米朱琪为《Python学习手册...》写的书评
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第四版的不同之处
《Python学习手册：第4版》从以下3个方面做出了修改： ■ 覆盖了Python 3.0和Python 2.6，本书强调Python 3.0，但是对Python 2.6中的不同之处给出了提示。 ■ 包含了一些新的章节，主要介绍高级的核心语言话题。 ■ 重新组织了一些已有的材料，并且使用新的示例扩展它们以便更清楚。 我（作者Mark Lutz）在2009年撰写本书这一版时，Python分为两支――Python 3.0是新兴的版本并且不兼容地修改了该语言；Python 2.6保持与大量已有的Python代码向后兼容。尽管Python 3被视作是Python的未来，Python 2仍然使用广泛并且会在未来的几年内与Python 3并列地得到支持。尽管只是同一种语言的不同版本，但Python 3.0几乎无法运行为之前版本编写的代码（单单print从语句修改为函数，听上去更合理，但是，它几乎影响到所有已经编写好的Python程序）。 版本的划分使得程序员和图书作者都陷入了两难的境地。尽管编写一本好像Python 2不存在而只介绍Python 3的图书很容易，但这可能无法满足大量基于已有代码的Python用户的需求。大量已有代码都是针对Python 2编写的，并且它们不会很快过时。尽管现在的初学者更关注Python 3，但如果他们必须使用过去编写的代码，那么就必须熟悉Python 2。所有的第三方库和扩展都移植到Python 3可能还需要数年时间，所以Python 2这一分支可能不完全是临时性的。 覆盖Python 3.0和Python 2.6 为了解决这一分歧并且满足所有潜在读者的需求，《Python学习手册》第4版更新为覆盖Python 3.0和Python 2.6（以及Python 3.X和Python 2.X系列的后续发布）。本书针对使用Python 2编程的程序员、使用Python 3的程序员，以及介于这二者之间的程序员。 也就是说，你可以使用本书来学习任何的Python版本。尽管这里主要关注Python 3.0，但Python 2.6的不同之处和工具也都针对使用旧代码的程序员给出了提示。尽管这两个版本大部分是相同的，但它们还是在一些重要的方面有所不同，对此我将指出两者的区别。 例如，在大多数示例中，我们使用Python 3.0的print调用，但是，我也将介绍Python 2.6的print语句，以便使你能够理解较早的代码。我还广泛地介绍了新功能，例如Python 3.0中的nonlocal语句和Python 2.6以及Python 3.0中的字符串的format方法，当较早的Python中没有这样的扩展时，我将会指出来。 如果你初次学习Python并且不需要使用任何遗留代码，我鼓励你从Python 3.0开始，它清理了这一语言中长久以来的一些瑕疵，同时保留了所有最初的核心思想并且添加了一些漂亮的新工具。 当你阅读本书时，很多流行的Python库和工具可能也支持Python 3.0了，特别是在未来的Python 3.1版本中，可以预期文件I/O性能会有较大的提升。如果你使用基于Python 2.X的一个系统，将会发现本书解决了你所关心的问题，并且将帮助你在未来过渡到Python 3.0。 此外，本版也介绍了其他的Python 2和Python 3的发布版本，尽管一些旧的Python 2.X代码可能无法运行本书的所有示例。例如，尽管在Python 2.6和Python 3.0中都有类装饰器，但我们无法在还没有这一功能的旧Python 2.X中使用它。参见前言中的表0-1和表0-2，它们概括了Python 2.6和Python 3.0中的变化。 注意： 就在付梓前不久，本书中还添加了关于未来的Python 3.1版的一些突出的扩展的提示，如：字符串format方法调用中的逗号分隔符和自动字段编号、with语句中的多环境管理器语法、针对数字的新方法等。由于Python 3.1的主要目标是优化，本书也直接应用这一新发布。