python编程入门自学免费(python编程完全入门教程)

什么软件可以免费看python编程书籍

《简明python教程》、《Python核心编程第二版》、《Python核心编程第三版》、《Python标准库》可以免费看python编程书籍。

可以按照这个顺序学习

1、《简明python教程》，书不厚，非常适合0基础的人自学入门用。不厚的优点就是上手快，提高自信，适合快速学习，但缺点就是知识点不全，很多细节都没有介绍。

2、《Python核心编程第二版》，注意看，是第二版，该书大而全，介绍的很细，书也很厚。650页。并列的书还有《Python学习手册第四版》书中不厌其烦的介绍各种知识，是不厌其烦，只有闲作者墨迹，而没有看不懂的。非常适合入门深入学习。

3、《Python核心编程第三版》，介绍很多高级知识，书也很厚。属于进阶读物。

4、《Python标准库》，介绍很多库的使用，适合作为工具书使用，速查各种库的使用和知识。

还有很多很多扩展的读物，包括网络编程、GUI编程、WEB开发等等。

推荐课程：Python基础入门教程

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Python该怎么入门?

零基础，毫无编程经历自学python怎么样？

零基础自Python，其实说难也不难，说不难，难的是需够坚持，足够聪明果你有很强的意志力和学习力，也是可以自学Python的，首先你需要先给自己制定一个具体的学习路线，根据学习路线制定具体的学习方案，将Python知识一步步分解开来学习，这样既不会学的混乱，也能做到心中有数，当然最主要的是这个学习路线要循序渐进的来，切不可急功近利，因为基础打牢，能力才能一步步的提升。

如果你是小白用户，满足以下条件：

会使用电脑，但从来没写过程序；

还记得初中数学学的方程式和一点点代数知识；

想从编程小白变成专业的软件架构师；

每天能抽出半个小时学习，不要再犹豫了，这个教程就是为你准备的！准备好了吗？

Python 编程有很多方向，络爬虫、数据分析、Web开发、测试开发、运维开发、机习、人能、量化交易等等，各个方向都有特定的技能要求，比如学数据分析就要重点掌握统计学、SQL 等知识，搞运维就要非常熟悉 Linux 系统，所以你首先要清楚你选择的是什么方向，这个方向有哪些知识是需要重要掌握的。

其实 Python 非常适合初学者上手，相比较于其他主流编程语言，它有更好的可读性。以及非常丰富的第三方组件库，我们几乎不用再做“重复造轮子”的工作。其次，开发环境也是极其易配。

弯路一：盲目的去学当初我在对于Python这个行业什么都不了解的情况下，比如：不知道未来发展趋势，不知道学习Python应该注意哪些初始问题，不知道具体的学习规划学习路线等等，一味的买书看书，看视频，到了中期阶段萌生放弃的想法，和主要是因为觉得自己越学越迷茫，也知道自己这样学找不到工作，这是初学者最大的误区。

弯路二：没人指点。在之前，Python对于我来说是从来不了解的行业，而我当时从来没有想过找一个这个行业比较厉害的人去请教下，现在我终于认识到了一点什么叫“方法不对，努力白费”所有的Python大神都有自己的学习方法，而学Python的学习也基本是一致，而对于一个什么都不懂的初学者根本不会知道怎么学，这也是造成失败的最直接原因。所以学Python一定要有人指点。

弯路三：盲目看书对于新手来说，学习一个技能肯定是买书看书，但是后来我才实践的证明，对于一个啥都不懂的初学者来说看书基本可以成为无用的，因为这样的结果就势必会造成大多数人的情况：能看懂，但是永远不会写，这就是我最初出现的问题，非常烦人，所以建议初学者少看书，多动手，必须弄清楚Python的效率学习方法。

弯路四：本是从来都不看，所以说视频在精不在于多，我当时自学Python的时候也搜集了各种视频，这里看看，那里看看，学的一点都不系统，而且学了之后也找不到工作，视频一定要最新的，Python更新的快，旧的是不可以的，如果没有可以私我哦~我给大家准备了许多资料。

弯路五：代码规范因为最初还有自己一个人，没人告诉，我最初编写代码的时候不知道写代码的基本规范，所有的代码全部是顶格写，自己看的时候都费劲，后来有人告诉我写代码应该注意规范，我才明白。

