对于初学者，入门至关重要，这关系到初学者是从入门到精通还是从入门到放弃。以下是结合python的学习经验，整理出的一条学习路径，主要有四个阶段
no.1 新手入门阶段，学习基础知识
总体来讲，找一本靠谱的书，由浅入深，边看边练。
网上的学习教程有很多，多到不知道如何选择。所有教程在基础知识介绍方面都差不多，区别在于讲的是否足够细（例如运行原理）以及是否有足够的练习。目前推荐大家看书《python编程 从入门到实践》 ，作者是美国教师，内容从基础知识开始，循序渐进，层层深入，适合零基础者。课程内容第二部分有三个项目实战：外星人入侵、数据可视化、web应用程序。
不要看很多本，专注于一本，从头到尾看下去，把里面的例子和习题都动手练习一遍，搞懂为什么。编程从一开始就离不开练习，光看是不可能看会的。只有你在电脑上一行一行的敲代码，才会发现其中没注意到的细节问题，才能有更深刻的理解。缩进、大小写、括号、引号、代码执行的方式等，都是早期学习的坑，切记，不要直接复制代码，一定要手动去敲代码、运行代码。
这个阶段最重要的就是：学好基础知识。掌握了基础之后，便可以开始做项目练习锻炼编程思维了。
no.2 做项目练习阶段，锻炼编程思维
掌握了python的基础知识后，你会写代码了，但是还无法掌握"编程思维"。因此需要更多的练习，来理解程序的结构设计、算法等，能用1行代码解决的事情，坚持不用2行代码；能1秒运算完成坚决不用2秒
网络上有很多的的python入门练手项目，例如知乎《python 的练手项目有哪些值得推荐》 ，里面有很多的练手项目。练习项目，可以锻炼自己的编程思维，同时了解python的内置库和第三方库，开始学习如何使用这些库
编程入门最好能找一个已经会python的人，在遇到问题时进行咨询，可以少走很多弯路。但是，要学会查看官方文档和搜索，学会如何更好地提问。没人愿意帮你写作业或是回答那些“一搜便知”的问题。学会解决问题的方法很重要，这将伴随你的编程生涯。
no.3 真实的项目实战阶段，实际应用
经过一段时间的学习和练习，写过一些小的程序之后，往往会陷入瓶颈，这个时候的你会写代码会做题，但是对于真实的项目开发依然缺少认识（例如如何开始写游戏"外星人入侵"），一旦程序规模较大就无从下手，不知道从哪里开始。这个时候可以去挑战具体的项目了，爬虫、web开发、数据分析、机器学习等广阔的世界已经向你敞开
下面几个图谱可以提供给大家一些学习思路
在这个阶段，需要有明确的开发目标，并且对目标做一定的设计和功能划分，然后逐步开发直至完成。这其中会遇到各种问题，在不断解决问题时，你的开发水平和问题解决能力也将随之得到提高
还比如：以下是部分项目的实际应用，提供了解决思路和实现过程
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编程心态很重要，因为编程是个理论与实践相结合的事情，并且实践更重要。从简单的程序开始，坚持练习。一定不能着急，欲速则不达。也不用太在意你做的项目本身是不是够酷炫够高大上。对学习阶段来说，不管好项目坏项目，只要是在写，都不浪费。当你的代码行数积累的一定程度时，你会发现自己的编程能力已经和当年不是一个档次了
no.4 进阶提升，学习多线程和选择方向
这个阶段的你，已经可以写项目了，但是对于底层可能了解的还不够。例如，同样的代码量，如何使得代码运行的效率更快更节省内存？这些需要不断的提升，需要学习多线程和多进程。我目前处于这个阶段，也处于学习状态，所以讲的可能不完全对，一起探索
学习编程需要持之以恒，对于初学者需要选个感兴趣的领域，选择一个方向，专注的深入学习，努力成为该领域的专家。当然，大神一般都是个个领域都神通广大，谁让我们是菜鸟呢，还是先选个方向踏踏实实的努力吧
1. web开发方向
建议看简单的框架flask，推荐《flask web开发：基于python的web应用开发实战》
2. 数据分析方向
建议看《利用python进行大数据分析》，主要讲pandas库和数据分析。很多金融巨头，用python进行数据分析。引用大神kirat的话说，“它正在快速代替主流金融机构中使用的工具和语言，并成为事实上的标准”
3. 科学计算方向
建议看《python_sci用python进行科学计算》
4. ai的机器学习方向
建议看《hands-on ml with scikit-learn and tensorflow》
5. ai的计算机视觉方向
建议看《python计算机视觉编程》，我还在看，虽然看得不多
6. 网络爬虫方向
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://www.cnblogs.com/liuyangjava/p/8658876.html
