编程零基础应当如何开始学习 Python？
一、 为什么要学 Python？
先跟你唠唠，为啥咱们要选 Python。这东西就跟一把瑞士军刀，啥都能干：
好上手： Python 的语法就像咱们说话一样，清晰明了，不像有些语言，看了半天跟看天书似的。
用途广： 网站开发、数据分析、人工智能、自动化脚本、游戏开发…… 只要你能想到的，Python 基本上都能插上一脚。
社区强大： 遇到问题？不怕！网上有无数的教程、论坛、问答社区，总有人能帮你解惑。
需求旺盛： 很多公司都在用 Python，学好了找工作也更有底气。
二、 准备工作：电脑和心态
1. 一台能上网的电脑： 别太老旧就行，笔记本、台式机都成。
2. 一颗好奇心和耐心： 编程是个需要琢磨的活儿，遇到 bug、遇到不理解的地方，千万别急。把它当成解谜游戏，你会发现其中的乐趣。
三、 安装 Python：第一步，也是最重要的一步
1. 去官网下载： 打开浏览器，搜索 "Python官网"，找到 Python 的官方网站 (python.org)。
2. 找到下载页面： 在官网上，通常会有个 "Downloads" 或者 "Get Started" 的链接，点进去。
3. 选择你的操作系统： 网页会自动检测你的操作系统（Windows, macOS, Linux）。如果你是 Windows 用户，选择最新的稳定版本（比如 Python 3.x.x）。Mac 用户系统里可能自带了 Python，但建议还是装最新的。
4. 下载安装包： 点击下载按钮，下载对应的安装包。
5. 开始安装：
Windows 用户： 运行下载好的 `.exe` 文件。特别重要！ 在安装界面的最下方，有一个 "Add Python X.X to PATH" 的选项，一定要勾选上！ 否则后面我们会遇到一些麻烦。然后点击 "Install Now"。
macOS 用户： 运行下载好的 `.pkg` 文件，按照提示一步步操作。
6. 验证安装： 安装完成后，打开你的命令行工具（Windows 下是 `cmd` 或者 PowerShell，Mac 下是 `Terminal`）。输入 `python version` 或者 `python3 version`，如果能正确显示 Python 的版本号，说明安装成功了！
四、 选择一个“写代码”的工具：IDE 和代码编辑器
光有 Python 本身还不够，咱们需要一个地方来写代码。你可以选择：
1. Python 自带的 IDLE： 这是一个非常基础的环境，适合刚开始尝试写几行代码。在开始菜单（Windows）或 Applications 文件夹（Mac）里搜索 "IDLE" 就能找到。
2. 代码编辑器（推荐！）：
Visual Studio Code (VS Code)： 免费、强大、插件丰富，几乎是程序员的首选。你可以去 VS Code 官网下载安装，然后安装一个 Python 插件（在 VS Code 的扩展商店搜索 "Python" 即可）。
Sublime Text, Atom： 也是不错的选择，各有千秋。
3. 集成开发环境 (IDE)：
PyCharm： 功能非常齐全，对 Python 支持特别好，但相对来说学习曲线会比代码编辑器高一些，而且社区版是免费的。
我的建议： 如果你刚开始，强烈推荐 VS Code。它足够强大，又不太复杂，还有很多教程教你如何配置。
五、 从“Hello, World!”开始：你的第一行 Python 代码
现在，咱们来写点实际的。
1. 打开你的代码编辑器（比如 VS Code）。
2. 新建一个文件，命名为 `hello.py` （`.py` 是 Python 文件的后缀）。
3. 在文件里输入：
```python
print("Hello, World!")