事实上，由于Python 3.1在Python 3.0后接踵而来，并且最新的Python通常是最好的可用Python，在本书中，术语“Python 3.0”通常指的是Python 3.0引入的但在整个Python 3.X版本中都将存在的语言变化。 新增章 尽管本版的主要目标是针对Python 3.0和Python 2.6更新之前的版本的示例和内容，但我们也增加了5章新内容，以介绍新的主题和增加的内容。 第27章是一个新的类教程，使用更加实际的示例来说明Python面向对象编程的基础知识。 第36章提供了关于Unicode和字节字符串的详细介绍，并且概括了Python 2.6和Python 3.0中字符串和文件的区别。
第37章介绍了特性这样的管理属性工具，并且对描述符给出了新的介绍。 第38章介绍了函数和类装饰器，并且给出了全面的示例。 第39章介绍了元类，并且将它们与描述符进行了比较和对比。 第27章针对Python中的类和OOP提供了一个渐进的、按部就班的教程。它基于我在近年所教授的培训课程中已经使用的一个现场展示，但是，为了在本书中使用已经对它进行了修改。该章设计来在比此前的示例更为实际的背景中展示OOP，并且说明类概念如何综合运用于较大的、实用的程序中。我期望它在这里与在实际的课程中一样有效。 后面新增的4章收录到了本书的最后一个新增部分中，即“高级话题”部分。尽管这些主题从技术上讲都属于核心语言，但不是每个Python程序员都需要深入了解Unicode文本或元类的细节。因此，这4章单独放到了新的部分中，并且正式地作为可选的阅读材料。例如，关于Unicode和二进制数据字符串的细节已经放入到了此部分中，因为大多数程序员使用简单的ASCII字符串，而不需要了解这些主题。类似地，装饰器和元类通常也只是API构建者才感兴趣的专门话题，而不是应用程序员所感兴趣的话题。 然而，如果你确实使用这些工具，或者使用代码来做这些工作，“高级话题”部分的章节应该能够帮助你掌握其基础知识。此外，这些章的示例包含了学习案例，这些案例把核心语言概念绑定到了一起，并且它们比本书其他部分的示例更充实。由于这个新的部分是可选阅读材料，所以该部分最后只有问答题但没有练习题。 已有内容的修改 此外，之前版本的一些内容已经重新组织了，或者用新的示例进行了补充。例如多继承，在第30章增加了列出类树的一个新的学习示例；第20章增加了手动实现map和zip的生成器的示例；第31章新增的代码说明了静态方法和类方法；第23章介绍了包相对导入；第29章的示例介绍了_contains_、_bool_和_index_运算符重载方法，以及针对分片和比较的新的重载协议。 本版还进行了一些结构上的调整以便更清晰。例如，为了融入新的内容和主题，并且为了避免各章主题的重叠，将前5章划分为两部分。这样一来关于运算符重载、作用域和参数、异常语句细节，以及解析和迭代主题就都有了新的独立的章。已有的章内部也进行了一些重新排序，以便更好地介绍主题。 本版还试图通过一些重新排序来减少一些向后引用，尽管Python 3.0的变化使得在某些情况下不
鲁特兹　著，李军，刘红伟　译
机械工业出版社
学习Python的主要内建对象类型：数字、列表和字典。使用Python语句创建和处理对象，并且学习Python的通用语法模型。使用函数构造和重用代码，函数是Python的基本过程工具。学习Python模块：封装语句、函数以及其他工具，以便构建较大的组件。学习Python的面向对象编程工具，用于组织程序代码。学习异常处理模型，以及用于编写较大程序的开发工具。了解高级Python工具，如装饰器、描述器、元类和Unicode处理等。你是如何自学 Python 的？
中国大学极少开设 Python 课程，故而国内 Python 程序员多属自学，那么你在自学 Python 的过程中有哪些值得分享的经验或者有趣的体验呢？
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113 个回答
