首先最重要的問題是為什麼要學習python？這個問題這個將指導你如何學習python和學習的方式。
以你最終想製作乙個**為例。從乙個通用的學習資源列表開始不僅會消磨你的激情，而且你獲得的知識很難應用，我曾經嘗試過不通過上下文和具體應用來學習程式設計，但是我幾乎沒有獲得任何有用的技能。
當我3年前學習python時，我想建立乙個**。這對於任何乙個學習pyhon人來說，不足為奇。
1、找到是什麼激勵你
找到並保持你的動機是關鍵-我高中睡了很多個的程式設計課，因為它只讓我們記住了一堆語法。另一方面，當我需要學習python來製作乙個自動作文評分演算法時，我連續熬夜幾個晚上來學習和迭代。
學習中很少涉及動機--你通常只是跟隨別人給的教程去嘗試做一些東西。但是，python的偉大之處在於，你幾乎可以開發所有的東西，從移動應用程式到遊戲到高階機器學習演算法。無論你是否感興趣，你都可以在python中構建它，並且可能獲得了乙個很好的入門教程。
選擇乙個或兩個你感興趣的東西，並堅持下去-你會在這個領域開發很多專案。
以下是一些示例區域，但可以隨意新增：
2、了解一些基本的python語法
除非你知道基本的語法，否則很難實現任何東西。即便如此，也不要花太長時間在上面。你的目標是開展你感興趣的專案，學習基本的語法就足夠了
作為參考，我花了不到一周的時間在codecademy上，學習了大概30%的語法。這足以可以開始乙個專案了
一些可以幫助你的資源：
codecademy --很適合學習基本語法
learn python the hard way--一本教了很多python概念的書。
dataquest.io --這是我學習python的第乙個**。它的重點是教你在資料科學中使用python，但它可以教會你所有的基本語法。
python教程--主要python站點上的教程。
我再次強調，前期不要花太多時間在基本語法上。你越快開展專案工作，你將學的越快。當你遇到問題卡住的時候，你還是可以回去看看語法的。
3、進行結構化專案
除非你真正的把你學到的東西應用在實際專案上，否則你學到的知識將會慢慢流失。專案是乙個很好的學習方式，因為他可以促進你的能力，讓你知道如何應用你所學到的技能，並且可以讓你在找下乙份工作時有東西可以拿出來展示。
遊戲
pygame tutorials --pygame（用於製作遊戲的python庫）有乙個很好的教程列表
****** games with pygame--這本書看起來像是通過製作遊戲這樣乙個很好的方法來學習python
**
flask tutorial --官方flask教程（簡單的python web框架）。
how to tango with django 1.7--個django的指南（有些複雜的python web框架）
資料科學
dataquest.io --以互動方式教你python和資料科學。你可以分析一系列從cia檔案到nba球員的有趣的統計資料資料集。
scikit-learn 文件--scikit-learn有一些很好的文件和教程（python的主要機器學習庫）。
python資料分析--由python資料分析庫（pandas）主要作者編寫，對使用python分析資料有乙個很好的介紹。
4、自己開展專案
一旦你以指導的方式學習了這些概念，那麼現在是自己開展一些專案的時候了。你仍然需要查閱參考資料並查詢概念，但是你將根據專案的需求來應用你所學到的知識，而不是相反。
找一起工作的其他人一起開展專案，那樣可以幫助你學習並幫助你保持積極性。
我的一些建議：
我的第乙個專案是將我的自動文字評分演算法從r改寫成python。它最終看起來沒有很漂亮，但它事我在學習python旅程上的開始。
其實關鍵是選擇一些東西來做。如果你只想做出乙個完美無瑕疵的專案，那麼你有可能永遠都不會做出乙個專案。
5、勇於挑戰更困難的專案
不斷增加你專案的難度和範圍。如果你對你正在開發的東西感到很輕鬆，那就意味著現在是嘗試更加困難的東西的時候了。
以下是當時的一些想法：
6、結語
不管怎麼說，python一直在不斷演變進化。可能只有少數人可以斷言完全理解它。
你需要不斷地學習和研究專案。如果你這樣做了，當你回頭看看自己6個月前寫的**，你會覺得這**是有多麼糟糕。如果你到達這一層次了，那恭喜你，說明你上道了。
你眼中的python大牛 應該都有這份書單
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