零基礎學Python入門的詳細路徑，我為你準備好了

零基礎學Python入門的詳細路徑，我為你準備好了！

作為一門優美、精巧的編程語言，Python不僅僅適合作為編程入門，對於希望掌握實戰開發技能進而從事編程工作的人來說，Python也是一個很不錯的選擇。

下面針對零基礎學Python的初學者說一說入門的學習路徑。

1、建立開發環境

建立開發環境非常重要，。做任何開發，首先就是要把這個環境準備好，之後就可以去做各種嘗試，嘗試過程中的話就能逐漸建立信心。初學者往往在環境配置中被各種預想不到的問題弄得很沮喪。

目前來說，使用Python的工作環境有如下幾種：

命令行交互環境：這是Python原生支持的工作環境，直接在命令行與Python進行交互。

文本編輯環境：是集成開發環境的一種精簡版，以Sublime-Text這類文本編輯器為代表。這種環境僅保留幫助你編寫代碼的核心組件，主要是提供給單人工作的場景使用，在沒有太多分工協作的前提下專注於代碼的編寫。

集成開發環境：如果想要使用Python編寫較大的工程項目，特別是在很多人協同工作的情況下，可以考慮使用PyCharm這樣的大型集成開發環境（IDE）。在這種環境下，IDE會將許多開發中需要的功能集成在一起，便於我們的使用。

交互研究環境：在這種交互研究環境下，每次的代碼都相當於是在之前代碼上的增量，從而保證只有發生變化的部分被重新執行，無需對不發生改變的部分重新計算。特別適用於研究人員快速驗證模型的正確性。

初學者一般使用文本編輯環境就可以，當然也要了解如何在命令行中輸入代碼與Python進行交互。

2、瞭解編程語言基礎

有了工作環境後，我們就可以開始編寫和執行Python程序了。

Python這類腳本程序其實就像是一段“電影腳本”，按照從前往後的順序規定了一系列的動作，指揮著你電腦的CPU、硬盤、操作系統等部件幹這幹那。所以為了讓電腦能夠看懂，你編寫的這段“電影腳本”需要按照電腦所使用的語言進行編寫。例如print("hello world!")這樣一句話就會讓電腦調用一系列部件，最後在屏幕上輸出它對世界的問好；而a=3+5這樣一句話就會讓電腦計算3+5的答案，然後將答案放入一個名字為a的“盒子”當中。

所以初期你學習的是一些編寫“電影腳本”的語法規則，在這個過程中你會逐漸瞭解到編程語言的一些基本元素：

· 變量：變量就像是一個個存放了東西的盒子，用來保存一些臨時的值或者那些需要多次使用的值。變量有不同的基本類型，比如數字和字符串類型。

· 運算符：變量顧名思義，是可以不斷變化的，而變化的手段就是對變量就行操作（或者稱之為運算）。運算符是Python語言中一種直觀的數據操作方式，它可以對特定的一個或者多個變量或常量進行運算並返回結果。比如最簡單的加減乘除在Python語言中都有對應的運算符。

· 條件控制：在Python程序執行的過程中，我們需要根據當前的狀況來判斷接下來讓電腦做什麼，這就是條件控制語句，它會將“劇本”拆分成兩部分，在一種情況下執行第一部分，在剩下的情況執行第二部分。

· 循環控制：有一些腳本我們有時候可能要重複執行，或者它們有很大程度的公共部分（例如輸出1到100之間的100個整數，每次輸出就非常相似），我們就會使用循環控制語句。我們也可以中斷一次循環（continue）或者跳出循環（break）。

使用這些元素，我們就能完成大部分的計算了，你可以編寫一些簡單的程序，也可以在命令行中通過這些語言元素對Python虛擬機發號施令啦。當然，如果你學習過另外一門語言，這部分基礎是信手拈來的，那麼對你來說更多是熟悉和適應Python的語法風格。

3、掌握數據結構基礎

為了能夠完成更復雜的計算場景，Python提供了若干種內置的數據結構。所謂數據結構，你可以認為一組變量以某個特定的方式組織在一起，而不僅僅是單個獨立的變量。通過特定的組織方式，在處理某些運算時能夠能夠大大提高編程的效率。數據結構是計算機專業的一門必修專業課，更高級的數據結構及其內部實現方式你需要專門學習，不過Python的數據結構可以是一個非常好的學習起點。