其实python非常适合初学者入门，上手很容易。我就是完全通过网上资源学了python的。最大的是3点经验：1.找一本浅显易懂，例程比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。2.去找一个实际项目练手。我当时是因为要做一个网站，不得已要学python。这种条件下的效果比你平时学一门新语言要好很多。所以最好是要有真实的项目做。可以找几个同学一起做个网站之类。3.最好能找到一个已经会python的人。问他一点学习规划的建议，然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍推荐几个网上的资源：解压密码均为：======================在线教程：简明Python教程：（较新版）：Dive into Python：现在有很多人都想学一点编程，但是直接看教程又有点太难下手。之前有几个朋友都问我能不能指导他们一下入门学个语言，于是我就弄了个微信公众号“Crossin的编程教室”。每天讲一点点很简单的内容。如果有0基础想入门的新手，不如来跟着看看，欢迎加入我们共同学习的队伍。
学Python，看的第一篇文章来自42区，推荐大家看看。多关注下牛人，多实践。更新前段时间整理了一篇博客，搜集了学习Python入门、数据库和Web开发的一些资料，原文见 ，这里摘抄一下。入门和基础Python有Python 2.x 和Python 3.x 之分，争论很多，见。初学者不用考虑这个问题，可以从Python 2.x入门，之后再讨论会多一些理性。：豆瓣网洪强宁在QCon北京2010中的技术分享，若不能访问，请自备梯子；另外，豆瓣的很值得关注。：即简明Python教程，边看边练习就对Python有基本的了解，可以轻松存活。：Google出品的Python教程，值得信赖。：Python在线文档，若嫌枯燥，可以直接看。：江湖人称的Python入门指引，除开。严格来说，这是张教主的一份Python资料索引。：作为计算机相关人士，都不了解，实在很惭愧，所以来还债了。这应该是起源于教程，一个用Python，一个用Scheme。：同学发的一个贴，总结了一下应聘中遇到的问题，并给出了相应的资料来学习。如果想检测下自己的Python水平，请自觉移步。MOOC们：在线公开课很多，见；仅在上学了一点；现在希望能够每天跟进一些感兴趣的课程，多多学习。书：去年6月份一同事离职，我买了两本，一本送给他(博客)，另一本给部门老大；他回送了一本，看书名就知道是讲底层原理的，有机会啃啃。源代码：直接到上去找吧。Python与数据库在项目开发中，数据库应用必不可少。这里汇总下目前接触过的数据库和使用教程。SQL，计算机出身的人应该都学过，若有疑问可以参考，并使用SQLite做下练习。：数据库访问接口规范，当时还做了一份。：教程见；若要深入了解，推荐；看此书时，做了一些好句子、段落的摘要，见。：教程见。：有可能这是最庞大的数据库，所以需要专职的DBA。官方教程，快速入门教程。：Python的ORM标准和框架，解决面向对象编程和关系数据库模式不匹配的问题。数据库理论除了SQL，还有另一派NoSQL。关于常见NoSQL产品的比较见；若果需要一些NoSQL的理论知识和基本概念，见、。目前仅用过和。MongoDB：如果熟悉SQL，MongDB的学习成本会很低；相关资料见；用过的两个驱动：1），提供了类似Mongo Shell的接口；2）: A Python Object-Document-Mapper for working with MongoDB，即MongoDB的'ORM'框架，此时变成了'ODM'，。Redis：Redis需要一些学习成本，入门推荐；用过的Python客户端驱动；更多客户端见。NoSQL建模：SQL发展了几十年，有很成熟的建模技术，那么NoSQL呢，见，原文。更多资料：NoSQL英文站点见；NoSQL中文论坛见。NoSQL Fan中，MongoDB和Redis资料很多，已经形成了资料专题，包括介绍、内部实现、应用与优化、新闻等，总能发现你想要的东西：1）；2）。Python与Web开发Python的Web框架众多，见，总有一款适合你或你的项目，实在不行，请动手打造自己的框架；为什么会有这么多框架呢，见。：已故的框架。一句话介绍"web.py is a web framework for Python that is as simple as it is powerful. web.py is