```
4. 保存文件。
5. 打开命令行工具，进入你保存 `hello.py` 文件的目录。（在 VS Code 中，你可以直接在终端里输入 `cd` 命令，然后把文件路径拖拽进去，回车即可）。
6. 输入命令：
```bash
python hello.py
```
（如果是 Mac 或 Linux，可能需要输入 `python3 hello.py`）
7. 回车！ 你应该会在命令行里看到 `Hello, World!`。
恭喜你！你已经成功运行了你的第一段 Python 代码！
六、 学习路径：循序渐进，打好基础
有了第一个程序，接下来就是系统学习了。别想着一口吃个胖子，一步一个脚印来。
1. 学习基础语法：
变量和数据类型： 数字（整数、浮点数）、字符串、布尔值（True/False）。
运算符： 加减乘除、比较运算符（大于、小于、等于）、逻辑运算符（and, or, not）。
控制流：
条件语句： `if`, `elif`, `else` （如果……就……，否则如果……就……，否则……）。
循环语句： `for` 循环（for 循环用于遍历序列），`while` 循环（while 循环用于当条件为真时重复执行）。
数据结构：
列表 (list)： 可以存放多个元素的有序集合，可以修改。
元组 (tuple)： 类似列表，但不可修改。
字典 (dict)： 键值对的集合，非常灵活。
集合 (set)： 无序且不重复的元素集合。
函数： 封装可重用的代码块。学习如何定义函数、调用函数、传递参数。
模块和包： 如何导入别人写好的代码，以及如何组织自己的代码。
2. 学习方法：
跟着教程学： 网上有很多免费的 Python 教程，比如廖雪峰的 Python 教程、菜鸟教程、Codecademy 等。找一个你看着顺眼的，一步一步来。
多动手实践： 看教程的时候，一定要跟着敲代码，运行，调试。遇到不理解的地方，自己尝试改改看会发生什么。
做小练习： 学习完一个知识点，就找相关的练习题来做。比如学了列表，就做一些排序、查找、添加元素的练习。
看别人的代码： 找一些简单的开源项目，看看别人是怎么写的，学习他们的思路和技巧。
不要怕犯错： 错误是学习过程中最好的老师。仔细阅读错误信息，它会告诉你问题出在哪里。
七、 进阶学习：拓展你的 Python 能力
基础打牢了，就可以开始接触更实际的应用了：
面向对象编程 (OOP)： 类 (class)、对象 (object)、继承、多态，这会让你的代码更有条理，更易维护。
文件操作： 如何读取、写入文件。
异常处理： 如何优雅地处理程序运行中可能出现的错误。
常用库：
NumPy, Pandas： 数据分析的利器，处理表格数据、科学计算。
Matplotlib, Seaborn： 数据可视化，画图表。
Requests： 网络爬虫，从网页上抓取信息。
Flask, Django： Web 开发框架，用来搭建网站。
Scikitlearn： 机器学习库。
八、 学习资源推荐：
教程类：
菜鸟教程 Python3 教程: [https://www.runoob.com/python3/python3tutorial.html](https://www.runoob.com/python3/python3tutorial.html) （非常适合初学者，内容全面）
廖雪峰的 Python 教程: [https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400](https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400) （讲解深入，很多进阶内容）
Codecademy (英文): [https://www.codecademy.com/learn/learnpython3](https://www.codecademy.com/learn/learnpython3) （互动式学习，直接在网页上写代码）
书籍类：
《Python编程：从入门到实践》： 非常经典的入门书籍，结合项目讲解。
《流畅的 Python》： 适合有一定基础后，想深入理解 Python 特性的读者。
社区类：
Stack Overflow: 遇到具体的编程问题，这里是最好的提问和查找答案的地方。
