不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯(lián)網圍繞的時代里，選擇學python全棧那個*好，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業(yè)的優(yōu)勢到底體現(xiàn)在哪里：怎么樣更快更全面的地學習 Python？??。

1.怎么樣更快更全面的地學習 Python？

黑馬程序員按Python的難易程度對Python的學習順序做出來一個整理；Python語法基礎，面向對象，高級編程，數據庫開發(fā)，前端與移動開發(fā)，web全棧開發(fā)，人工智能方向；這樣學習起來方便多了。是否非常想學好 Python，一方面被瑣事糾纏，一直沒能動手，另一方面，擔心學習成本太高，心里默默敲著退堂鼓？幸運的是，Python 是一門初學者友好的編程語言，想要完全掌握它，你不必花上太多的時間和精力。Python 的設計哲學之一就是簡單易學，體現(xiàn)在兩個方面：語法簡潔明了：相對 Ruby 和 Perl，它的語法特性不多不少，大多數都很簡單直接，不玩兒玄學。切入點很多：Python 可以讓你可以做很多事情，科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，總有一個是你感興趣并且愿意投入時間的。廢話不多說，學會一門語言的捷徑只有一個： Getting Started? 起步階段任何一種編程語言都包含兩個部分：硬知識和軟知識，起步階段的主要任務是掌握硬知識。°1 硬知識“硬知識”指的是編程語言的語法、算法和數據結構、編程范式等，例如：變量和類型、循環(huán)語句、分支、函數、類。這部分知識也是具有普適性的，看上去是掌握了一種語法，實際是建立了一種思維。例如：讓一個 Java 程序員去學習 Python，他可以很快的將 Java 中的學到的面向對象的知識 map 到 Python 中來，因此能夠快速掌握 Python 中面向對象的特性。如果你是剛開始學習編程的新手，一本可靠的語法書是非常重要的。它看上去可能非?？菰锓ξ叮珜τ诮⒎€(wěn)固的編程思維是必不可少。下面列出了一些適合初學者入門的教學材料：?「笨方法學 Python」： Python 的語法成分時，還附帶大量可實踐的例子，非常適合快速起步。?「廖雪峰的 Python 2.7 教程」：Home - 廖雪峰的官方網站Python 中文教程的翹楚，專為剛剛步入程序世界的小白打造。?「The ’s Guide to Python!」：The ’s Guide to Python!這本指南著重于 Python 的*實踐，不管你是 Python 專家還是新手，都能獲得極大的幫助。?「Python 官方文檔」：Our 實踐中大部分問題，都可以在官方文檔中找到答案。? 輔助工具：Python Tutor一個 Python 對象可視化的項目，用圖形輔助你理解 Python 中的各種概念。Python 的哲學：用一種方法，*是只有一種方法來做一件事。學習也是一樣，雖然推薦了多種學習資料，但實際學習的時候，*只選擇其中的一個，堅持看完。必要的時候，可能需要閱讀講解數據結構和算法的書，這些知識對于理解和使用 Python 中的對象模型有著很大的幫助?！? 軟知識“軟知識”則是特定語言環(huán)境下的語法技巧、類庫的使用、IDE的選擇等等。這一部分，即使完全不了解不會使用，也不會妨礙你去編程，只不過寫出的程序，看上去顯得“傻”了些。對這些知識的學習，取決于你嘗試解決的問題的領域和深度。對初學者而言，起步階段極易走火，或者在選擇 Python 版本時徘徊不決，一會兒看 2.7 一會兒又轉到 3.0，或者徜徉在類庫的大海中無法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什么都要試試，或者參與編輯器圣戰(zhàn)、大括號縮進探究、操作系統(tǒng)辯論賽等無意義活動，或者整天跪舔語法糖，老想著怎么一行代碼把所有的事情做完，或者去構想圣潔的性能安全通用性健壯性全部滿分的解決方案。很多“大?！倍紩嬲]初學者，用這個用那個，少走彎路，這樣反而把初學者推向了真正的彎路。還不如告訴初學者，學習本來就是個需要你去走彎路出 Bug，只能腳踏實地，沒有奇跡只有狗屎的過程。選擇一個方向先走下去，哪怕臟丑差，走不動了再看看有沒有更好的解決途徑。自己走了彎路，你才知道這么做的好處，才能理解為什么人們可以手寫狀態(tài)機去匹配卻偏要發(fā)明正則表達式，為什么面向過程可以解決卻偏要面向對象，為什么我可以操縱每一根指針卻偏要自動管理內存，為什么我可以嵌套回調卻偏要用 Promise...更重要的時，你會明白，高層次的解決方法都是對低層次的封裝，并不是任何情況下都是最有效最合適的。技術涌進就像波浪一樣，那些陳舊的封存已久的技術，消退了遲早還會涌回的。