如何快速高效学习Python？
How to Fastly and Effectively Learn Python Programming?
By Jackson@ML
1. Python年轻吗？
Python自1991年诞生到现在，已经经历了三十四年或者更长时间了。毕竟，Python之父 -- 吉多范罗苏姆 先生(Guido van Rossum)自从1989年开始，就开始研究这门新兴的编程语言了。
时至今日，Python由2.7稳定版本，发展到3.x系列的3.13.3版本，以及即将出炉的3.14版本。
图1 Python发行版本状态（来自Python官网）
Python本身已经过了34岁生日，年过而立了；尽管对于C语言、Java语言而言，人们认为它年轻，但是，它已然不年轻；实际上，Python已经成熟了。
2. Python标准库和第三方库
成熟的Python具备两大装备（或者叫武器），那就是Standard Library(标准库)和第三方库（大量的Python扩展项目）。
1) Python标准库
基于Python最新版3.13.3来讲，标准库已经让人无法承受，因为它太强大，也太沉重了。因此，近年来，Python标准版没有出现引进版中译版图书，大概是它过于庞大的缘故。
Python 语言参考描述了 Python 语言的确切语法和语义，而该参考手册描述了随 Python软件包 一起分发的Python标准库。它还介绍了 Python 发行版中通常包含的一些可选组件。
Python 的标准库非常广泛，提供了广泛的功能，如下面列出的长目录所示。该库包含内置模块（用 C 语言编写），这些模块提供对系统功能（如Python 程序员无法访问的文件 I/O）的访问，以及用 Python编写的模块，这些模块为日常编程中出现的许多问题提供标准化解决方案。其中一些模块是明确设计的，通过将特定于平台的内容抽象为平台中立的API，来鼓励和增强 Python 程序的可移植性。
2) Python第三方库
说完了Python标准库。那么，第三方库呢？我们来看它的官网：https://pypi.org
可以看到，截至今日，Python第三方库（或项目）已经极速增至630，042个项目。相较于2024年3月（当时仅有大约43万个项目），一年多的时间，Python第三方库增加了20万个库。
因此，想掌握甚至是精通这些库，人类需要花费多少时间？答案是，难以想象。
3. Python有多受欢迎？
据权威评估网站TIOBE在2025年4月的最新报道，全球编程语言排行榜中，Python以23.08%比率继续霸占榜首，而一年之间同比增长6.67%。
各大类编程语言占比总体统计数据如下表：
图3 TIOBE统计的2025年全球编程语言排名
上表中列出了排名前20的编程语言统计信息。
4. Python学习路径
4.1 最佳学习路径
最佳的、最快的、最有效的学习路径(Roadmap)，肯定是每个初学者渴望的。
下面介绍快捷简便的Python学习路径，保证您在尝试后，会觉得比课堂单纯学习要更加有效。
俗话说，"拳不离手，曲不离口"。
对于Python数据分析师和开发者来说，寻求快捷的学习路径，无疑是事半功倍的。
业界流行的且实用的路径是：参加代码训练营！即Bootcamp!
