Python 有哪些好的学习资料或者博客？
我来给你推荐一些非常棒的 Python 学习资源，这些都是我个人（或者说，我们这些热爱 Python 的人）觉得非常实用且能让你打下坚实基础的。我会尽量说得细致些，让你明白为什么它们这么好。
1. 官方文档：Python Tutorial
为什么它好？
权威性： 这可是 Python 语言的“圣经”，所有内容都来自 Python 核心开发者，绝对的准确和最新。
系统性： 它从最基础的概念讲起，比如“Python 是什么”、“如何开始”，然后一步步深入到数据类型、控制流、函数、模块、类、错误处理，直到更高级的主题如迭代器、生成器、装饰器、上下文管理器等等。
实践导向： 很多章节都配有清晰的代码示例，让你边学边练。而且，它还会解释“为什么”要这样做，而不是简单地告诉你“怎么做”。
持续更新： 随着 Python 版本的迭代，官方文档也会同步更新，保证你学习的是当前最流行的 Python 特性。
如何利用它？
不要把它当教科书： 把它当作一个随身携带的“查询手册”和“深度指南”。当你对某个概念不确定时，第一个去查的就是这里。
从头开始“精读”一次： 即使你已经会一些 Python，也建议完整地从头到尾“精读”一遍官方教程。你会发现很多之前被你忽略或一知半解的细节，这些细节往往是区分“会用”和“用得好”的关键。
重点关注“深入”章节： 比如关于数据模型（`__str__`, `__repr__`, `__len__` 等特殊方法）、迭代器协议、生成器、描述符（descriptors）、上下文管理器（context managers）这些内容，非常能体现 Python 的优雅和强大，也是进阶的必修课。
2. 实践平台：LeetCode / HackerRank / Codewars
为什么它们好？
实战出真知： 学习编程最忌讳“只看不练”。这些平台提供了海量的编程题目，涵盖了从简单到复杂的各种算法和数据结构问题。
巩固概念： 你可以通过解决这些问题来巩固你学到的 Python 语法、数据结构（列表、字典、集合、元组）以及常用的库（如 `collections`、`itertools`）。
提升逻辑思维： 很多题目都需要你仔细思考，设计出高效的解决方案，这能极大地锻炼你的逻辑思维和问题解决能力。
社区和答案： 你可以看看其他人的解决方案，学习不同的编程风格和更优化的算法，尤其是当你的代码运行效率不高时，看看别人的思路能学到很多。
如何利用它们？
从易到难： 不要一开始就挑战那些“Hard”级别的题目。从“Easy”开始，逐步积累信心和经验。
关注特定主题： 可以根据你在 Python 教程里学到的内容，选择针对性的题目。比如学了列表切片，就找些关于列表操作的题目；学了字典，就找些利用字典快速查找的题目。
不只是“做题”： 关键在于“理解”。做完一道题后，花时间去理解解题思路，为什么这样写更高效，有没有其他更简洁的方式。
注意 Pythonic 的写法： 看看大家是怎么用 Python 的特性（比如列表推导式、生成器表达式）来写出简洁高效的代码的。
3. 深度理解 Python 语言特性的博客/书籍
Pythonic 编程风格：
“Fluent Python” (书籍): 这绝对是 Python 进阶的神器。它深入讲解了 Python 的数据模型、数据结构、函数作为第一类对象、面向对象编程、控制流、元编程等方方面面。读完这本书，你会发现自己对 Python 的理解上升到一个新的维度。它教会你如何写出“Pythonic”的代码，也就是符合 Python 设计哲学、简洁、高效、易读的代码。
各种关于“Pythonic Way”的博客文章： 搜索“Pythonic way”、“Python best practices”等关键词，你会找到很多分享如何利用 Python 特性（如 `with` 语句、`enumerate`、`zip`、列表推导式、生成器等）来写出更优雅代码的文章。
GIL (Global Interpreter Lock):
为什么了解它重要？ 如果你想写多线程程序，或者对 Python 的性能优化感兴趣，理解 GIL 是必不可少的。它解释了为什么 Python 的多线程在 CPU 密集型任务上无法真正并行。
学习资源： 搜索“Python GIL explained”、“CPython GIL”可以找到很多深入浅出的解释。
装饰器 (Decorators) 和元类 (Metaclasses):