Python內置的數據結構包含如下四種：

列表：列表(list)在Python的語法中是一種有序且長度可變的集合，可以隨時對其中的元素進行添加、刪除和修改。我們往往可以用列表來表示各種隊列、數組這種“有序”的序列。

元組：元組(tuple)和列表基本相同，都是有序的序列，其區別在於元組內的元素一旦定義，就不能夠再進行修改，只能夠通過下標對元組內部的元素進行訪問。使用元組，我們可以將一些數據有機的組合在一起進行表示。

·集合：集合(Set)作為一個複雜數據類型，如其在數學中的定義一樣，在Python中也是起到表示一系列值的“集合”的作用。使用集合，我們可以快速的判斷某個元素的存在性。

字典：字典(Dict)在數學中並沒有對應的定義，它更像是從生活中的字典借鑑而來的一種數據類型。例如手機通訊錄就是一個典型的可以使用字典來存儲的數據集。依靠字典，我們可以很方便的根據某個元素ID（例如編號、名字等）來查找到它。

這四種數據結構能夠覆蓋大部分我們所工作的場景，天碼營的課程提高了更多實例，熟練掌握這四種數據結構，你會發現編程效率會大大提高。

4、掌握函數的基本概念

在實際編寫程序的過程中，某些代碼可能會反覆執行多次。而這些代碼除了變量不同外，沒有任何的區別。這些代碼實際上類似於數學表達式中的函數f(x)，當我們給x賦值時，就會得到對應的結果。在Python中也提供了這樣的特性，同樣稱之為“函數”。

函數將需要反覆使用的代碼進行模塊化，從而減少了代碼的重複，同時還增加了可讀性和可維護性。當需要修改時，只要改變定義內的代碼，就可以完成對每一次執行的修改。

定義函數的語法其實很簡單，關於函數重點需要掌握的是函數的參數定義。Python函數的參數定義（即如何定義函數的輸入）非常有特色，比如：

默認參數

可變參數

關鍵字參數

命名關鍵字參數

本質上這些特性使得函數調用者進行傳參時會更加得心應手。

5、面向對象編程

面向對象是一種非常符合人類思維的編程方法，因為現實世界就是由對象和對象之間的交互來構成的，所以我們其實很容易將現實世界映射到軟件開發中。舉個例子，一輛汽車、一篇博客、一個人，對應到軟件系統中都是一個對象；而對象具有自己的狀態和行為。

面向對象：類的定義

你需要了解一個面向對象編程的核心概念：“類”。類描述一類對象的狀態和行為的模板。可以把類想象成一個汽車設計圖，根據這個汽車設計圖生產出來的每一輛汽車就是類的一個實例，這些實例就稱之為對象。

狀態和行為，對應到Python語言中，就是一個類和對象的屬性和方法（類中的函數一般稱之為方法），屬性方法可以進行外部的訪問控制，從實現“封裝”這一面向對象特性。

所以對應到Python這門編程語言，首先你需要了解如何定義類，以及定義類的屬性和方法。

面向對象：理解繼承和多態

在“封裝”的基礎上，面向對象編程還有“繼承”和“多態”的特型。假如我們有一個動物(Animal)類，它包含有動物最基本的一些特型。現在我們要新寫一個犬(Dog)類，顯然我們知道犬也是動物的一種，因此它也肯定包含動物類的全部特性。因此我們利用“繼承”的特型，並不需要將動物類的所有代碼在犬類中重寫一遍，而是在創建犬類時繼承動物類。此時我們將動物類稱之為犬類的父類，犬類稱為動物類的子類。而“多態”的特性使得犬類在繼承動物類的方法時，也可以重寫這寫方法，使得它更有符合犬的特徵。

面向對象編程方法的在大型項目中被廣泛的應用。現在人們談論到面向對象編程時，不僅僅是一種程序設計方法，更多意義上是一種程序開發方法，瞭解面向對象編程時每個程序員必須要做的事。

6、學習函數式編程

也許你還覺得函數式編程很陌生，但許多的函數式編程風格已經漸漸開始流行。什麼叫函數式編程呢？事實上只要語言將函數作為一等公民（或者藉助工具達到類似效果） 就可以支持函數式編程。而將函數作為一等公民意味著函數可以像變量一樣傳參、賦值和返回。函數式編程的書寫方式使得代碼編寫的效率更加高，極大地提高生產效率。

