2024年python（零基础）三个月自学手册

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前言

什么是Python

Python是一种高级、通用的编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能而闻名。Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁性，让程序员能够用更少的代码行表达更多的意思。这种特性使得Python成为初学者入门编程的理想选择，同时也被广泛应用于专业开发领域。

Python之所以如此受欢迎，有以下几个原因：

（1）易于学习和使用：

Python的语法接近英语，简单明了，使得编程初学者能够快速上手。同时，它的简洁性也提高了程序员的开发效率。

（2）强大的标准库和第三方库：

Python的标准库非常全面，提供了大量的常用功能。第三方库，比如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow和Django等，为数据科学、机器学习、Web开发等领域提供了强大的支持。

（3）广泛的应用领域：

Python在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于Web开发、数据分析、人工智能、科学计算、自动化脚本、教育、机器学习、数据库、游戏娱乐、模拟现实、网络通讯、视频图像等等，基本涵盖了现有大部分应用领域。

（4）跨平台性：

Python可以在多种操作系统上运行，如Windows、Mac OS和Linux，这使得Python程序可以轻松地在不同的平台上进行开发、部署。可以轻松实现不同平台的兼容和协同合作。

（5）社区支持：

Python拥有数量庞大并且极其活跃的全球性社区，为开发者提供技术支持、文档说明、教程示例、项目实践等全方位支持服务，人员来自个行各业，能够满足给类Python专业、业余、理论、实践、研发、产品等个种各样的需求。这使得遇到任何问题时，大概率可以很容易地找到解决方案或得到相应的支持。

（6）适应性强：

Python不仅适用于小型项目和脚本，也适用于大型企业级应用。其设计允许开发者以多种思路、多种方式解决问题，从而能够适应不同的编程需求和项目规模。

如何系统地自学Python？

零基础如何学好python，作为一个学了python两三年的过来人，我当初也是从0开始一路摸索过来的，这里给想学python的小白们分享一点我的学习心得。

不管你学习什么，都是有科学的学习方法与合理的学习计划的，只要你准备充足，那么Python从入门到精通，你比其他人耗费的时间要短得多，甚至有勤奋的小伙伴，短短三个月就能独当一面了。请继续往下看👇👇

入门必备认知

在学习Python时，每个人的基础水平不一样，如果你完全是新手，就需要从入门课程或初学者读物开始钻研，不要想着一开始就去挑战高难度课程，我也是零基础学习Python的，因为知道学会并不是件非常容易事情，所以想先泼点冷水，学习Python不是一蹴而就的事情，现在的你要有一个正确的认知，学完Python，并不能立马拿一两万的工资。

（1）不要闭门造车

不要以为自己可以解决所有问题，学习python是很抽象的，尤其是在刚开始学的时候，很多时候都会感到无从下手。

所以我建议大家一定要懂得借力，找一些身边学得好的前辈，或者你认识的朋友带带你，有人指引真的会事半功倍，效率更高。

最好是和有经验的人多多交流，可以学到很多好的学习方法和技巧，提高我们的学习效率。

所以呢，可以加入一些学习团队或者学习交流群和大家一起学，这样会比较有效一点，我也是一样，之前傻乎乎的觉得自学能"闯出一番天地"，然后学的一塌糊涂。分享一个技术圈子，直接私我拉进去

（2）欲利其事，先利其器

刚开始学习python，如果你连完整的学习步骤都没有规划好，基本不可能学会python。

要善于运用你的搜索引擎，帮助你绘制出python领域的学习路线。

除了我们常用的几个搜索引擎，这里给大家推荐三个适合python初学者的网站：Stackoverflow，Github和Python官方网站。

这三个网站都可以帮助你解决特定问题，提供某个解决问题的框架，和汇总相应的资源。

（3）实践是检验真理的唯一标准

学python就与学数学一样，是不能只看书不做题的，直接看步骤和答案会让人误以为自己全都掌握了，但是碰到生题的时候还是会一筹莫展。

因此在学习python的过程中一定要记得多动手写代码，教程只需要看一两遍即可。

想要提升编程水平，就需要多刷题，遇到不会的知识点及时查询，这样会做的题目越来越多，应用到生活中能解决的实际问题也就更多。

（4）完成自己的项目作品

我们学习完一个阶段后，一定要记得针对这个阶段去完成一个项目实战。

真正能让我们印象深刻，加深理解的学习方式就是学以致用。

能够独立完成项目才能检验我们这个阶段到底学的怎么样，所以大家在学习的过程中切记项目的重要性。

另外还有几点：

代码规范，这本身就是一个非常好的习惯，如果开始不养好好的代码规划，以后会很痛苦
多动手，少看书，很多人学python就一味的看书，这不是学数学物理，你看例题可能就会了，学习python主要是学习编程思想。
勤练习，学完新的知识点，一定要记得如何去应用，不然学完就会忘，学我们这行主要都是实际操作。
学习要有效率，如果自己都觉得效率非常低，那就停一停，找一下原因，去问问过来人这是为什么

