0基础直接学 Python 编程合适吗？

0基础非常适合学习Python编程，因为在目前的编程语言中，Python的抽象程度是最高的，是最接近自然语言的，非常容易上手，Python 可以让你更好的理解编程这件事情。

我们都知道Python容易学，但是就是不知道如何去学，去哪里找资料，在这里呢，我分享我精心准备的Python学习资料，0基础到进阶！希望你们在学习Python道路上少走弯路！加油！

对于初学者来说，可能有点难，不用担心，小编专门有初学者的学习资料：关注，转发，私信小编：“添加小编学习群813542856获取

image

Python的以下特点也十分适合0基础人员学习：

一、语法简单明了

第一门语言，其实就是语法+Flow control，而Python的语法简单，代码可读性高，容易入门。

二、可以规范自己

Python的哲学是「做一件事情应该只有一种最好的方法」，对于初学者规范自己的学习有很大的帮助，同时也帮助初学者能够读懂其他人的代码。

三、养成良好的习惯

Python对于代码的要求严谨，特别是缩进(Indentation)，对于初学者养成良好的代码习惯很有帮助。

四、语法设计优秀

Python的语法设计非常优秀(反面例子PHP)，思想也比较现代，可以更快的理解现代编程语言的一些思想。

五、比较大众

Python仍然是传统基于Class的OO(对比Javascript基于prototype的OO)，和Java，C#，Ruby一样，比较大众。从Python去学Design Pattern也是比较合适的。

六、内置数据结构清晰

Python的内置数据结构清晰好用(C提供的略少，PHP的略乱)，同时Library比较多，优秀的代码很多。

七、学习资料多

Python免费的书很多(英文)，可以找到许多资料啃。同时(国外)社区比较集中，有问题可以向高手问。

八、作为工具来说很合适

Python在其他领域，比如科学计算、人工智能等等有广泛的运用，对于学一门语言作为工具来说，Python很合适。

Python语言能做什么？

从入门级选手到专业级选手都在做的——爬虫

用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把，据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。

除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序，复杂度差了很多倍。

Web 程序

除了爬虫，Python 也广泛应用到了 Web 端程序，比如你现在正在使用的知乎，主站后台就是基于Python 的 tornado 框架，豆瓣的后台也是基于 Python。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架还有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通过上述框架，你可以很方便实现一个 Web 程序，比如我认识的一些朋友，就通过 Python 自己编写了自己的博客程序，包括之前的zhihu.photo，我就是通过 Flask 实现的后台(出于版权等原因，我已经停掉了这个网站)。除了上述框架，你也可以尝试自己实现一个 Web 框架。

桌面程序

Python 也有很多 UI 库，你可以很方便地完成一个 GUI 程序(话说我最开始接触编程的时候，就觉得写 GUI 好炫酷，不过搞了好久才在 VC6 搞出一个小程序，后来又辗转 Delphi、Java等，最后接触到 Python 的时候，我对 GUI 已经不感兴趣了)。Python 实现 GUI 的实例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 实现的服务器端和客户端程序。

人工智能(AI)与机器学习

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能，这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。

机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

科学计算

Python 的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用 C 改写，Python 调用。同时，Python 可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门。包括 scipy、numpy 等用于科学计算的第三方库的出现，更是方便了又一定数学基础，但是计算机基础一般的朋友。