GitHub: 学习开源项目，贡献代码。
九、 保持学习热情的小贴士：
设定小目标： 比如今天学会如何用列表存储十个数字，明天学会如何找出列表中的最大值。
找个伙伴一起学： 可以互相鼓励，一起解决难题。
参与项目： 尝试用 Python 来解决你生活中的一些小问题，比如写个脚本自动整理文件，或者分析一下你的开销。
不要怕“卡住”： 编程就像学习一门外语，总会有不理解的地方。休息一下，换个角度思考，或者去社区问问，很快就会豁然开朗。
总结一下：
零基础学 Python，核心就是 “动手” 和 “坚持”。
1. 安装 Python 和一个好的编辑器（推荐 VS Code）。
2. 从最基础的语法开始，理解每个概念。
3. 跟着教程学习，但更重要的是自己去实践、去写代码、去调试。
4. 遇到问题，别怕，搜索、提问、查资料。
5. 保持好奇心，享受编程带来的乐趣。
Python 的世界很广阔，等你来探索！祝你学习顺利！
网友意见
看到知乎的高分推荐，总是让我很发愁。为什么说的都很片面，但看起来又很好呢？从170段长篇大论中摘取有效的信息，简直是费死劲的工作。
我想试试从回答中摘取我很赞同的内容，同时保持内容的简洁。
————来源：知乎。作者：TheAnswer——————
由浅入深，建议按照先后顺序阅读学习。
0.Python简明教程
1.Python 开发教程
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评价：精简则无过，杂则乱。Python入门一本书加上网上的简明教程足矣。
书籍选O`Reilly的精品书籍即可，入门的别太厚的。
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————来源：知乎。作者：昔九——————
我推荐一个叫codecademy的网站。它很适合零基础且学一点就想要得到鼓励的朋友。
————
评价：在线做题是一种极其有游戏感的学习方法，一旦做出几道题以后，那种成就感和快感会让你欲罢不能。本人再推荐一个网站，需要科学上网访问：
——————————————————————
Python不仅是用来做网站，也不仅是用来做工具的，也不仅能用来开发游戏服务器，也不仅能用来开发游戏客户端。
Python的学习方法，以上两段，足矣。
各位答主别总想着自己上墙，避免知识泛滥也是我们的责任嘛。（顺便拉黑阿里巴巴云栖社区的回答）
这个问题下面这么多人推荐了这么多 Python 资源，估计零基础新手看到了会眼花缭乱吧。
作为非计算机专业出身、自学编程的过来人，我知道想找到一份适合自己的入门教程不容易。不如就在这里分享一下，如何鉴别一份 Python 教程是否适合新手。
鉴别要点1：这份教程是否支持 Python3？
在2020年，Python 核心团队就会停止支持 Python 2 了。目前不少主流库的新版本也停止支持了 Python 2 ，包括 Django、Flask、Numpy 等等。
如果你是现在开始学 Python，当然要选 Python 3 了！这听起来简直像是废话。
然而，在知乎上被热捧的 Learn Python the hard way 的作者 Zed.A.Shaw 就是 Python 2 的顽固分子。你在京东上能看到的《笨办法学Python第3版》就是基于 Python 2 写的。
想要分辨 Python 2 还是 Python 3 很容易，你看 print 的写法就知道了。
所以，如果你执意要选择这份教程上手，那肯定选了是一条难走的路啊，这可不是 the hard way 么。在别人开始学语法的时候，你需要折腾各种兼容问题，比如教程里的代码没法在你电脑上正常运行，比如报错了无法获得帮助。有多少人是在这个坑放弃学习 Python 的，举个手呗
还有啊，另一个在知乎上被热捧的 code cademy , 也是用的 Python 2，并且丝毫没有要更新的意思。也许这家2011年创立的公司，已经落后于这个时代了吧，可惜了。
鉴别要点2：这份教程是否把概念解释清楚了？
所有教程都会标榜自己适合零基础，但是不是真的适合零基础，要看有没有把概念解释清楚。
无论教程的形式是直播、录播、博客、论坛还是书籍，能把概念讲清楚才是最重要的，这才让新手有了学明白的可能。
