本文主要是介绍2024 年 Python 学习路线推荐，附学习书籍，学习视频（建议收藏），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 一、前言
- 二、Python 简介
- 2.1 Python 的优点
- 2.2 Python 的缺点
- 2.3 Python 的主要应用领域
- 三、Python 就业前景
- 为什么 Python 不适合找工作？
- 学习目标
- 四、Python 学习路线
- 4.1 Python 核心语法
- 4.2 开发环境
- 4.3 Python 教程
- 4.4 视频教程
- 4.5 学习书籍
- 五、Python 学习资料
大家好，今天为大家带来的事2024年Python 学习路线推荐，里面包括Python学习书籍，Python学习视频 等，感兴趣的可以认真阅读，相信对你肯定有帮助。
一、前言
近年来，Python 语言在全球范围内的流行程度急剧上升，甚至突破了编程界的传统边界，吸引了大量非计算机专业的学习者。这些学习者通常将 Python 作为辅助工具，用于日常工作、科研项目、数据处理等领域。我本人也习惯于使用 Python 进行快速开发，例如编写脚本、构建爬虫程序等。
在 TIOBE 编程语言排行榜上，Python 多次排名第一，显示出其在全球编程社区中的主导地位。令人惊讶的是，Python 早在 1991 年就首次发布，这门语言的创造者是 Guido van Rossum，他在 1989 年的圣诞节期间开始编写这个项目，以打发假期的无聊时光。Python 的诞生和随后的演化，见证了编程语言如何从个人项目发展为全球主流技术之一。
随着云计算、机器学习和深度学习等 AI 技术的快速发展，Python 的火热程度不断攀升。Python 的成功不仅仅依赖于其外部因素的推动，更多地得益于其自身的优秀特性，包括其简单、易用和丰富的库支持。正是这些特点，使得 Python 成为了各个领域开发者的首选。
在这里，我将分享一些我在学习过程中整理的书籍、面试经验、博客等资源。这些资源并不是从网上随意下载的，而是在我深入学习某一方向知识时，经过精心挑选和整理后形成的，希望这些资料对你有所帮助。
二、Python 简介
Python 是一门现代高级编程语言，其设计哲学强调代码的可读性和简洁性。Python 拥有丰富的标准库和强大的生态系统，广泛应用于各个领域，如数据科学、Web 开发、自动化、AI 和机器学习等。Python 的简单性和易学性使得它成为编程入门的理想选择。
2.1 Python 的优点
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简洁易懂：Python 的语法极其简单明了，代码的可读性非常高。这使得 Python 非常适合编程新手以及那些非专业程序员，他们可以通过 Python 快速上手编程并实现各种功能。与 C 语言相比，Python 更加接近人类自然语言，从而降低了编程的学习门槛。
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跨平台能力：Python 是一种解释型语言，可以通过虚拟机执行，因此它具备跨平台的特性。这意味着你在一个平台上编写的 Python 代码，可以在另一个平台上运行，而不需要进行大量修改。这一点与 Java 的 “Write once, run anywhere”（一次编写，到处运行）理念相似，极大地提高了代码的可移植性。
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丰富的标准库：Python 拥有一个非常强大且广泛的标准库，不管你是进行 Web 开发、数据分析、自动化任务，还是机器学习，Python 都能提供相应的库支持。有时，使用 Python 的一行代码就能实现其他语言几十行代码才能完成的功能，这使得 Python 成为开发者的生产力工具。
2.2 Python 的缺点
尽管 Python 拥有诸多优点，但它并不是完美的。任何编程语言都有其独特的优缺点，这些差异往往源于语言设计时的取舍。例如，C++ 的设计原则是零成本抽象（zero overhead abstraction），而 Python 则强调简单优雅。
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运行速度较慢：由于 Python 是解释型语言，代码在执行时需要逐行翻译成 CPU 能理解的机器码。这与 C/C++ 这类提前将代码编译成机器码的语言相比，运行效率要低一些。因此，在需要高性能的场景下，Python 可能不是最佳选择。
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源码难以保密：Python 是解释型语言，这意味着你需要发布源代码供其他人运行。这种模式使得 Python 代码很难进行加密或保护，因此在某些需要保密的场景中，Python 并不是理想的选择。
2.3 Python 的主要应用领域
Python 的广泛应用得益于其灵活性和强大的库支持。以下是一些主要的应用领域：
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AI 和人工智能：Python 是机器学习和人工智能领域的主流编程语言。得益于库如 TensorFlow、Keras 和 PyTorch，Python 成为了构建 AI 模型的首选工具。
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数据分析：Python 也在数据科学领域占据主导地位。利用 Pandas、NumPy、Matplotlib 等库，开发者可以轻松进行数据处理、分析和可视化。