you can use it for whatever purpose with absolutely no restrictions."。接触的第一个Web框架，后来模仿MovableType，写了一个简单的博客，见，在线demo ；碰到的坑点是模板中嵌套Python代码一直有缩进问题。：一句话介绍"Flask is a lightweight web application framework written in Python and based on the Werkzeug WSGI toolkit and Jinja2 template engine. It is BSD licensed. Flask is called a microframework because it keeps the core simple but extensible"。因为工作变动，练习过一段时间的Flask，以便熟悉开发的工具链；如果没有Rails，我想这才是自己首选的Web开发框架: simple but extensible and for fun。实战教程。:来自的异步框架，FriendFeed被Facebook收购后开放了源代码，见。一句话介绍"Tornado is a Python web framework and asynchronous networking library, originally developed at FriendFeed"。Tornado主要特点是，如果你想开发的Web应用，Tornado是一个不错的选择。：一句话介绍"Django is a high-level Python Web framework that encourages rapid development and clean, pragmatic design."，接触不多，作为全栈式框架，听说它的组件都是Made in Django。更多资料见。IDE + 。目前就用这个方案，很方便，直接引用同学的。关于Vim资料和讨论，请移步；关于Vim更多插件和演示，请移步；关于Git，Github，请移步本站。社区周刊：每周更新，包括Python相关的文章、教程、演讲、书籍、项目、工作等。：与Python Weekly类似，两者可以互为补充，了解过去一周动态。: 出品的周刊，来自国人的分享。可以先看；接着； 再接着。这里不仅仅是Python。
Learn Python The Hard Way零编程基础学python，浅显易懂，操作性强。中文翻译版本：笨办法学 Python入门以后就跟其他一样了，看官方文档、看代码、看blog、google group、python社区还有各种书。
阶段一：前辈领进门。第一眼是一个前辈给我看了看Python的代码，因为自己最早学习的是Java语言，第一眼看到Python的时候，前辈说，“Python是面向对象的”，然后就 打印了几句代码。可我怎么也看不出到底哪里是“面向对象”的。前辈说“在Python里，一切皆对象”，我才有点领悟的说道：“原来把什么看成对象，就是面向对象”，哈哈。阶段二：开始看的是《Dive into Python》、《Leaning python》、《Python Doc》。因为有很多语言学习经历，很快就完成了初步语法和使用学习。太复杂的特性还是在使用中逐步掌握的。阶段三：开始使用Python做自己的一些日常工作。比如Python搜索文件，Python批量处理等，使用最多的还是re模块和socket相关模块。写了大量的例子，让自己对Python更加喜爱，也更加熟悉。此时翻阅最多的是《Python Doc》的指南。不管是语言参考、库参考、Demo参考，都有大量可使用的内容，内容质量很高堪比JDK。阶段四：生产上马。开始使用Django，Flask，Tornado开发一些web应用，写一些日常使用的工具包等。