Python学习路线图

Python上手很容易, 基本有其他语言编程经验的人可以在1周内学会Python最基本的内容.

它们包括: 1.常用内置类型(int, float, bool, bytes, str, list, dict, set)的使用. 2.分支if-else 循环while 迭代for的语法. 3.def定义函数, 调用函数.

你再花1周学习些: 1.类 2.异常 此时, 有些人就在简历中得意的自称"会"Python了.

但是学到如此程度, 在实际编程中会经常遇到挫折, 主要源自理解不够深入, 仅仅Python语法和API层面体验了一下.

随意列举一些新手普遍存在的问题:

1.不了解Python对象模型, 变量名, 对象概念含混. 2.不了解可变对象和不可变对象, 尤其是int. 3.不了解切片意味着拷贝, 在循环中大量使用, 影响效率. 4.不了解切片是浅拷贝还是深拷贝. 5.遇到bytes和str(2.7中的str和unicode)就头晕. 6.经常在需要使用is的场景使用==. 7.不了解def是运行时执行语句, 并且是赋值语句. 8.类属性和实例属性混淆. 9.不了解在函数中修改可变对象参数会对调用者产生影响, 导致莫名其妙错误. 10.企图在函数中修改全局变量, 没有使用global, 而创建了本地变量. 11.以可变对象做函数默认参数.

拥有某项技能的程序员的价值, 可以用学习技能所需的成本来衡量.你用2周学习达到的这种程度, 对于企业就是没有价值的, 因为老板可以让一个公司里任意其他语言的程序员经过2-3周的学习就能达到你现在的程度.Python的简洁易用, 快速开发对项目有价值, 但这不是你的价值, 是Python的价值.所以提高自身价值, 也就是不让别人轻易追上你. 以极低的成本替代你.

你只能快跑, 进一步学习, Python语言层面还需要学习下面一些内容:

1.使用生成器, 迭代器 2.函数式编程, 匿名函数lambda, map, reduce, filter 3.列表解析, 字典解析, 集合解析, 生成器解析 4.运算符重载(setattr, getattr, getitem, gt, lt...) 5.property, 描述符(get, set, delete) 6.上下文管理器(enter, exit) 7.深入理解面向对象

上述都是语言层面的,属于内功.实战中当然也需要一些更为具体的外功, 训练外功可以从熟悉Python标准库开始, 这些模块能进入标准库说明他们足够好并且在实际项目中足够常用, 列举一些极为常用的:

1.正则表达式 re 2.迭代工具 itertools 3.常用数据结构 collections, heapq, array 4.处理二进制数据 struct 5.随机 random 6.系统调用 os 7.Python对象序列化 pickle 8.多进程多线程处理 threading, multiprocessing 9.网络 socket, urllib 10.系统参数 sys

无论练习内功或外功,结合实战都是最好的训练方式和检验手段, 可以根据个人情况以及喜好选择, 如:

1.使用django, flask开发网站. 2.开发网络爬虫或使用Python爬虫框架(如scrapy). 3.写一些自动化运维脚本, 定时读取某软件log, 出现异常自动发邮件. 4.使用selenium对网站进行测试. 5.使用Python开发树莓派小车(电机,传感器驱动). 6.使用Python开发Vim插件, 如在vim中做一个音乐播放器. 7.使用Python做算法题, 如leetcode. 8.opencv做图像识别. 9.使用numpy和pandas做数据处理. 10.使用机器学习库sklearn, tensorflow做应用. 11.使用PyQt编写桌面应用. 12.使用scipy, matplotlib做科学计算. 13.使用Python做渗透测试. ......

个人建议选择小项目进行实训, 有些新手上来就想定一个大目标, 做的时候很挫折, 往往半途而废.把小东西先实现, 然后优化. 接下来添加新功能, 慢慢迭代把小东西做大. 这样在做的时候,每实现一个小功能你都会有成就感, 激励继续前进.

可能经过比较漫长的一段时间, 你成为了一个熟练的Python应用程序员, 还有些高级话题可以继续学习:

1.装饰器 2.元类

这些高级话题在开发框架中经常使用, 它们可以帮你创建更灵活的代码.

通常自称一个月光速学了会Python的人基本都不是天才, 只是浮躁, 目标定的比较低而已. 不要太过急功近利, 慢慢玩, 精进.

如果你觉着编程有趣, 成长也就不再痛苦, 祝学习愉快.