我自己学python之前，就是一个编程小白，没有任何基础，大学专业反正八竿子打不着，但是我现在作为一个python程序员，有着还不错的收入。我想你现在的状态和我刚开始是差不多，但你要相信自己的选择，坚定自己的选择。但完全没有基础，入门也是比较困难的，当然你也可以选择付费学习。

如果没有老师指导，最好是先确定自己的学习路径。推荐可以去听下公开课，打开自己现有编程思维，并了解python都有哪些方向可以学，再来规划自己学习路径，避免走弯路，也能提高自己学习效率。

Python发展方向

1.Python后台开发工程师：

主要是负责搭建和改进平台产品的后台，并与前端开发工程师相互配合完成整体产品的开发工作。要求工程师具备至少一门Python Web开发框架（Tornado、Django、Flask等），了解并熟悉MySQL/Redis/MongoDB。还要熟悉分布式、微服务、高性能Web服务的开发。

2.Python爬虫开发工程师：

爬虫开发工程师并非我们预想的那样，只是负责为公司爬取相对应的数据内容。爬虫开发工程师主要负责对传统网页、SNS及微博等各种网站信息高效采集与正确解析，然后对用户数据进行整理分析，参与建模的构建，总结分析不同网站、网页的结构特点及规律，负责爬虫架构设计和研发，参与爬虫核心算法和策略优化研究。需要开发工程师熟悉了解robot规则、selenium、mitmproxy、pymouse等内容。当然作为爬虫开发工程师一定要有一定的职业情况，所有工作都需要在合理合法的需求下进行。

3.Python全栈开发工程师：

是指可以使用Python相关工具，独立完成网站开发，称之为全栈开发。全栈开发工程师需要掌握非常多的技能，包括：项目管理、前后端开发、界面设计、产品设计、数据库开发、多端产品等等。

4.自动化运维工程师：

是在基本的运维工作的基础上，实现运维工作的自动化，并且对自动化程序进行优化提升。需要从业者在掌握基本的运营工作的前提下，掌握Python中的IPy、Ansible、Saltstack等常用模块。

5.自动化测试工程师：

首要要完成测试的基本工作，包括测试计划、测试用例、黑盒测试、性能测试等等。其次要是完成产品的自动化测试的部署以及维护工作，并且不断尝试新的方法，新的工具，以提高测试的效率。需要掌握Python以及selenium相关的技能。

6.数据分析师：

指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。需要从业者了解行业相关业务知识、相关管理工作、掌握足够的数据分析方法、了解数据分析工具使用、能够完成数据分析建模等，工作内容偏重于分析，同样也要掌握一定的开发能力，例如R语言和Python语言。

7.人工智能开发工程师：

根据企业人工智能AI相关的开发需求，完成相应产品或者功能开发。需要从业者掌握充分的数据理论基础、Python开发基础、机器学习理论与实践、深度学习理论与实践、自然语言处理等一系列相关的开发技能。

8.Python游戏开发工程师：

主要负责游戏服务端的逻辑开发。需要从业者掌握Python各种性能优化方法、soket网络编程知识、运维相关基础知识、以及Python相关的游戏开发库与框架。

此外还可以将Python开发相关工作按照岗位晋升分为初级Python开发工程师、中级Python开发工程师、高级Python开发工程师、项目经理、架构师、CTO等。主要是根据从业者工作年限，在某个就业方向的工作经验以及解决问题的能力进行定位。

无论是哪个就业方向，扎实的学习好Python相关知识是重中之重，在互联网行业，无论是大厂还是创业创新的公司，招聘人才的最核心要求是技术能力，只有自己的能力和岗位匹配的时候，才能获得更多的工作机会。

安装工具

Python 开发工具有很多，比如：PyCharm、Jupyter、VSCode 等，选择一个自己用着顺手的就行，如果是新手的话，建议首选 PyCharm，可以节省配置时间，快速上手。

如果你觉得 Python 环境及各种工具包管理起来十分麻烦，这时可以考虑装一下 Anaconda，它可以很方便的管理工具包、开发环境、Python 版本等，而且安装时能自动安装相应的依赖包

搭建 Python 高效开发环境： Pycharm + Anaconda

书籍教材

找本浅显的入门书，了解基础，掌握最核心的代码逻辑和数据结构。自己把书上的例子成功实现

• 《Python编程：从入门到实践》

这是一本Python入门书，共分为入门和实践两个部分：第一部分介绍了Python编程的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分通过三个项目（Python 2D游戏开发，利用数据生成交互式信息图，以及创建和定制简单的Web应用）将理论付诸于实践。帮助读者理解Python编程的概念及用途。使用Python 2或Python 3的读者都可以利用这本书来学习。