逐步提升设计能力，和整体代码的管理能力。阶段五：更合理的分配好C，Java，Python三门语言各自擅长的部分。把合适的语言用到合适的地方。尽管一门语言有时候可以搞定所有的，但用擅长的语言解决合适的问题才是效率最高的。这也是“Python的大道至简”的理念带给我的帮助和认识。PS：其中过程中主要的一些方法：1、看书。学习的基础。2、自己本地练习。编程还是要实践出真知。3、资料查询。google，stackoverflow等多关注。4、交流。各种论坛上的python group，论坛。最早去的CU，JavaEye，不过现在貌似去的少了。google group 必须订阅。学习+实践+总结，掌握语言的法宝。
我是自学的Python。从对Python一无所知，到在博客上写Python相关的系列文章（），前后有将近三年的时间。期间有不少门槛，但也充满乐趣。乐趣是自学的最大动力。Python是一个容易编写，又功能强大的动态语言。使用Python，可以在短短几行内实现相当强大的功能。通过自己写一些小程序，迅速的看到效果，发现问题，这是学习Python最便利的地方。在学习Python之前，可以了解一下Python的特点和设计理念()。在设计之初，Python就试图在复杂、强大的C和方便、功能有限的bash之间，找到一个平衡点。Python的语法比较简单，用起来很方便，因此有些人把它当作脚本语言使用。但Python要比普通的脚本语言功能强大很多。通过良好的可拓展性，Python的功能相当全面，应用面很广：web服务器，网络爬虫，科学运算，机器学习，游戏开发…… 当然，天下没有免费的午餐，也没有完美的语言，Python为了达到上述两点，有意的牺牲了Python的运行速度。如果你是在编写高业务量、运算量的程序，可能Python并不是最好的选择。-----Python的主体内容大致可以分为以下几个部分：面向过程。包括基本的表达式，if语句，循环，函数等。如果你有任何一个语言的基础，特别是C语言的基础，这一部分就是分分钟了解下Python规定的事。如果你没有语言基础，建议从为参考书。这本书是计算机导论性质的教材，不需要编程基础。面向对象，包括面向对象的基本概念，类，方法，属性，继承等。Python是面向对象的语言，“一切皆对象”。面向对象是很难回避的。Python的面向对象机制是相对比较松散的，不像Java和C++那么严格。好处是容易学，容易维护，坏处是容易犯错。应用功能，包括IO，数据容器如表和词典，内置函数，模块，格式化字符串等。这些在其它语言中也经常出现，有比较强的实用性。高级语法，上下文管理器，列表推导，函数式编程，装饰器，特殊方法等。这些语法并不是必须的，你可以用前面比较基础的语法实现。学这些高级语法的主要原因是：它们太方便了。比如列表推导一行可以做到的事情，用循环结构要好几行才行。学习Python主体最好的参考书是，它非常全面，满满的都是干货。虽然很厚，读起来并不难读。另一个是参考官网的教程-----Python号称“Battery Included"，也就是说，功能都已经包含在了语言中。这一自信，主要来自Python功能全面的标准库。标准库提供了许多功能模块，每个模块是某一方面功能的接口，比如文件管理，操作系统互动，字符处理，网络接口，编码加密等等。中，你可以看到标准库模块的列表。这里也是标准库最好的学习资料。如果想找书，我只看到过两本关于标准库的：说实话，这两本都不算很好的标准库教材，而标准库的参考书也确实很难写。因为标准库只是调用功能的接口，最终实现的是Python和系统的互动。这需要很强的系统知识，比如文件系统知识，进程管理，http原理，socket编程，数据库原理…… 如果这些知识都已经准备充分，那么标准库学起来完全没有难度。然而，这些背景知识的学习并非一朝一夕的事情。更深入的Python学习也是如此，需要大量的背景知识，而不是Python自身。如果你对Python的编译和运行机制感兴趣，你可以往Python底层这一深度挖。如果你对应用感兴趣，你可以多学习几个自己用的上的第三方包。学到这个时候，就是要自己探索的广阔空间了。-----基本上，学过主体内容之后，Python还是要靠做项目来练习。