为什么它们重要？ 它们是 Python 中实现“元编程”的强大工具，可以让你在不修改函数或类本身的情况下，添加额外功能（比如日志记录、权限检查、缓存等），或者在定义类时就对其进行修改。
学习资源： 官方教程的“Decorators”部分是基础，然后可以找一些讲解装饰器和元类的博客，比如 Real Python、Towards Data Science 上有很多优秀的解读。
4. 特定领域的库和框架学习
一旦你掌握了 Python 的基础和一些高级特性，就可以开始专注于你感兴趣的领域了。
Web 开发：
Flask / Django：
学习资料： 官方文档是首选，它们都非常完善，并且有快速入门指南（Quickstart）。
博客/教程： Real Python、DigitalOcean Tutorials、免费的 Django Girls Tutorial 都是非常好的入门资源。
重点： 理解 MVC (ModelViewController) 或 MTV (ModelTemplateView) 架构，路由、模板引擎、ORM (ObjectRelational Mapping) 是学习的关键。
数据科学与机器学习：
NumPy / Pandas：
学习资料： NumPy 和 Pandas 的官方文档非常清晰，而且有大量示例。
博客/教程： Kaggle 上的 Notebooks、Towards Data Science、Analytics Vidhya 是学习这些库的宝藏。
重点： 掌握 NumPy 的多维数组操作、Pandas 的 DataFrame 和 Series，以及如何进行数据清洗、转换和分析。
Scikitlearn / TensorFlow / PyTorch：
学习资料： 官方文档和示例代码。
博客/教程： Andrew Ng 的机器学习课程（Coursera）、DeepLearning.AI 上的课程，以及各种关于特定模型（如 SVM, Random Forest, Neural Networks）的博客文章。
重点： 理解机器学习的基本概念、各种算法的原理和应用场景，以及如何使用这些库来构建模型。
自动化 / 脚本：
`os` 模块、`sys` 模块、`subprocess` 模块：
学习资料： 官方文档。
博客/教程： 很多关于系统管理、文件操作、命令行工具开发的博客会用到这些。
重点： 学习如何与操作系统交互，执行系统命令，管理文件和目录。
5. 持续学习与社区参与
GitHub：
为什么？ 很多优秀的 Python 开源项目都托管在 GitHub 上。你可以通过阅读这些项目的源代码来学习实际的开发实践，了解别人是怎么组织代码、解决问题的。
如何利用？ 找一些你感兴趣的、星标比较高的 Python 项目，看看它们的结构、代码风格，甚至尝试贡献代码（从修复小 Bug 开始）。
Stack Overflow：
为什么？ 当你遇到具体的问题时，几乎都能在 Stack Overflow 上找到答案。
如何利用？ 搜索你遇到的错误信息或问题描述，仔细阅读被采纳的答案，并尝试理解为什么那个答案是正确的。
Reddit (r/Python, r/learnpython)：
为什么？ 这里是 Python 社区活跃的地方，你可以看到最新的 Python 新闻、讨论，提问问题，和其他开发者交流。
如何利用？ 潜水学习，参与讨论，看看大家都在关注什么。
总结一下我个人的学习路径建议：
1. 打牢基础： 认真研读 Python 官方教程，理解核心概念。
2. 动手实践： 通过 LeetCode 等平台解决编程问题，巩固语法和算法。
3. 深入理解： 阅读“Fluent Python”等进阶书籍，理解 Python 的设计哲学和高级特性。
4. 专项突破： 针对你感兴趣的领域（Web、数据科学等），深入学习相应的库和框架。
5. 持续学习： 关注开源项目，在 Stack Overflow 解决问题，参与社区讨论。
记住，学习编程是一个循序渐进的过程，最重要的是保持好奇心和持续的实践。不要害怕犯错，每一次尝试和调试都是宝贵的学习机会。祝你学习愉快！
1. 官方文档：Python Tutorial
为什么它好？
权威性： 这可是 Python 语言的“圣经”，所有内容都来自 Python 核心开发者，绝对的准确和最新。
系统性： 它从最基础的概念讲起，比如“Python 是什么”、“如何开始”，然后一步步深入到数据类型、控制流、函数、模块、类、错误处理，直到更高级的主题如迭代器、生成器、装饰器、上下文管理器等等。
实践导向： 很多章节都配有清晰的代码示例，让你边学边练。而且，它还会解释“为什么”要这样做，而不是简单地告诉你“怎么做”。