学习Python确定切记三点

1.少看书，多动手，手别懒

2.初学的问题，不要觉得自己很NB，该找人问就找人问

3.学Python的人很多，同时放弃的占据80%

很多人在学习的时候会担心自己的学历找不到工作，说下我对于这个事情的理解，现在这个社会好像在说学历越来越重要，我个人并不是这样认为的，如果一个人因为学历而不去学习技术，一直做又脏又累的活，那他可能就是这样的命运。人不会因为学历而不是学习技术，至少学历无法改变，但是你总可以改变其他的东西。

零基础学Python入门教程

今年（2019年）7月份TIOBE编程语言排行榜中显示，python已经上升到第三名。python被广泛的应用于大数据，人工智能、游戏开发等各个领域。这也符合未来科技的发展方向。下面我来介绍下python该如何入门。

确定python的版本：

pyhon的阵营由于历史原因。会分为python2.7版本和3.0+版本两大阵营。新版本的python增加了很多功能。但是好多库还没升级到3.0.

如果你是项目实操，经验也不是很多的情况下，建议你选择python2.7.5

如果你对python足够了解，可以选择python 3.0+ 版本。

根据自己的情况学习python的版本。

下载pycharm

1PyCharm下载及安装教程

3

安装python

13Python安装详细图文教程

4

在本地新建目录（例如：d:/pyHellWorld），右键选择open folder as pytharmProject.

新建文件main.py

编写helloworld代码

if __name__ == '__main__': print 'hello world';

配置run

打开settings-project interpreter

具体配置如图所示：

运行程序，如图所示。我们熟悉的hello world出现我们的屏幕上了！

学习python的语法：

百度搜索python文档。跟着看文档就可以了，python的语法很简单。基本上看一遍文档也就可以了

如何零基础入门 Python?

当前Python语言的上升趋势还是非常明显的，而且与Java等传统编程语言不同，Python语言的应用边界也相对比较宽，很多传统行业（金融、医疗、统计等）的从业者也会使用到Python语言。在产业互联网快速发展的推动下，学生和职场人学习Python语言也都有比较现实的意义。

对于编程零基础的初学者来说，在学习Python语言的时候，应该注重以下几个方面：

第一：选择适合自己的学习资料

? ? 虽然Python语言本身比较简单，但是对于没有任何编程基础的人来说，学习Python编程也会产生一些困惑，所以在学习资料的选择上，建议可以加下Python学习裙【四八三546四一六】了解一些学习技巧和资料，学习中遇到什么问题都可以和大家一起交流的。

第二：制定一个连续的学习计划

? ? ?学习Python编程一定要有一个连续学习计划，最好每天都能拿出一定的学习时间，这样会有一个更好的学习效果。按照历史经验来看，最好每天都能保持1到2个小时的学习时间，对于学习能力比较强的人来说，也可以延长学习时间。

如果你经常学习，但是总是感觉不到能力的提升，毫无疑问，那就是学习方法有问题。说实话，现在移动互联网这么发达，自媒体这么火爆，我们学习知识的路径也非常多。但是，你每天碎片化看到的那些零零碎碎的知识就像打碎的瓶子，如果你没有能力把那些碎片整合粘好成一个完成瓶子，去破镜重圆，那毫无体系，毫无系统的知识，仅仅能够提升你的就是：噢，原来这个东西不仅可以这么用，也可以那么用，嗯，终于知道了。仅仅是了解，而不是成为自己的

现在很多程序员，当然不仅程序员，都订阅了很多的技术博客，微信公众订阅号，经常浏览技术社区，毫无疑问，可以提高自己的眼界，了解更多的知识，但是如果你不系统化的学习这些知识，可能就仅仅停留在你知道和你简单会用的地步，对于去提高你的能力，还是有些差距的。

第三：注重实验的作用

? ? 编程语言本身就是一种工具，所以在学习编程语言的过程中，一定要注重实验的作用。做实验不仅能够促进自己对于各种抽象概念的理解，同时也会提高自己的动手实践能力。如果说学习编程有什么捷径的话，那就是一边使用一边学习，程序员在学习一门编程语言的时候，往往都是边使用边学习。

第四：学习最忌三心二意

? ? 俗话说：“伤其十指不如断其一指”，每门都学一点，还不如专心学好一个方向。这个道理谁都懂，可是又该学哪个方向呢？难道只能跟着感觉走吗？不！最实际的方向，应该跟着工作走，工作需要什么，我们就学什么，把工作需要的技能熟练掌握，有很多好处。

首先，可以集中精力，集中在某一方面钻研，这样可以学得更快、更深入，因为学习更具有针对性，而且可以立即在工作中运用，可以马上检验出学习的效果。对存在的问题进行深入研究，掌握的知识也会更加牢固。