有不少小练习题类型的资料，比如。但更好的方式是自己去想一些应用场景，用Python来解决。Python功能全面，所以不要担心自己想的问题Python解决不了 (基本上Python解决不了的问题，别的语言也没戏)。比如我学习多线程的动力，就因为要并行的下载大量的文件。基本上一个项目下来，会用到Python好几块的内容，知识会特别巩固。最后，和其它任何知识的学习一样，笔记和总结很重要。在看参考书和看网页时，可以做一些笔记。等到学了一段时间后，可以把笔记整理成更有条理的参考卡片(reference card)，或者写博客。这也是我写“”的主要原因。另外这个教程内容的顺序，也是我认为的比较合理的学习顺序，仅供参考。
我最先看的是《》来熟悉一下语法，自己敲了一下代码，发现 Python 很容易上手，渐渐喜欢上它。接着买了一本《 Python 基础教程》，跟着书中的例子深入学习。这本书讲得很详细，浅显易懂。当开始熟悉 Python 的时候，尝试自己写一些脚本或软件来干一些有趣的事情。后来图像处理课程作业我也用 Python 来完成。与此同时，我坚持写来记录一下自己的学习心得。现在我开始学习用 Python 的 web 应用。它有很多好用的框架例如 Django, Tornado等，可以轻松地做一个网站，用 Python 做网站后端也是一个近年来流行的趋势。学习 Python，最重要的是要写出 pythonic 的代码，这不是一朝一夕的事情。我喜欢 Python，就是因为它的简洁和强大。不要重复造轮子，学会优雅地使用 Python。附我看过的觉得不错资料也应该订阅一些python大牛的博客和邮件列表
的python课程也还不错，比较简单。
小白的Python入门教程：从入门到精通，实战项目还带iOS App附赠在线Python代码解释器，边学边在浏览器中敲代码
我学Python以前学过C/C++，所以编程的基本知识已经具备了，就是Python变量没有类型这一点让我感到比较新奇。最开始看了一遍语法就用了，但写的基本上是用C来思考的的Python。后来我渐渐开始掌握Python的思考方式是在Codeforces上刷题——这上面有些非常简单的模拟题，用Python做正合适，而且在这上面还可以看到别的给这道题提交程序的人的代码。我先自己用Python写一个，等到Accepted以后，再看看那些同样Accepted的、同样用Python做这一题的人的程序是怎么写的，然后尝试按照他们的思路简化自己的程序，到后来甚至尝试能不能进一步简化他们的程序。“简化”指的不是追求影响可读性的短码，短码和简洁之间，自己尝试着把握。总之就是写一个程序，体会别人的，不断改进自己的。再后来我写Python程序的时候，有时候需要什么功能，我觉得应该有很简单的写法（这个时候已经渐渐掌握Python的思考方式了，所以很多时候可以判断出来什么时候Python该有简单的写法），但我自己不会，我就google，通常情况下是找到Python的文档（Python本身有实现这一功能的情况下），还有时候会找到一些StackOverflow或者什么网站上的trick（Python本身没有对应实现的时候）。对了，后来我又读了《Python源码剖析》，这本书不是讲Python的，主要是讲Python实现的，但会让你对Python的内部机制更加了解，从而写出效率上更高的Python程序。
如果你已经掌握了一门其他的编程语言，这个问题就等同于说：“在你已经熟悉编程的基本思路、脚本工作的基本流程这个前提下，如何学习一门新的语言python” ？我的感受是，你只需要 1. 装好python 2. 然后想一个有趣的小任务。举一些例子：1).因为我是个臭美的女生，我曾经用python写过一个给淘宝店家的所有评论自然语言处理的小脚本，看看我在哪家买化妆品比较好哈哈。2).另外因为每次吃饭都很难决定吃什么，我就简单的写了一个按概率随机抽样的脚本，帮我掷骰子。可能对于大部分程序员来说，这些都是小小小case，但是自己觉得有趣的问题总是驱动我一直去完善、去学习，比起我在看一本python入门书的时候循序渐进要更有意思，更激发我的乐趣。 3. 