对于零基础新手来说，什么是「变量」、什么又是「函数」，这些编程常识新手是没有接触过的，但是很多大牛根本不屑于去讲清楚这些，因为他们学编程学了太久了，这些常识就像「早上要刷牙」一样已经根深蒂固了。
这么说可能你还不信，那可是知乎上千万人都点赞的教程啊，怎么可能讲不清楚概念？那我们就来扒一扒，各个教程是怎么讲「变量」这个概念的。
R 教程：变量是存储在内存中的值。这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。 小白心声：哈哈哈，啥玩意？内存我知道，什么是在内存中开辟空间？我需要关心这个么？
这就是典型的用一个抽象概念解释另一个抽象概念，如果你看的是这样的教程，看的越多，就发现自己不明白的概念越多。
V 教程：Python 的变量不需要声明，你可以直接输入：>>>a = 10。 那么你的内存里就有了一个变量a， 它的值是10 小白心声：变量这一节上来第一句话就是「变量不需要声明」，我是不是错过什么了？声明是什么？不需要声明意味着什么？如果需要声明是什么样子的？
这让我想起我家猫有次得猫藓，京冠医院院长给开了瓶药，第一句就说「这个药可以舔。」当时我是懵逼的，难道这个药是口服的？后来才知道，这个药是用来涂抹的，但一般用来涂抹的药都是猫不能舔的，京冠独家研发出来了这种猫舔了也没关系的药，很安全，所以院长十分骄傲的先介绍这个特性。但不了解这些背景，当然就不明白他为什么那么说。
这是不是和 V 教程上来就说「变量不需要声明」很像？
L 教程：变量的概念基本上和初中代数的方程变量是一致的， 只是在计算机程序中，变量不仅可以是数字，还可以是任意数据类型。 小白心声：初中代数我学过，x+1=2 嘛，所以变量就是那个 x，是未知数的意思喽？好嘞，那我接着往下学。诶，这有个 x = x + 1 是啥意思？x 是未知数的话，两边一消掉变成了 0 = 1 ？？？ 这个在数学上不成立啊？难道我初中数学没学好……
这个例子说明了，不恰当的类比会给零基础新手带来错误的印象，以为自己理解了，其实还是没理解。
不是故意找反例，这些都是找的知乎上热捧的知名 Python 教程节选的。为了避免得罪人，这里就不说这些教程分别是谁的了，再说下去估计要有人找我问多少钱能删帖了。你也可以看看你手里的教程是怎么解释变量这个概念的，看看较真起来的话你真能看懂么。
不是自卖自夸，我找了一圈真没找到一个能讲明白的，所以在这里只能拿我写的教程来举个例子，大家来对比下了。
可能我是第一个提出这个说法的，变量的作用就是用来给数据起名字的。为什么要给数据起名字？在这一页之前你会做20个交互练习，做完你就发现那些数据就消失了，没办法再次使用了。
想要下次能方便的使用数据，就需要给这个数据起名字，也就是变量赋值。
我自己是新手自学过来的，所以我知道用概念解释概念有多讨厌。我的思路就是先让你置身于使用情景，然后你就自然明白为什么了。
这块可能说的有点多了，我想说的是，找一份能把概念解释清楚的教程上手去学吧。也不是说非得是我的教程，哪个你能看懂，你就学哪个。
记住，你看不懂，不是你的错，一定是教程的问题。看不懂赶紧换。
鉴别要点3：有没有概念的使用场景
最后这点不知道会不会有争议。先确认一个事情，你学 Python 是为了拿来用的对吧？你不是为了研究编程语言进化史的吧？
如果这点有共识，那么你学每一个新语法的时候，就会很自然的想到：我学的这个东西能用在哪呢？怎么用呢？
那么你可以去看下，你手中的教程有没有回答你的这个问题。
这里只举一个典型例子，L 教程条件判断那一节：
age = 3 if age >= 18: print('adult') elif age >= 6: print('teenager') else: print('kid') 这个程序是为了判断 age = 3 是属于成年人、青少年还是儿童。我有个傻问题啊，既然已经知道了 age = 3 ，干嘛还去判断呢？
其实大多数基础教程都有这个通病，例子是伪代码，大多数都是1+1，abc 这种例子，没什么实际意义。这也就是为什么你看完基础教程，却不知道怎么去用。没学过使用场景嘛，怎么可能自己想到。
那么多教程，却很少有人能点破这个事情，为什么要用条件判断？因为有些事情的发生是未知的啊。之所以要用条件判断，是为了预测程序可能发生的不同情况，再针对每种情况制定对应的解决方案。