持续更新： 随着 Python 版本的迭代，官方文档也会同步更新，保证你学习的是当前最流行的 Python 特性。
如何利用它？
不要把它当教科书： 把它当作一个随身携带的“查询手册”和“深度指南”。当你对某个概念不确定时，第一个去查的就是这里。
从头开始“精读”一次： 即使你已经会一些 Python，也建议完整地从头到尾“精读”一遍官方教程。你会发现很多之前被你忽略或一知半解的细节，这些细节往往是区分“会用”和“用得好”的关键。
重点关注“深入”章节： 比如关于数据模型（`__str__`, `__repr__`, `__len__` 等特殊方法）、迭代器协议、生成器、描述符（descriptors）、上下文管理器（context managers）这些内容，非常能体现 Python 的优雅和强大，也是进阶的必修课。
2. 实践平台：LeetCode / HackerRank / Codewars
为什么它们好？
实战出真知： 学习编程最忌讳“只看不练”。这些平台提供了海量的编程题目，涵盖了从简单到复杂的各种算法和数据结构问题。
巩固概念： 你可以通过解决这些问题来巩固你学到的 Python 语法、数据结构（列表、字典、集合、元组）以及常用的库（如 `collections`、`itertools`）。
提升逻辑思维： 很多题目都需要你仔细思考，设计出高效的解决方案，这能极大地锻炼你的逻辑思维和问题解决能力。
社区和答案： 你可以看看其他人的解决方案，学习不同的编程风格和更优化的算法，尤其是当你的代码运行效率不高时，看看别人的思路能学到很多。
如何利用它们？
从易到难： 不要一开始就挑战那些“Hard”级别的题目。从“Easy”开始，逐步积累信心和经验。
关注特定主题： 可以根据你在 Python 教程里学到的内容，选择针对性的题目。比如学了列表切片，就找些关于列表操作的题目；学了字典，就找些利用字典快速查找的题目。
不只是“做题”： 关键在于“理解”。做完一道题后，花时间去理解解题思路，为什么这样写更高效，有没有其他更简洁的方式。
注意 Pythonic 的写法： 看看大家是怎么用 Python 的特性（比如列表推导式、生成器表达式）来写出简洁高效的代码的。
3. 深度理解 Python 语言特性的博客/书籍
Pythonic 编程风格：
“Fluent Python” (书籍): 这绝对是 Python 进阶的神器。它深入讲解了 Python 的数据模型、数据结构、函数作为第一类对象、面向对象编程、控制流、元编程等方方面面。读完这本书，你会发现自己对 Python 的理解上升到一个新的维度。它教会你如何写出“Pythonic”的代码，也就是符合 Python 设计哲学、简洁、高效、易读的代码。
各种关于“Pythonic Way”的博客文章： 搜索“Pythonic way”、“Python best practices”等关键词，你会找到很多分享如何利用 Python 特性（如 `with` 语句、`enumerate`、`zip`、列表推导式、生成器等）来写出更优雅代码的文章。
GIL (Global Interpreter Lock):
为什么了解它重要？ 如果你想写多线程程序，或者对 Python 的性能优化感兴趣，理解 GIL 是必不可少的。它解释了为什么 Python 的多线程在 CPU 密集型任务上无法真正并行。
学习资源： 搜索“Python GIL explained”、“CPython GIL”可以找到很多深入浅出的解释。
装饰器 (Decorators) 和元类 (Metaclasses):
为什么它们重要？ 它们是 Python 中实现“元编程”的强大工具，可以让你在不修改函数或类本身的情况下，添加额外功能（比如日志记录、权限检查、缓存等），或者在定义类时就对其进行修改。
学习资源： 官方教程的“Decorators”部分是基础，然后可以找一些讲解装饰器和元类的博客，比如 Real Python、Towards Data Science 上有很多优秀的解读。
4. 特定领域的库和框架学习
一旦你掌握了 Python 的基础和一些高级特性，就可以开始专注于你感兴趣的领域了。
Web 开发：
Flask / Django：
学习资料： 官方文档是首选，它们都非常完善，并且有快速入门指南（Quickstart）。
博客/教程： Real Python、DigitalOcean Tutorials、免费的 Django Girls Tutorial 都是非常好的入门资源。