打开编辑器，用你自己的思路和原先掌握的编程方式去编写 4. 用google，用一切办法去解决脚本里的错误和bug。google一段时间后，你自己就会发现大神门推荐的stack overflow通常很有帮助，“a byte of python”这本书看起来很不错，原来这个还有一个社区大有牛人在，原来python在这里的用法是不同的……你会觉得它很优雅很易学，或者你会觉得它不够高效，但是你已经拥有自己的经验，有了最主观的学习。 通常在学习新技术、新知识的时候，我们就叫这种经验和感觉为直觉（intuition），我个人觉得这是最最最难的的一扇门，而多少大牛也无法指给你的一扇门。 5. 然后你可以参考其他答案里推荐的各种资料、论坛、经验，开始事半功倍的，有针对性的学习。 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣如果你从来没有接触过编程语言，没关系，只要你有解决问题的清晰逻辑（大部分人一定都有的）也可以。 1. 同样的，装好python 2. 想想自己用它来做点啥呢？假如你要找到asasasssasas中的sss在什么位置，也许你不知道程序怎么运行，可是如果让你来做这项工作呢？ 从左往右，一个一个的比对，如果看到了一个s，接着往下比对，如果第二个不是，很遗憾，继续往后，直到我看到了三个s！找到了……。 然后你就可以开始写了：& string=“asasasssasas”& 如果string(1位置~3位置)=“sss”& 就说“找到了！”& 不然的话去看string(2位置～4位置)=“sss” & …… 你写出来了，成功了一半，可是完全无法运行。 3. 你去google，归纳一下问题：“1).python里的如果怎么写？2).python中
（你可能也不知道这是字符串）的位置如何表示……” 如果耐心，你总能找到答案。 最后你学会了用循环、用if...else，几个有趣的编程体验之后，你开始有了自己对编程和python的感觉。 4. 然后你可以去看书，细细咀嚼，逐渐提升，你有了intuition，看书的时候不经意的地方有了’似曾相识“、”温故知新“带给你的鼓励，你怀着热情，走上成为python高手的道路。 我真是啰嗦且业余，各位大神不要笑话我 &D& 。
我开始学python时看的是python编程金典，这本书很好，但内容比较旧大约是python1.5还是2.0。一个暑假在家读完了，然后——没学会。大约又过了半年，一个星期把Python简明教程看完了，还是没学会。后来约过了一年，迷上了telnet bbs，用python给cterm写bbs挂站刷小游戏外挂，没两天就基本掌握了这门语言。所以python这门语言很简单，但不能光看书，多动手才能学的快。
先介绍下背景: 非理工本科毕业生一枚, 大学过了计算机三级(怎么过的大家都懂的), 除此之外没有任何计算机基础, 工作也与计算机无关...0x00--遇到真爱前毕业第一年, 女朋友出国了, 业余时间一大把, 说起兴趣还是喜欢捣鼓电脑, 就咨询了学计算机专业的一批高中同学: "现在计算机都是什么编程语言啊.....???""JAVA
C#...."当时我还是知道点 C语言和C++的, 这一看到C#感到无比亲切啊, 这不就是嫡系嘛!!!于是搜罗一堆C#的资料, 开始学习, 至今只记得Console.WriteLine()..了, 学了一段时间, 按照资料做了一些例子, 后来工作忙就不了了之了....那些按照教材写的例子也都通通还给教材了...光写例子是学不会编程的....黑了教材的例子....C#不是我的真爱!!!0x01--通过媒人结识真爱后来工作又清闲了, 闲着没事逛逛知乎, 经常看到Python的各种"软文"....他妈的就这么上钩了(结果现在我又在知乎上写Python的"软文", 可见Python真是个邪教).....