来得及
偶同样是一个开始学习Python相对较晚的人。
2015年7月本科毕业至9月研究生开学期间，偶想找一份实习锻炼一下自己，当面试官问偶，
“你会Python吗？”
“啊？Python是什么？你能给偶拼写一下名称吗？”
结果可想而知，面试结果很差。
所以回到家中偶就马上开始了解这么从未听说过的编程语言，然后疯狂的开始学习，这里，偶就来介绍一下偶对于学习Python的一些看法。
偶认为，学习一门编程语言，应该分阶段进行，
入门
进阶
实战
下面分别从这3个阶段开始介绍。
1. 入门如果有一点的C语言基础，对于学习Python会有很大的帮助。如果纯粹的零基础也没关系，需要花费一些时间去理解编程语言里面的一些通用概念。
偶认为入门Python相对容易，因此偶更加推荐网上免费的在线教程，非常多，而且非常好，当然如果喜欢纸质书籍的也可以购买书籍学习。
尤其的基础知识相对简单，如果有一点的编程基础一周或者更短的时间内即可对Python基本语法做一定的了解，如果购买在线课程，偶认为会耗费很多时间。
关于入门阶段的在线教程偶推荐两份：
Python菜鸟教程：www.runoob.com
廖雪峰Python：www.liaoxuefeng.com
关于入门书籍，偶推荐一本不错的书籍，
《Python编程从入门到实践》
2. 进阶阶段关于进阶，偶推荐两本书籍：
第一本：《Python Cookbook》
偶认为这是一本很适合有一点Python基础的开发者，这本书应该很多Python开发者都有所耳闻，它在基础语法的基础上进行了一些提升。
就如同上面这个例子，它会抛开入门的那些简单语法去讲解一些Python高级实用方法和技巧，例如抽象基类、单例模式、接口等。每一个知识点它会对应提出一个问题，然后给出相应的解决方案，并且告诉你这样用的意义何在、怎么样更加高效的使用Python，怎么设计更高效的软件模式。
第二本：《流畅的Python》
这是一本经得起考验的Python书籍。
举一个最简单的例子，在绝大多数教程都会讲到循环和条件语句，千篇一律的告诉你”if..else..”, “for…while”，这个有一点编程语言的同学都知道，但是在Python里面循环和条件语句有什么特殊的地方吗？该怎么用好它？
在很多博客、教程中都不会深入介绍，但是这本书会详细的介绍Python深入的内容。
它和大多数书籍和在线教程蜻蜓点水式的讲解不同，它更加深入，深入而不冗余，在你看这本书的时候你会发现，它的每一段话都是有意义的，没有什么废话。
它分别从数据结构、字典集合、文本和字节序列、函数、设计、装饰器、闭包等讲起，然后对每一块知识进行展开，详细介绍里面最根本的原理，然后告诉你，该怎么用好它，高效的使用它。
3. 练手项目学完基础语法并了解Python一下高阶方法之后该做些什么？
偶认为首要的是先选择一个方向，
机器学习图像处理自然语言数据分析web……这样才清楚自己该朝着哪个方向努力、该拿哪些项目练手，对编程能力进一步巩固，这样要比“无头苍蝇”式的漫无目的学习效率要高很多。
其次，可以找一些比较优秀的项目进行实战，扩展自己知识面的同时对编程能力进行巩固。
首先，以机器学习、深度学习框架为例，推荐几个github上热门的学习项目。
tensorflow_course
如果觉得官方文档不能够让你变成tensorflow熟手，那就试着用tensorflow完成几个机器学习算法的搭建，tensorflow_course是一个gihub资源，目前已经10k+个star，受欢迎程度可见一斑，上面有传统算法，例如线性回归、支持向量机，也有深度学习算法，例如卷积神经网络，能够让你在学习机器学习的过程中进一步熟练tensorflow。
nfmcclure/tensorflow_cookbookgithub.comtensorflow_cookbook
这也是一个github项目资源，虽然不如上面这个火热，但是目前也拥有4.2k+个star，和上面这个资源有些类似之处，包括传统算法和深度学习算法的实现，可以边学习机器学习知识、边学习深度学习平台。
nfmcclure/tensorflow_cookbookgithub.comAwesome-pytorch-list
如果觉得官方文档内容不够，可以看一下这个github资源，目前5.8k+个star，这个资源可以称得上是大合集，包括计算机视觉、自然语言处理、教程和示例、优秀文章的实现，非常全面。
bharathgs/Awesome-pytorch-listgithub.com
另外，推荐可以关注一下Github项目PyHubWeekly，这个项目每周会定期更新一些优质的Python项目，很多适合于用于学习，能够从中学到很多编程规范和设计模式，感兴趣的可以去Github搜索一下。
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