就像現(xiàn)在移動端應用、手游和 HTML5 的火熱，某些方面不正在重演過去 PC 的那些歷史么？因此，不要擔心自己走錯路誤了終身，堅持并保持進步才是正道。起步階段的核心任務是掌握硬知識，軟知識做適當了解，有了穩(wěn)固的根，粗壯的枝干，才能長出濃密的葉子，結出甜美的果實。? 發(fā)展階段完成了基礎知識的學習，必定會感到一陣空虛，懷疑這些語法知識是不是真的有用。沒錯，你的懷疑是非常正確的。要讓 Python 發(fā)揮出它的價值，當然不能停留在語法層面。發(fā)展階段的核心任務，就是“跳出 Python，擁抱世界”。在你面前會有多個分支：科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，這些都不是僅僅知道 Python 語法就能解決的問題。拿爬蟲舉例，如果你對計算機網絡，HTTP協(xié)議，HTML，文本編碼，JSON一無所知，你能做好這部分的工作么？而你在起步階段的基礎知識也同樣重要，如果你連循環(huán)遞歸怎么寫都還要查文檔，連 BFS 都不知道怎么實現(xiàn)，這就像工匠做石凳每次起錘都要思考錘子怎么使用一樣，非常低效。在這個階段，不可避免要接觸大量類庫，閱讀大量書籍的?！? 類庫方面「Awesome Python 項目」：vinta/awesome-python · GitHub這里列出了你在嘗試解決各種實際問題時，Python 社區(qū)已有的工具型類庫，如下圖所示：你可以按照實際需求，尋找你需要的類庫。至于相關類庫如何使用，必須掌握的技能便是閱讀文檔。由于開源社區(qū)大多數文檔都是英文寫成的，所以，英語不好的同學，需要惡補下?！? 書籍方面：這里我只列出一些我覺得比較有一些幫助的書籍，詳細的請看豆瓣的書評：科學和數據分析：?「集體智慧編程」：集體智慧編程 (豆瓣)?「數學之美」：數學之美 (豆瓣)?「統(tǒng)計學習方法」：統(tǒng)計學習方法 (豆瓣)?「Pattern And Machine Learning」：Pattern And Machine Learning (豆瓣)?「數據科學實戰(zhàn)」：數據科學實戰(zhàn) (豆瓣)?「數據檢索導論」：信息檢索導論 (豆瓣)爬蟲：?「HTTP 權威指南」：HTTP權威指南 (豆瓣)Web 網站：?「HTML & CSS 設計與構建網站」：HTML & CSS設計與構建網站 (豆瓣)... 列到這里已經不需要繼續(xù)了。聰明的你一定會發(fā)現(xiàn)上面的大部分書籍，并不是講 Python 的書，而更多的是專業(yè)知識。事實上，這里所謂“跳出 Python，擁抱世界”，其實是發(fā)現(xiàn) Python 和專業(yè)知識相結合，能夠解決很多實際問題。這個階段能走到什么程度，更多的取決于自己的專業(yè)知識。? 深入階段這個階段的你，對 Python 幾乎了如指掌，那么你一定知道 Python 是用 C 語言實現(xiàn)的?？墒?Python 對象的“動態(tài)特征”是怎么用相對底層，連自動內存管理都沒有的C語言實現(xiàn)的呢？這時候就不能停留在表面了，勇敢的拆開 Python 的黑盒子，深入到語言的內部，去看它的歷史，讀它的源碼，才能真正理解它的設計思路。這里推薦一本書：「Python 源碼剖析」：Python源碼剖析 (豆瓣)這本書把 Python 源碼中最核心的部分，給出了詳細的闡釋，不過閱讀此書需要對 C 語言內存模型和指針有著很好的理解。另外，Python 本身是一門雜糅多種范式的動態(tài)語言，也就是說，相對于 C 的過程式、 Haskell 等的函數式、Java 基于類的面向對象而言，它都不夠純粹。換而言之，編程語言的“道學”，在 Python 中只能有限的體悟。學習某種編程范式時，從那些面向這種范式更加純粹的語言出發(fā)，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 語言的根源。這里推薦一門公開課「編程范式」：斯坦福*公開課：編程范式講師高屋建瓴，從各種編程范式的代表語言出發(fā)，給出了每種編程范式最核心的思想。值得一提的是，這門課程對C語言有非常深入的講解，例如C語言的范型和內存管理。這些知識，對閱讀 Python 源碼也有大有幫助。Python 的許多*實踐都隱藏在那些眾所周知的框架和類庫中，例如 Django、Tornado 等等。在它們的源代碼中淘金，也是個不錯的選擇。?  *的話每個人學編程的道路都是不一樣的，其實大都殊途同歸，沒有迷路的人只有不能堅持的人。雖然聽上去有點雞湯，但是這是事實。希望想學 Python 想學編程的同學，不要猶豫了，看完這篇文章，Just getting started～

就拿大數據說話，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓機構，進行專業(yè)和系統(tǒng)的學習。