种皮厚短时间见效慢的编程语言一定不会受到机构的推崇，目前比较短平快的编程方向主要有这么几种，python，前端，php三种，就业岗位最多的java培训机构宣传的也不少，所以选择python作为入门编程语言不要过分的神化，要了解实际的市场需求。

回到主题python学习选择什么书，入门书籍是一种工具般的存在，适合自己的才是最好的，如果是零基础在选择上通俗易懂的，如果是具备一定基础的情况下就要选择有挑战性的书籍，不要在选择书籍上花费太多的精力，一般来讲国内的书籍讲究的短平快，适合比较初级的，国外的书籍由于生态链更加成熟，深度稍微高一些，也没有必要区分的那么仔细，看书的时候不要这山看着那山高，先硬着头皮看完一本，对于这门编程语言有个大概的认识，然后再去下功夫精读。

编程语言玩到最后就是工具般的存在，通过掌握的知识体系操控，最后形成产品样式存在，目的还是要服务于产品，所以不要太迷信一种编程语言，一个标准的程序员首先要具备用技术锻造产品的能力，至于使用什么编程语言要根据实际情况。

我之前用Java开发，最近刚学的Python，主要做一些数据分析的东西（Python相关的包真的方便）。

学Python的过程没看书，基本上是参考廖雪峰网站的Python教程直接写代码做分析，语法不会了直接在网上搜。如果你有其他编程语言基础的话应该也完全可以这么学。

如果没有编程基础的话推荐：

廖雪峰的Python教程

W3Cschool 的 Python基础教程

现在网上有很多书籍，每个人的情况都不一样，而且每个人的学习方法也不相同，所以还是建议自己去找到适合个学习的书籍。

其次对于新手来说，还是建议多跟着别人学习，或者跟着视频学习，这样可以学习的更快些，毕竟新手在很多方面的知识以及处理方法都欠缺。有可能会在解决某些问题上会多花费很多时间，这样不利用学习效率，有可能还会打消学习的积极性。

最后编程学习本来就是一个很枯燥乏味的过程，要做好心理准备，不可三分钟热度。最后再友谊提醒一下，编程中是写代码一天，处理bug一个礼拜，毫不夸张的讲，大部分时间都是在处理bug，所以心态要好。

《Python编程，从入门到实践》

作者：埃里克·马瑟斯（Eric Matthes）

出版社：人民邮电出版社

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。

有理论有实践，你值得拥有！

《Python基础教程》（第3版）

作者：Magnus Lie Hetland

笨办法学python+零基础学python两本书一起用，很快就可以入门

学计算机语言，贵在多看，多实践

当然如果能自已找一个简单的项目边做边学效果更好更快！

推荐跟着视频学[呲牙]

《零基础学Python》http://docs.pythontab.com/learnpython/

《流畅的Python》https://github.com/cundi/fluent-python

《Python标准库》http://usyiyi.cn/translate/python_278/library/index.html

《Python核心编程》https://wizardforcel.gitbooks.io/core-python-2e/content/

《Python3-cookbook》http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html