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Web 后台开发：Django 和 Flask 等框架使得 Python 在 Web 开发领域大放异彩。许多知名网站和服务（如 Instagram、Pinterest）都采用了 Python 作为后台技术栈。
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网络爬虫：Python 的简单性使得编写网络爬虫变得非常容易。Scrapy 和 Beautiful Soup 是两个常用的 Python 爬虫框架，帮助开发者高效地从网页提取数据。
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自动化运维和脚本开发：Python 被广泛应用于自动化任务中，从简单的系统管理脚本到复杂的自动化运维工具，Python 都能胜任。
三、Python 就业前景
对于科班出身的学生或希望转行编程的朋友，我建议不要将 Python 作为主语言。尽管 Python 非常流行，但在国内，Java、C++、Go 等语言仍然是企业开发的主力语言。大多数公司不会将 Python 作为其核心开发语言。
特别是在机器学习、人工智能和数据分析等领域，Python 更多的是一种工具，真正重要的是相关领域的专业知识。例如，在 AI 领域，数学和算法思想才是重点，而 Python 只是实现这些思想的手段。
为什么 Python 不适合找工作？
一方面是，大多数的企业，都不用 Python 来开发应用。
因为 Python 的运行速度太慢了，别说跟底层的 C++ 比了，Java 都能甩它几条街！而且这和语言本身的设计实现有关，所以哪怕你再出什么技术去优化它的性能，也终究有个瓶颈，世界上最好的语言 PHP 也是一样。
而对企业来说，性能 会直接影响用户体验和机器成本，尤其是在这个信息爆炸、大家都在追求性能的时代，Python 在应用开发领域的地位就很尴尬，而开发岗又正好是程序员中占比极高的岗位。
另一方面，虽然 Python 的应用场景很多、相关岗位也不少，又是什么 AI、数据科学的主流语言是吧，未来很美好。但是，这些前沿技术的难点并不是 Python 语言的代码本身，而是算法和思想。Python 只是一个调包、把你思想表达出来的工具而已。所以这些前沿岗位的门槛远比你入门 Python、或者听培训机构画饼时要高的多，算法岗位、大厂的产品岗真就是神仙打架，而且研究生居多。
学习目标
既然这样，那我还要不要学 Python 呢？
我认为：必须要学！
但是，一定要先思考自己的学习目标，目标不同，对 Python 的学习态度和投入的时间也不同。
如果想找开发岗位的工作，像上面说的，不建议把 Python 作为你的主语言，而是把它当做你的副武器。只需简单学学 Python 基础，就可以编写 Python 脚本来自动化办公、提高工作效率、做一些小工具了，性价比很高。
如果说编程语言是工具，那 Python 是对这句话的完美诠释。 多会用一个神器，谁不爱呢？
如果你想找其他岗位的工作，比如运维、测试、数据分析、产品经理、大数据、爬虫、人工智能、图像处理、多媒体处理、算法研究，当然也可以，只是如果以这些岗位为目标，除了要打好 Python 基础外，更重要的是理解对应领域的思想、方法和实践，而不是只会引库调包。
如果你是初学编程或者出于好奇学编程，我也建议你学 Python，好玩、能学下去、能培养兴趣，这些对初学者非常重要，有了兴趣之后，再学别的语言就会如鱼得水。
四、Python 学习路线
目前，Python 官方已经停止支持 Python 2，因此我强烈建议大家直接学习 Python 3。Python 3 是 Python 的最新版本，包含了许多改进和新功能，是现代 Python 开发的标准。
正如我在《如何快速掌握编程语言》一文中提到的，学习一门编程语言，首先需要掌握其核心语法和关键特性。对于有其他编程语言基础的同学来说，学习 Python 的基本语法通常可以在 2-3 天内完成。如果是第一次接触编程，那么可能需要 2 周左右的时间来熟悉变量、循环、条件语句和函数等基础语法。
4.1 Python 核心语法
在学习 Python 的过程中，掌握以下核心语法是非常重要的：
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数据类型：Python 支持多种数据类型，包括数值型、布尔型、字符串、列表、元组、集合和字典。这些数据类型为编程提供了基础。
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控制结构：Python 支持条件语句（如
if、else）和循环语句（如for、while）。这些控制结构是编写复杂程序的基础。 -
函数：函数是组织代码的一种方式，Python 允许开发者定义和调用函数，支持传递参数和返回值。此外，Python 还支持递归函数。
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运算符和操作：Python 提供了丰富的运算符，如算术运算符、逻辑运算符和比较运算符。你还可以使用切片、迭代、列表生成式、生成器和迭代器来操作数据。
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模块与包：Python 的模块系统允许你将代码组织成可重用的模块。你可以导入内置模块或创建自己的模块和包，以便组织和共享代码。
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IO 文件操作：Python 提供了强大的文件操作功能，包括文件的打开与关闭、读取与写入等。这些功能对于处理文件和数据持久化非常重要。
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异常处理：Python 提供了异常捕获和处理机制，可以在程序中优雅地处理错误和异常情况。
