人生苦短，我用Python！

▌「人生苦短，我用Python」，这话很流行，为什么这么说？

答：因为Python代码量小，维护成本低，编程效率高。同样的问题，用不同的语言解决，Python的高效足以让无数程序猿/工程狮/代码爱好者多出三四倍的时间去撩妹/汉，珍惜人生，活出质量。

一门进可造AI，做开发；退可玩爬虫，理数据的神奇胶水网红红红红语言，对它超感兴趣跃跃欲试的小白们，该如何入门学习呢？

不难，Python小白成长路径&匹配学习资料，学院给你！

Py学习路径资料

✤经由学院精挑细选，并根据实践课程的经验，为大家定制了极具指导意义的资料包！

我们将从了解Python，安装Python开始，涵盖语言的基本元素和数据结构，正则表达式的使用，各种包和库的调用以及时下最热门的机器学习等知识，全方位指导Python小白成长~

（小提示：微信里不可以插入外链，有网址的部分需要大家手动复制地址到浏览器打开呦~）

第0步，Warming up

开始我们的学习前，你要明白这样两个问题：

1. 为什么要选择Python？

2. Python可以用在哪些地方？

推荐观看DataRobot创始人Jeremy这段谈话的前30分钟，了解一下Python的用处：

https://www.youtube.com/watch?v=CoxjADZHUQA

第1步，Setting up your machine

安装，安装，安装，考验你动手能力的第一步。

推荐使用Anaconda，这里有学院精心制作的Python安装教程，包含Windows以及Mac版，照着做就行了！

如果你的电脑小傲娇，遇到了很多无法解释的小疑问，可以参考这个博客，寻求解决方案~

▲可上下滑动，部分资料抢先看

第2步，Learning the basics of Python Language

Python的入门，首先需要掌握一些基本概念，诸如列表，元组，字典等。

学院给大家推荐一节课+一本书，能够很清晰地帮助你了解语言的基本元素和数据结构。

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第3步，Learn Regular Expressions in Python

正则表达式，对字符串操作的一种逻辑公式。学会这套规则，可以利用极简单的方式达到对字符串的复杂控制，大大提升写码的效率！

在尝试用Python编码前，学院送大家「规则」的学习资料~有课有图表~

▲可上下滑动，部分资料抢先看

除了这个，学院君还要给你安利一个特别好用的网站！有整理好的正则表达式的cheatsheet，还支持一键搜索！示范一个先~

地址在这：

https://www.debuggex.com/cheatsheet/regex/python

第4步，Learn Scientific libraries in Python

从这里开始变得非常好玩！因为我们要学会使用各种库和包了，例如NumPy, SciPy, Matplotlib and Panda，有了它们Python会变得更加无敌~

关于这些包的用处，请看这里~

▲可上下滑动，部分资料抢先看

SciPy的学习，推荐这个网站~

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/

Matplotlib的学习，可以看这里~

http://nbviewer.jupyter.org/github/jrjohansson/scientific-python-lectures/blob/master/Lecture-4-Matplotlib.ipynb

第5步，Effective Data Visualization

呦呦呦~大家最喜欢的可视化！Python也可以~

不能做酷炫可视化的语言不是好语言，不会做可视化的学员不是好学员，来扒~了解可视化的原理，尝试操作制图~

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第6步， Learn Scikit-learn and Machine Learning

Scikit-learn是用于机器学习的python中最有用的库。

给你的资料包括机器学习的基本入门，以及这个库的介绍和学习方法~

▲可上下滑动，部分资料抢先看

如果你小有所成，可以试试kaggle上的这个小项目，包含完整的项目介绍以及数据文件，不try怎么知道自己还没会呢？

https://www.kaggle.com/c/data-science-london-scikit-learn

实践！实践！

这才是最美好的动手环节！通过以上资料的学习，你一定掌握了不少技术技能，现在就要好好展示+磨练了~

什么？你还没有一个kaggle账户吗？快去https://www.kaggle.com/注册一个，这里有各类竞赛和项目可以实践~（我没有广告费……）

由于Python涉及到的用法和玩法非常多，学院君比较建议大家自己去按需搜索，诸如机器学习、爬虫、可视化等等，就不做单独推荐了~

图片来自Kaggle网站

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我用Python!

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