重点： 理解 MVC (ModelViewController) 或 MTV (ModelTemplateView) 架构，路由、模板引擎、ORM (ObjectRelational Mapping) 是学习的关键。
数据科学与机器学习：
NumPy / Pandas：
学习资料： NumPy 和 Pandas 的官方文档非常清晰，而且有大量示例。
博客/教程： Kaggle 上的 Notebooks、Towards Data Science、Analytics Vidhya 是学习这些库的宝藏。
重点： 掌握 NumPy 的多维数组操作、Pandas 的 DataFrame 和 Series，以及如何进行数据清洗、转换和分析。
Scikitlearn / TensorFlow / PyTorch：
学习资料： 官方文档和示例代码。
博客/教程： Andrew Ng 的机器学习课程（Coursera）、DeepLearning.AI 上的课程，以及各种关于特定模型（如 SVM, Random Forest, Neural Networks）的博客文章。
重点： 理解机器学习的基本概念、各种算法的原理和应用场景，以及如何使用这些库来构建模型。
自动化 / 脚本：
`os` 模块、`sys` 模块、`subprocess` 模块：
学习资料： 官方文档。
博客/教程： 很多关于系统管理、文件操作、命令行工具开发的博客会用到这些。
重点： 学习如何与操作系统交互，执行系统命令，管理文件和目录。
5. 持续学习与社区参与
GitHub：
为什么？ 很多优秀的 Python 开源项目都托管在 GitHub 上。你可以通过阅读这些项目的源代码来学习实际的开发实践，了解别人是怎么组织代码、解决问题的。
如何利用？ 找一些你感兴趣的、星标比较高的 Python 项目，看看它们的结构、代码风格，甚至尝试贡献代码（从修复小 Bug 开始）。
Stack Overflow：
为什么？ 当你遇到具体的问题时，几乎都能在 Stack Overflow 上找到答案。
如何利用？ 搜索你遇到的错误信息或问题描述，仔细阅读被采纳的答案，并尝试理解为什么那个答案是正确的。
Reddit (r/Python, r/learnpython)：
为什么？ 这里是 Python 社区活跃的地方，你可以看到最新的 Python 新闻、讨论，提问问题，和其他开发者交流。
如何利用？ 潜水学习，参与讨论，看看大家都在关注什么。
总结一下我个人的学习路径建议：
1. 打牢基础： 认真研读 Python 官方教程，理解核心概念。
2. 动手实践： 通过 LeetCode 等平台解决编程问题，巩固语法和算法。
3. 深入理解： 阅读“Fluent Python”等进阶书籍，理解 Python 的设计哲学和高级特性。
4. 专项突破： 针对你感兴趣的领域（Web、数据科学等），深入学习相应的库和框架。
5. 持续学习： 关注开源项目，在 Stack Overflow 解决问题，参与社区讨论。
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网友意见
造数 - 最炫酷的智能云爬虫帮你总结Python资源
学习资料
1、入门阶段
- The Python TutorialPython guan官方文档，永远是最佳选择
- Google's Python Class Google的文档，质量相当高
- Python3 教程 | 菜鸟教程 如果英文不好，可以参考国内教程
- Learn Python the Hard Way 最简单的学习 Python 的方法， HTML 在线版是完全免费的
- 零基础入门学习Python 网易云课堂，老师诙谐幽默，上手快
2、拔高阶段
最好自己动手写一些项目，一定要使用GitHub
- Python_精选项目课程 实验楼提供在线编程及在线实训学习平台
- Django 开发内容管理系统 全面的中文教程
- Dataquest 提供了一系列和数据分析相关的Python教程
- Python爬虫学习系列教程 | 静觅 静觅的爬虫课程，名气非常大
3、方向进阶
来到这个时候，最好确立学习的方向。
- web开发（Django、Flask、Tornado） python web 入坑指南
- 数据科学（Numpy、Pandas、Matplotlib） 数据科学家的完整学习路径（Python版）
- 机器学习（scikit-learn、）scikit-learn: machine learning in Python