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面向对象编程：Python 是一种面向对象的编程语言，支持类与对象、属性与方法、继承与多态和封装等概念。这些概念有助于你编写模块化、可维护的代码。
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函数式编程：Python 也支持函数式编程，包括高阶函数（如
map、reduce、filter）、匿名函数、返回函数和偏函数等。 -
装饰器：Python 的装饰器是函数和类的强大工具，用于修改或扩展函数和类的行为。
4.2 开发环境
为了更好地学习和开发 Python 项目，选择合适的开发环境至关重要。以下是一些推荐的开发环境：
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安装 Python：建议直接安装 Python 3，你可以参考菜鸟教程来安装 Python。
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开发工具：强烈推荐使用 PyCharm，这是目前最强大的 Python 集成开发环境 (IDE)。如果你希望使用轻量级的工具，可以选择 Visual Studio Code (VSCode)。
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IPython：IPython 是一个功能丰富的交互式 Python shell，适合进行快速实验和数据分析。
4.3 Python 教程
在学习 Python 的过程中，以下教程非常值得推荐：
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廖雪峰 Python 教程：这可能是中文写得最好的 Python 入门教程，非常适合初学者。对于有编程基础的读者，通常一周内就可以掌握基础知识，开始愉快地编写各种 Web 应用和爬虫程序。访问教程。
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Python 谷歌编码风格中译版：这是一份关于 Python 编码风格的指导，适合那些希望编写符合行业标准代码的开发者。阅读指南。
4.4 视频教程
视频教程可以帮助你更加直观地学习 Python，以下是一些值得推荐的课程：
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北理工 Python 语言程序设计：北京理工大学的嵩天老师提供了一个非常优秀的 Python 课程，适合初学者学习。观看课程。
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黑马 Python：如果你不喜欢 MOOC 这类在线教育平台的风格，可以尝试黑马的 Python 课程。访问课程。
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MIT 计算机科学导论与 Python 编程：这是麻省理工学院提供的公开课，适合那些喜欢挑战的学习者。观看课程。
4.5 学习书籍
以下书籍适合不同阶段的 Python 学习者：
- 《Python 编程：从入门到实践》：这本书适合 Python 初学者，涵盖了 Python 的基础知识和实践项目，如游戏开发、数据可视化和 Web 应用开发等。
- 《Python 核心编程（第 3 版）》：本书深入浅出地介绍了 Python 的核心概念和技巧，适合具备一定编程基础的读者。你可以通过这本书学习 Python 语言的核心知识、标准库、高级特性以及最佳实践。
- ⭐《Python 编程：从入门到实践》：https://www.code-nav.cn/rd/?rid=cbddf0af6064484f002658102cdbba17
- 《python 学习手册》：https://www.code-nav.cn/rd/?rid=79550af260643c8e0ce47ab84633e200
- 《笨办法学 Python3》：https://www.code-nav.cn/rd/?rid=b00064a760643bb90cbba72836995fd5
- 《Python 编程快速上手》（第 2 版）：https://book.douban.com/subject/35387685/
- 《Python Cookbook 中文版》（第 3 版）：https://book.douban.com/subject/26381341/
- 《父与子的编程之旅》：https://www.code-nav.cn/rd/?rid=8937eaa9615519680ed81c0e3165ee65
- ⭐《Python 深度学习》https://www.code-nav.cn/rd/?rid=2d44d6c261624dd31224ed1b5841920c
- 《Python 网络爬虫实战》第 2 版：https://www.code-nav.cn/rd/?rid=b00064a7606440d40cbc2fca19192e4f
- 《Python 数据科学手册》：https://book.douban.com/subject/27667378/
- 《利用 Python 进行数据分析》：https://book.douban.com/subject/25779298/
- Python Guide（英文）：https://docs.python-guide.org/
五、Python 学习资料
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