于是我开始广泛搜集关于Python的各种资料, 就像喜欢一个姑娘就想要知道关于她的一切.....0x02--摩擦出爱的火花媳妇刚入门的那几天, 我主要是靠来爱抚她的, 了解了书中的主要姿势, 没过多久, 我就能够利用已掌握的姿势, 举一反三地跟她玩出新花样来, 那些日子真可谓夜夜笙歌,欲罢不能啊....0x03--步入婚姻殿堂经过时间和实践的检验, 我决定下半辈子就跟她一块过了...0x04--幸福生活我用Evernote记录下我和Python的所有记忆, 当我记不得一些重要的"纪念日"的时候, Python她就会冲我发飙, 爱答不理的, 于是我偷偷翻一下Evernote, 我就记起来了, Python她又是那么的温柔体贴了^_^ 平时, 订阅并关注着一些前辈:学习他们对生活的感悟和最新的姿势, 运用到我的生活中来0x05--创造价值在某宝上兼职程序代写了一段时间, 排名第一的店里的所有Python单子都是我的完成的, 还有很多本来客户要求用C/C++或C#的订单, 都被我忽悠成Python的了....Python的开发效率让我兼职第一个月的收入就甩开我本职工作薪水好几条街....好几倍好么..实在是太快了...在兼职的这段时间里, 我的姿势长进速度迅猛, 比那书上的例子.......(不黑书上的例子了, 没有家里的黄脸婆你哪傍的上小三啊)...在实践中学习是最快的, 也是最好的.0x06--想要创造爱的结晶现在我想把学习Python的经历做个总结, 如果有精力和时间, 我会去开一个网络课程连载, 帮助大家学习Python, 到时候欢迎大家捧场
谢谢邀请。我学习一门语言喜欢这样有一本书，python推荐python核心编程，方便随时查找给自己订个目标，如写一个爬虫和一个web论坛然后去完成目标，中间会涉及到很多不懂，查书，学习完成后，再过一遍全书，改进已写的东西
先自己看了遍[Tutorial]()，然后学习了mit用python开的[计算机导论课]()以及[udacity]()上的课程。接着就是经常用python写代码，培养编码的感觉
在网吧，左边人dota，右边人CF，我在撸代码后来网吧管理系统不知道出了什么故障我就被网管赶走了
老师布置了一个Project，两周之内用Python写一个“小”程序，包括算法和界面，最后要打包成可执行文件。之前有Matlab、C的基础，但完全没听说过Python。这两周除了在网上看一些例子，就是查文献，做算法。我们平时还有好多课啊！不过在重压下才最后还是做完了。人生第一个千行代码程序达成(￣^￣)ゞ归纳总结下是怎么自学的：1、首先要有一个具体的项目。有了需求和目标，你才可以有目的地查找需要用到的函数包。才会真正学懂、学会应用不同的函数、语句。相关书籍可以买，不过请把它当作工具书。遇到问题，相关书籍是一个很靠谱的帮手。不过绝对不要光跟着书上的例程来学。学了后面的，前面的还是会忘。时间稍微久点，所有的都忘了。2、遇到问题要学会在网上找答案。有些莫名其妙的问题书上很可能是没有答案的。而在网上你会有发现有很大的概率直接找到有人问过相关的问题，并且已经得到了解答。3、要学会自己调试程序，自己找问题。这两周遇到过很多让人冒火的低级问题，在自己调试后感觉对好多概念理解得更深刻了…4、最后，Deadline才是第一生产力啊！
因为要翻墙，装了个 GAE 的翻墙工具，结果机器上就有了 python。后来有次要压缩 JS、CSS，本地脚本调用 GAE 的服务，示例代码是 python 的，我把每次只能压一个文件的脚本改成了能批量压缩的。这样稍微熟悉了 python 的语法。后来因为要每天为一个软件更新大量壁纸，就用 python 写了个抓取壁纸的小爬虫，使用 beautifulsoup 解析 html，调用 wget 下载壁纸。后来就看了《python简明教程》，不过还停留在写小脚本的水平上，因为后来没用过。
Python看起来好像很简单，初三党蜗牛进度自学中。整了一本「与孩子一起学编程」（原著名字直译乃是给孩子及初学者的编程教程，中文名歧义就出来了）感觉浅显易懂?
我快把教我Python的工程师整疯了我绝对不会告诉你们…不过第一次自己的代码可以运行的时候还是很激动的，跟豆瓣Python大牛们得瑟了好久…其实现在想想都特别弱的代码…顺便说一句，豆瓣有内部教材，我是内部资源利用了一下。
我一直是看这本：深入 Python :Dive Into PythonPython简明教程和它比起来太烂了一点