所以，如果把上面那个例子中的 age = 3 改成 age = input()，这就说得通了。来自用户的输入是未知的，所以我才要分门别类的判断。这才是条件判断在实际使用中的用法。
当然，这里只是举个例子，并不是说改一下这个例子就变成好的使用场景了。一个好例子和一个坏例子从根本思路上就是不同的。
别人怎么写例子的我不知道，我自己在写例子的时候，看了大量源码，总结出来核心的几个使用场景。
比如说，条件判断这块，我总结了3个使用场景：值比较、看结果、猜有无。可以说，只要用到条件判断，就逃不出这3个场景了。
这里又不小心说多了，总之，找一份有使用场景的教程，你看完就知道学的东西在哪用了。
还是那句话，你学完不知道怎么用，不是你的错，一定是教程的问题，赶紧换。
总结一下，判断一份 Python 入门教程适不适合新手的3个核心要素：
- 鉴别要点1：这份教程是否支持 Python3？
- 鉴别要点2：这份教程是否把概念解释清楚了？
- 鉴别要点3：有没有概念的使用场景
这3点都满足了，才是好教程。
其他一些你以为重要的，其实不重要。
是不是写教程的人资历越牛逼，就越好啊？
真不一定，专家不一定是能体恤初学者的好老师，你要是找 Python 之父 Guido van Rossum 教你，他可能就从 Python 的垃圾回收处理机制讲起了。
是不是教程写的越长就越系统啊？
砖头厚的教程你看的完么？最重要的尽快练起来啊，在使用场景中理解基础知识。
可能有人会喷，别人都觉得这些教程挺好的，就你事多说看不懂，是不是没事找茬啊？是不是就为了推自己的教程啊？真不是。
在所有学科中，数学、英语，编程等等，就编程的教学年头最短。在教学上传承的越远的学科，在教学环节上就打磨得越好，可以让任何一个普通人学懂。
而编程是一个很年轻的学科，它还没有经历过一种可以被传承的教学模式，没有形成一个可以让任何人都能学会的教学方法。
所以说我做的事情，就是让编程的教学方法更成熟，让任何人都能学会编程。
也许我看起来像这个行业的搅局者，但实际上，即使我不出来也会有人做这个事情，因为编程这个学科会越变得越来越流行，也越来越成熟。
一定会的。
你还在低效努力吗？
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零基础学编程，用python入门是个不错的选择，虽然国内基本上还是以c语言作为入门开发语言，但在国外，已经有很多的学校使用python作为入门编程语言。此外，python在机器学习，人工智能领域也非常流行，算得上是算法工程师的标配编程语言。
下面的内容由浅入深，建议按照先后顺序阅读学习。如果你觉得内容不错，希望别做松鼠党，收藏了就不了了之，坚持读完，有条件的最好是购买书籍阅读效果更好。本文分享的内容和文末推荐的书籍均出自vamei君。
一. Python基础
二. Python进阶
三. Python深入
到现在为止，Python学习已经可以告一段落。下面的部分，我想讨论Python的高级语法和底层实现。这一部分的内容并不是使用Python所必须的。但如果你想从事一些大型的Python开发(比如制作Python工具、写一个框架等)，你会希望对这一部分内容有所的了解。
Python深入01 特殊方法与多范式
四. Python标准库
Python标准库的重要性在于：
- 标准库是Python的一个组成部分。
- Python的哲学是一个问题只有一个最好的解决方法。这些标准库为许多问题提供了一个标准的解决方案。
Python标准库02 时间与日期 (time, datetime包)
Python标准库03 路径与文件 (os.path包, glob包)
Python标准库04 文件管理 (部分os包，shutil包)
Python标准库05 存储对象 (pickle包，cPickle包)
Python标准库08 多线程与同步 (threading包)
Python标准库10 多进程初步 (multiprocessing包)
Python标准库11 多进程探索 (multiprocessing包)
Python标准库12 数学与随机数 (math包，random包)
最后推荐两本Python书籍：
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