其次，学习与工作结合在一起，工作时间也就成了学习时间，这样就突破了三个8小时的限制：有人说，我们每天所拥有的时间可以分为三个8小时，工作8小时，睡觉8小时，另外还有8小时可以自己自由支配。工作和睡觉的两个8小时大家都一样，决定人生高度的是另外这个8小时。当我们把学习的焦点放到与工作相关的知识上时，工作时间中的很大一部分，同时也就成了宝贵的学习时间，这真是一举两得的美事啊。

? ? 最后，问题是最好的学习机会。工作就是不断发现问题、分析问题、最终解决问题的过程，晋升之门将永远为那些随时解决问题的人敞开着。可见，工作过程中有问题是正常，没有问题才是真正的问题。在发生问题时，能勇于面对问题、解决问题的人，才是公司真正的骨干。

所以，学习与工作有关的内容不仅高效，可以在工作中实时检查自己的学习效果，而且对增强自己的工作能力也有很大的作用。

工作后你可能会没有更多的时间用来学习，但不提升自己又容易被淘汰，所以学习与工作相关的内容绝对是一举两得。

如何自学编程python

首先先了解Python语言的四大发展方向。目前Python的主要方向有web后端开发、大数据分析网络爬虫和人工智能，当然如果再细分的话还有自动化测试、运维等方向。

在学习Python的基础语法时，并不需要太多的基础，基本只要熟练使用电脑日常功能并对Python感兴趣就可以了，但如果想要在人工智能领域方向发展的话，线性代数、概率、统计等高等数学知识基本是必需的，原因在于这些知识能够让你的逻辑更加清晰，在编程过程中有更强的思路。

分享一个千锋Python的学习大纲给你

第一阶段 - Python 数据科学

Python 基础语法

入门及环境安装 、基本语法与数据类型、控制语句、错误及异常、错误处理方法、异常处理方法 、常用内置函数 、函数创建与使用、Python 高级特性、高级函数、Python 模块、PythonIO 操作 、日期与时间 、类与面向对象 、Python 连接数据库

Python 数据清洗

数字化 Python 模块Numpy、数据分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高级操作

Python 数据可视化

数据可视化基础、MLlib（RDD-Base API）机器学习、MatPlotlib 绘图进阶、高级绘图工具

第二阶段 - 商业数据可视化

Excel 业务分析

Excel 基础技能、Excel 公式函数、图表可视化、人力 财务分析案例、商业数据分析方法、商业数据分析报告

Mysql 数据库

Mysql 基础操作（一）、Mysql 基础操作（二）、Mysql 中级操作、Mysql 高级操作、电商数据处理案例

PowerBI

初级商业智能应用 （PowerQuery）、初级商业智能应用 （PowerPivot）、初级商业智能应用案例、存储过程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例

统计学基础

微积分、线性代数基础、统计基础

Tableau

Tableau 基本操作、Tableau 绘图、Tableau 数据分析、Tableau 流量分析

SPSS

客户画像、客户价值模型、神经网络、决策树、时间序列

第三阶段 - Python 机器学习

Python 统计分析

数据准备、一元线性回归、多元线性回归、一般 logistic 回归、ogistic 回归与修正

Python 机器学习基础

机器学习入门、KNN 讲义、模型评估方法、模型优化方法、Kmeans、DBSCAN、决策树算法实战

Python 机器学习中级

线性回归、模型优化方法、逻辑回归、朴素贝叶斯、关联规则、协同过滤、推荐系统案例

Python 机器学习高级

集成算法 - 随机森林、集成算法 -AdaBoost、数据处理和特征工程、SVM、神经网络、XGBoost

第四阶段 - 项目实战

电商市场数据挖掘项目实战

项目背景 业务逻辑 、指定分析策略 、方法实现与结果 、营销活动设计及结果评价 、撰写数据分析报告

金融风险信用评估项目实战

项目背景 业务逻辑 、建模准备 、数据清洗 、模型训练 、模型评估 、模型部署与更新

第五阶段 - 数据采集

爬虫类库解析 、数据解析 、动态网页提取 、验证码、IP 池 、多线程爬虫 、反爬应对措施 、scrapy 框架

第六阶段 - 企业课

团队户外拓展训练 、企业合作项目课程 、管理课程 、沟通表达训练 、职业素养课程

以上就是零基础Python学习路线的所有内容，希望对大家的学习有所帮助。