4.2 代码训练营
那么，代码训练营强化技能需要多久呢？按照成熟的培训计划，毫无基础的、非计算机专业的学生，如果专注学习和实践，那么，在训练营打好基础需要大该3至6个月，每天约8-10个小时训练。
代码训练营仅仅是个象征性的概念，而不是唯一途径。
个人学习Python，可通过自学，按照训练营日程规划和限定自己目标，来实现最终目的；也可以通过线上线下培训，进行代码训练营课程以及完成最终考核认证等。
代码训练营的具体科目内容，按照3至6个月规划如下：
1) Python编程基础（包含Python基本语法、数据类型、变量和运算符；科学计算，输入输出；函数，对象和类；继承，多态及覆盖等）
2) Python项目实战
3) Python面向对象编程
4) Python Web开发
5) Python项目构建
6) 测试和QA
7) 附加模块：AI驱动开发者课程
8) 附加模块：Python脚本及自动化
5. 加速方法
任何事情都没有捷径可循。
练好编程，Python首选。
但是，如果精通Python，加速的唯一方法，就是通过项目和不断排除故障来提供编程素质。
以下是提升Python技能的几个维度：
1) 基于项目的开发
- a. 基于项目的开发，可能归属于单独项目，需要安装包启动并运行，这类项目需进行最终测试，并保存为可执行文件；
- b. 基于Web的开发，可能归属于某个企业，需要前后端同步开发并满足维护简单方便的原则，需完成周期性交付，并交由客户运维使用。
2) 基于研究的开发
a. 研究无止境。基于研究，就得沉下心来，认真细致的工作。从分析到收集数据，清洗和挖掘数据，最终完成数据分析和可视化；
b. 研究可能涉及到跨学科及多学科。无论文理科跨界，还是文工科跨界，都需要长期细致的研究和分析，容不得半点急躁。
3) 基于项目组合的开发
无论是多个项目(Project)（或者项目群Program），还是多维度纵横项目群（或者项目组合Portfolio），开发起来难度都很大，周期也会很长。
那么，如何满足客户要求，加速和保障项目交付呢？
答案是：必须运用项目管理方法。
例如：该项目采用PMI输出的项目管理知识体系（Project Management Body of Knowledge, 即PMBOK） 最新版的定义和方法，对于项目组合管理，项目范围管理，项目进度管理，项目成本管理，项目质量管理，项目资源管理，项目沟通管理，项目风险管理，项目采购管理，项目干系人管理等十大项目管理知识领域，亟待建立项目管理制度和流程、方法，为实现项目管理而提前规划。
图4 PMI定义的项目管理知识领域
在项目管理的保驾护航下，单纯压缩时间变得不现实，也没必要；而面向项目管理的方法论和过程组，则对快速学习Pythong并开发出客户满意的项目，至关重要。
6. 有用的工具书
Python编程的工具书，可以说在半个世纪以来，是在所有领域出现的最多的，无论跟哪个编程语言相比较。而且，Python图书的不断出现的速度，也是最快的，这说明，它在相关行业领域更新迭代得非常迅速，甚至出乎我们的想象。
因此，需要推荐给大家基本十分有用的，能够帮助你高效学习又能获益匪浅的Python入门图书。
1) 《Python编程从入门到实践(第三版)》(Python Crash Course, 3rd Edition: A Hands-on, Project-based Introduction to Programming)
由Eric Matthes编著，该书成为经久不衰的Python编程宝典。难度系数为入门到提高。销量超过150万本。
它能满足所有初学者 Python 需求，并且给予一站式辅导。这本书分为 2 个部分，教你编程背后的基本概念，比如 if 语句、列表、字典等等。并且，读者将有机会通过实践来夯实新发现的知识，例如：
- 街机风格的游戏
- 数据可视化练习
- Web 应用程序
2) 《Python学习手册（原书第5版）》(Learning Python: A Powerful Object-Oriented Programming)，由Mark Lutz编著。
它提供了 Python 基础知识的深入上下文，向读者介绍了所需的全部内容，并实际解释了每个功能背后的含义。
该结构分为 9 个部分，每个部分专注于不同的领域，例如数据类型、语法、模块、装饰器等。这本书信息量很大，也是一本很好的参考指南。
3) 《Python数据分析（原书第3版）》(Python for Data Analysis, 3rd Edition: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython)，由Wes McKinney编著
也许您熟悉 pandas 库的创建者 Wes McKinney 这个名字，或者您只是对数据科学感兴趣。在任意情况下，Wes 的书 Python for Data Analysis： Data Wrangling with Pandas，NumPy，and IPython 都是完美的选择。
在本图书实践中，您将获得有关如何执行以下作的详尽说明：
• 使用基本的 Python 库
• 执行数据处理
• 在分析中实施线性代数和时间序列数据
• 通过示例解决实际问题
Wes McKinney 利用他多年的经验，旨在教您如何利用所有 Python 功能进行数据科学探索。
技术好文陆续推出，敬请关注和点赞。😃
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