2024 年 Python 学习路线推荐,附学习书籍,学习视频(建议收藏)

2024-09-04 23:36

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。

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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

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  1. 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。

  2. 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:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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:

  1. 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。

  2. 控制结构:Python 支持条件语句(如 ifelse)和循环语句(如 forwhile)。这些控制结构是编写复杂程序的基础。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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。

  6. 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。

  7. 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。

  8. 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。

  9. 函数式编程:Python 也支持函数式编程,包括高阶函数(如 mapreducefilter)、匿名函数、返回函数和偏函数等。

  10. 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:

  1. 安装 Python:建议直接安装 Python 3,你可以参考菜鸟教程来安装 Python。

  2. 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)。

  3. 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:

  1. 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。

  2. 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:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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

最新原创的文章都先发布在公众号【徐公】,欢迎关注哦~,
在公众号【徐公】回复「Python学习」可以获得我汇总整理的计算机学习资料~

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