你需要了解高階函數、匿名函數（lambda表達式），閉包等一些基本概念；瞭解函數式編程最好的方式是從下面幾個非常實用的高階函數開始。

函數式編程：瞭解高階函數的用法

函數式編程：

map

map多用於對列表數據的處理，它將一個方法依次對序列的每一個元素使用，比如：

def f(x):
 return x*x
map(f, [1,2,3])

該代碼就會得到[f(1),f(2),f(3)]，所以結果是[1,4,9]

reduce

reduce利用遞歸的思想，會將前一次的計算結果作為第一個參數，將下一個元素作為第二個參數進行計算：

def f(x1,x2):
 return x1*x2
reduce(f, [1,2,3,4])

實際上等價於f(f(f(1,2),3),4)，結果也就是24了

filter

filter會根據傳入函數對象f的計算結果對原序列進行篩選，對於一個元素x， 留下f(x)為真(True)的元素，刪除f(x)為假(False)的元素

sort

sort會根據函數的返回結果來判定兩個數的大小關係，並依次作為依據對序列內元素進行排序，比如：

def compare(x, y):
 return y - x #逆序
myList.sort(compare)

最後得到的myList就會是從大到小排列的序列。

函數式編程：lambda表達式

lambda表達式就是匿名函數，它直接實現了函數，而不需要定義函數名。比如上面排序的代碼，我們就可以這樣實現：

myList.sort(lambda x,y: y-x)

通過lambda表達式直接定義使用，這樣就不需要去額外定義一個compare方法，代碼會更加簡潔。

函數式編程：閉包

在一般的函數中，返回值都是諸如數字、字符串之類的對象。但實際上函數的返回值可以是一個函數。返回的函數不僅僅包含有其自身的代碼，也同時包含了調用時的參數，並且多次返回的函數之間互不干擾，這一特性被稱為“閉包(closure)”。

函數式編程的學習並不複雜，學會使用函數式編程往往能夠起到事半功倍的效果。能夠熟練的使用Python函數式編程也是每個Python程序員應該掌握的能力。

7、掌握更多標準庫中的模塊

我們都說Python簡單好用，方便易學，很大部分要歸功於Python提供的功能強大的標準庫。標準庫意味著，Python已經幫我們封裝好了很多底層功能，我們拿來即用。因此，標準庫中的一些基礎模塊我們需要掌握。

輸入輸出：最為“基礎”的模塊便是對輸入輸出的編程，我們都知道可以通過input(),output()來完成對數據的輸入和輸出。但是如果想要讀取的是圖片？二進制文件？甚至於各類奇怪格式的文件。這種時候，我們就需要通過IO編程來完成對這一過程的定製化。

異常處理：我們編寫的程序也可能產生許多錯誤，甚至有些錯誤是我們在設計時就預計產生的。但是我們不能讓這些錯誤影響我們程序的運行。例如，使用Python爬蟲獲取1000個網頁，如果在開始爬第一個網頁的時候程序就出錯了，那麼一般情況下我們的程序就會自動終止，從而後續的網頁也都不會爬取。但是我們可以使用異常處理，來“catch”住這些錯誤，將沒有成功獲取的網頁記錄下來，然後繼續處理後續的網頁。基於這樣的方式，我們就可以安心的讓程序跑上一個晚上，然後在第二天回來處理那些產生了異常的網頁。

多進程與多線程：我們還可以通過多進程和多線程使得我們的Python程序擁有可以並行處理諸多複雜事物的功能。並行是一種能夠充分利用計算機計算核心(CPU/GPU)性能的方法。在目前單核計算能力增長逐漸放緩的現在，並行是少有的能夠大大增加計算速度的技術了。想象一下，使用單核CPU訓練一次模型如果需要20小時，通過多核GPU（GPU內部本身就是並行的）就很有可能將這個時間縮短到1小時內。這會大大增加對模型參數的調整效率。

Python標準庫還有很多內容，這裡列的肯定是不全的；實際上隨著Python版本的逐漸更新，還有更多的高級特性會被逐漸加入這門語言當中。毋庸置疑的，隨著數據科學的發展，Python的使用前景也將越來越好。而在這個過程中，保持對Python的熟悉和了解，會是你緊跟技術潮流的最佳助力。

如果你也剛好是零基礎學Python，這篇文章看到這裡也算是有收穫了！