• 《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》

这本书致力于教大家利用Python 编程，在几分钟内完成手工需要几小时的工作。比如：在一个文件或多个文件中搜索文本；创建、更新、移动和重命名文件和文件夹；搜索网页和下载的在线内容；在任意大小的Excel电子表格中更新和格式化数据……这本书一步一步地引导你完成每个程序，并用你学到的新技能来让类似的任务自动化。你不用再浪费时间去做任何可以自动化的工作。即使你从未写过一行代码，也可以让计算机来做繁重的工作。在学习爬虫以前，可以先利用这些小功能来体会一下Python编程带来的便利。

• 《Python基础教程 第3版》

这本书专门针对Python 3进行讲解，包括了Python程序设计的方方面面：从列表、元组等基础概念，到抽象、异常等相对高级的话题，再到将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，Python程序的测试、打包和发布。最后，这本书按照实际项目开发的步骤向读者介绍了10个具有实际意义的Python项目的开发过程，供读者练习并体会代码功能。

仅仅学习一些分散的基础知识还不能让你熟练地开发一个综合功能，最好能利用几个通用的应用来体会Python语言中各种知识点的应用场景，并将其融会贯通，举一反三。

• 《Python核心编程（第3版）》

这本书是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，全书共分为3部分。第1部分讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程等内容；第2部分讲解了与Web开发相关的主题；第3部分则包括文本处理以及一些其他内容。适合具有一定基础的Python开发人员作为进阶教程来学习。

学习路线

对于从来没有接触过Python的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。

第一阶段 学习python语言编程基础

• 1）计算机组成原理
  计算机组成部分、操作系统分类、B/S和C/S架构、理解软件与硬件的区别
• 2）Python变量以及开发环境
  字符串、数字、字典、列表、元祖等
• 3）流程控制语句
  程序的执行顺序，顺序执行、循环执行、选择执行
• 4）函数
  定义函数、调用函数、函数的嵌套、递归函数
• 5）文件的基本操作
  文件的打开、编辑、关闭
• 6）面向对象编程
  类对象、实例对象、定义类、实例化对象
• 7）异常处理
  学会捕捉异常、自定义异常
• 8）模块和包
  理解模块和包的概念并学会使用
• 9）飞机大战游戏制作
  自己独立完成飞机大战游戏

第二阶段 Python和Linux高级

• 1）Linux系统应用
  Linux发行版系统的使用、基本的操作语句
• 2）网络编程
  TCP/IP协议、服务器工作过程
• 3）并发编程
  线程、进程、协程
• 4）函数高级应用
  熟练使用函数的调用等
• 5）正则表达式
  熟练运用re模块的各种方法
• 6）数据库
  关系型数据库、非关系型数据库、MySQL
• 7）Python语法进阶
  闭包、装饰器、生成器、迭代器
• 8）mini-web服务器
  根据网络服务的过程写出简易的web服务器
• 9）mini-web框架
  可以编写简易的web服务器框架

第三阶段、前端开发

• 1）Flask web框架的使用
  模板与表单、数据库的使用、单元测试
  、第三方扩展与部署、Redis缓存使用、GIT版本控制、云服务器的使用、验证码的收发、网站项目开发实战
• 2）Django web框架的使用
  框架的使用方法、模型介绍、ORM以及数据库操作、视图以及模板、Django中间件、Django REST Framework、网站项目开发实战

第五阶段、爬虫开发

• 1）爬虫开发的知识体系与相关工具
  网络爬虫的原理以及相关爬虫工具
• 2）MongoDB数据库
  数据库的增删改查
• 3）Scrapy框架
  框架的原理以及使用
• 4）定制化爬虫采集系统
  数据的采集、分析
• 5）爬虫实战项目
  实用型综合爬虫应用

第六阶段、shell自动化运维

• 1）shell运维、脚本与变量
  运维简介、shell简介、脚本执行方法、开发规范
• 2）shell常见命令进阶
  表达式、linux常见符号、常见命令详解
• 3）shell流程控制
  选择语句、循环语句、函数
• 4）代码发布与环境部署
  掌握代码发布流程与环境部署
• 5）手工代码与脚本代码发布
  掌握手工代码发布与脚本代码发布

第七阶段、数据挖掘与数据分析

• 1）基本概念
  顺序表、链表
  、栈、队列
• 2）排序与索引
  排序、索引、树与树算法
• 3）Series对象
  Series对象、DataFrame对象、DataFrame查询
• 4）数据操作
  数据的操作、存取与统计
• 5）Pandas绘图
  熟练使用Pandas
• 6）科学计算numpy、pandas
  numpy、pandas、matpalotlib、金融数据的综合分析处理

完整版学习路线图

同时每个成长路线对应的板块都有配套的视频提供：

最后

如果你确实想自学的话，我可以把我自己整理收藏的这些资源分享给你，里面不仅有python编程基础、python爬虫，还有数据分析等等内容，包含电子书、面试题、知识点pdf文档、视频教程以及相关的课件笔记/源码，我都已经学过了，点赞收藏评论区留“11”！都可以免费分享给大家！

本文标签： 手册基础Python