为了更好地帮助Python初学者学习这门有趣的语言，小编把近期读的书籍、文章以及资料总结了一下，希望能尽可能地帮助初学者扫清障碍、看得更远…

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思维导图

综合python相关书籍和网上各种学习python的建议，生成了这张Python思维导图，里面囊括了Python的大部分知识点。

今天这篇文章围绕这张思维导图来展开。

从目前的各种现象来看，Python是世界上最流行的编程语言(2017年)，也是最容易学会的语言(很多计算机小白都能上手)。

★新手怎入门编程，怎么避免从入门到放弃?

在学习Python的过程中，你会遇到：

抽象的计算机概念

抽象概念是可以学会的，只要跟自己的实际生活相关联，总能找到一些类比去理解抽象概念。

完整而细微的语法规则

快速过完主要的 Python 基础知识，建立基本的知识模型;动手练习网上 / 教程 / 书本的相关小实例。

一些不重要的时而存在的信息

信息对于初学者是有重点的，不要关注所有信息，学会区分“信号”与“噪声”。

过度学习概念而忽略使用

Python的实用性很强，以使用为核心学习Python，你会学到很多。

枯燥的文字描述

学习Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib等模块时，多练习，多用相关的画图函数，视觉化的内容去更高效的理解。

★怎样开始，并建立自己的学习过程?

(引用自百度百科及相关文章)

一、Python背景

ABC 是专门为非专业程序员设计的一种教学语言，但是由于其封闭，并未取得成功。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆开发了一个新的脚本解释器，并命名为 Python，作为 ABC 语言的一种继承。新的脚本解释器开放，完美结合了 Unix Shell 和 C 的使用习惯。

二、Python应用场景及语言特点

应用场景

网站后台

有大量成熟的框架，如 Django，Flask，Tornado

网络爬虫

Python 写爬虫有很多库可用，如 Scrapy，Beautiful Soup

科学计算

可以替代 R 语言和 Matlab，如 NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas

数据挖掘

机器学习，大数据 Scikit-learn，Libsvm，TensorFlow

系统部署

运维脚本 Shell 适合简单的系统管理工作，但涉及复杂的自动化任务还是需要 Python。

语言特点

Python 的设计哲学是：优雅、明确、简单。

Python 的开发哲学是：用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。与其他语言非常不一样的是，Python 以缩进来确定语句块。

Python 是一门面向对象的动态、解释型语言，具有出色的模块化特性。同时，Python 拥有大量的第三方开源包，可以直接使用，极大地提高了开发效率。Python 编写的代码，可读性强，特别适合多人大型项目的开发。

但是 Python 的执行效率一般。

三、Python的数据结构、逻辑结构

数据结构

Python 中内置类型有整型 int，浮点型 float，布尔型 bool，字符串 str，列表 list，元组 tuple，字典 dict，集合 set。

逻辑结构

if 条件判断结构、for 循环结构、while 循环结构。(if;for;while;)

四、Python从一个独立模块到一个完整项目，

以及库的概念

模块

定义包、定义类、定义函数。

项目

N个模块的集合。

库

通常，发布者会将使用频率高、可以复用的功能，打包成库，提供给大家共同使用。

库可以分为两类：

一种是官方的库，通常质量比较高、会维护更新;

一种是第三方的库，质量参差不齐，需要自己甄别。

相关举例：

Django 是一个十分优秀的 Python 写的 Web 程序框架，广泛用于数据驱动类的网站开发。

Django 是一个大而全的开发框架，基本不需要额外的第三方配置，就可以快速地进行开发。(项目)

Django 中提供了 from django.views.decorators.http import require_POST 装饰器用于确保 view 函数的请求方法是 POST。使用这个装饰器可以简化 view 函数中的条件判断，有利于编写简洁易读的代码。当然 ，Django 还有大量的第三方 App可以下载使用，直接提供一个完整功能。(库、模块)

在项目开发的过程中，合理地使用库会起到锦上添花的效果。

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