- 深度学习（TensorFlow）https://www.tensorflow.org/
- 网络爬虫（Scrapy）Scrapy 1.4 documentation
4、实战演练
- 有哪些适合新手练手的Python项目 非常全面的项目，强烈推荐
- 实战 廖雪峰老师的教程，非常经典，可以当做Python的百科全书来参考
- Python开源软件 开源中国社区的项目合集
- karan/Projects Python项目合集
- Python项目_W3Cschool极客导航 不仅有web开发，还有爬虫相关
博客列表
- 廖雪峰的官方网站 研究互联网产品和技术，提供原创中文精品教程
- 虫师 关于Python自动化方面的一位大牛
- 宁哥的小站 Python网络爬虫和机器学习
- 静觅 崔庆才的个人网站，在爬虫方面造诣很深
- Python, OpenStack 博客里面包含了很多python library的知识
- 知乎 - 与世界分享你的知识、经验和见解 隐藏着各种Python大神
最后推荐5个好用的Python IDE
1、Jupyter Notebook
Jupyter笔记本在2014年诞生于IPython。它是基于服务器 - 客户端结构的Web应用程序，它允许您创建和操作笔记本文档 - 或只是“笔记本”。
Jupyter Notebook提供了一个易于使用的交互式数据科学环境，涵盖许多编程语言，不仅可以作为IDE，还可以作为演示文稿或教育工具。对于刚开始使用数据科学的人来说，这是完美的！
可以在这里下载 Project Jupyter
2、PyCharm
PyCharm是由JetBrain的人员制作的IDE，该团队负责最着名的Java IDE，IntelliJ IDEA之一。
PyCharm的界面和功能对于那些有使用过其他JetBrain产品的人来说，是完美的。 此外，如果您喜欢IPython或Anaconda发行版，那么PyCharm可以将其工具和库（如NumPyMatplotlib）集成在一起，从而让您可以使用数组查看器和交互式图表。
下载地址PyCharm :: Download Latest Version of PyCharm
3、Visual Studio
另一个选择可能是Visual Studio代码。 这是由Microsoft开发的文本编辑器，但也可以用作IDE。 Visual Studio的一个好处就是Git集成。 像Atom一样，您可以使用此应用程序轻松地在存储库中提交，同步和创建分支。
Visual Studio包含一个名为IntelliSense的功能，它提供了基于变量类型，功能和导入模块的代码完成。 它还提供语法高亮和自动完成功能。
您可以在此页面上免费下载适用于Windows，Linux或MacOS的Visual Studio代码Download Visual Studio Code
4、Sublime Text
作为第三个替代选项，您还可以考虑强大的文本编辑器Sublime Text。 大多数人喜欢用户界面，非凡的功能和性能。 就像上面提到的其他文本编辑器一样，您可以使用插件扩展Sublime Text。 有关如何将Sublime Text设置为轻量级的一体化数据科学IDE的更多信息，请查看此页面。
您可以在这里下载Sublime Text Sublime Text - Download
5、Atom
由Github开发的开源文本编辑器。
虽然这个文本编辑器可用于许多流行的编程语言，如Ruby on Rails，PHP，Java等，Atom有趣的功能，为Python开发人员创造了一个很好的体验。A hackable text editor for the 21st Century
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造数 - 最实用的智能云爬虫类似的话题
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我来给你推荐一些非常棒的 Python 学习资源，这些都是我个人（或者说，我们这些热爱 Python 的人）觉得非常实用且能让你打下坚实基础的。我会尽量说得细致些，让你明白为什么它们这么好。 1. 官方文档：Python Tutorial 为什么它好？ 权威性： 这可是 Python............. -
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