如何快速高效學習Python？

How to Fastly and Effectively Learn Python Programming?

By Jackson@ML

1. Python年輕嗎？

Python自1991年誕生到現在，已經經歷了三十四年或者更長時間了。畢竟，Python之父 – 吉多范羅蘇姆先生(Guido van Rossum)自從1989年開始，就開始研究這門新興的編程語言了。

時至今日，Python由2.7穩定版本，發展到3.x系列的3.13.3版本，以及即將出爐的3.14版本。

圖1 Python發行版本狀態（來自Python官網）

Python本身已經過了34歲生日，年過而立了；盡管對于C語言、Java語言而言，人們認為它年輕，但是，它已然不年輕；實際上，Python已經成熟了。

2. Python標準庫和第三方庫

成熟的Python具備兩大裝備（或者叫武器），那就是Standard Library(標準庫)和第三方庫（大量的Python擴展項目）。

1) Python標準庫

基于Python最新版3.13.3來講，標準庫已經讓人無法承受，因為它太強大，也太沉重了。因此，近年來，Python標準版沒有出現引進版中譯版圖書，大概是它過于龐大的緣故。

Python 語言參考描述了 Python 語言的確切語法和語義，而該參考手冊描述了隨 Python軟件包 一起分發的Python標準庫。它還介紹了 Python 發行版中通常包含的一些可選組件。

Python 的標準庫非常廣泛，提供了廣泛的功能，如下面列出的長目錄所示。該庫包含內置模塊（用 C 語言編寫），這些模塊提供對系統功能（如Python 程序員無法訪問的文件 I/O）的訪問，以及用 Python編寫的模塊，這些模塊為日常編程中出現的許多問題提供標準化解決方案。其中一些模塊是明確設計的，通過將特定于平臺的內容抽象為平臺中立的API，來鼓勵和增強 Python 程序的可移植性。

2) Python第三方庫

說完了Python標準庫。那么，第三方庫呢？我們來看它的官網：https://pypi.org

圖2 Python第三方庫官網Pypi.org

可以看到，截至今日，Python第三方庫（或項目）已經極速增至630，042個項目。相較于2024年3月（當時僅有大約43萬個項目），一年多的時間，Python第三方庫增加了20萬個庫。

因此，想掌握甚至是精通這些庫，人類需要花費多少時間？答案是，難以想象。

3. Python有多受歡迎？

據權威評估網站TIOBE在2025年4月的最新報道，全球編程語言排行榜中，Python以23.08%比率繼續霸占榜首，而一年之間同比增長6.67%。

各大類編程語言占比總體統計數據如下表：

圖3 TIOBE統計的2025年全球編程語言排名

上表中列出了排名前20的編程語言統計信息。

4. Python學習路徑

4.1 最佳學習路徑

最佳的、最快的、最有效的學習路徑(Roadmap)，肯定是每個初學者渴望的。

下面介紹快捷簡便的Python學習路徑，保證您在嘗試后，會覺得比課堂單純學習要更加有效。

俗話說，“拳不離手，曲不離口“。
對于Python數據分析師和開發者來說，尋求快捷的學習路徑，無疑是事半功倍的。

業界流行的且實用的路徑是：參加代碼訓練營！即Bootcamp!

4.2 代碼訓練營

那么，代碼訓練營強化技能需要多久呢？按照成熟的培訓計劃，毫無基礎的、非計算機專業的學生，如果專注學習和實踐，那么，在訓練營打好基礎需要大該3至6個月，每天約8-10個小時訓練。

代碼訓練營僅僅是個象征性的概念，而不是唯一途徑。

個人學習Python，可通過自學，按照訓練營日程規劃和限定自己目標，來實現最終目的；也可以通過線上線下培訓，進行代碼訓練營課程以及完成最終考核認證等。

代碼訓練營的具體科目內容，按照3至6個月規劃如下：

1) Python編程基礎（包含Python基本語法、數據類型、變量和運算符；科學計算，輸入輸出；函數，對象和類；繼承，多態及覆蓋等）

2) Python項目實戰

3) Python面向對象編程

4) Python Web開發

5) Python項目構建

6) 測試和QA

7) 附加模塊：AI驅動開發者課程

8) 附加模塊：Python腳本及自動化

5. 加速方法

任何事情都沒有捷徑可循。

練好編程，Python首選。

但是，如果精通Python，加速的唯一方法，就是通過項目和不斷排除故障來提供編程素質。

以下是提升Python技能的幾個維度：

1) 基于項目的開發

• a. 基于項目的開發，可能歸屬于單獨項目，需要安裝包啟動并運行，這類項目需進行最終測試，并保存為可執行文件；
• b. 基于Web的開發，可能歸屬于某個企業，需要前后端同步開發并滿足維護簡單方便的原則，需完成周期性交付，并交由客戶運維使用。

2) 基于研究的開發

a. 研究無止境。基于研究，就得沉下心來，認真細致的工作。從分析到收集數據，清洗和挖掘數據，最終完成數據分析和可視化；
b. 研究可能涉及到跨學科及多學科。無論文理科跨界，還是文工科跨界，都需要長期細致的研究和分析，容不得半點急躁。

3) 基于項目組合的開發

無論是多個項目(Project)（或者項目群Program），還是多維度縱橫項目群（或者項目組合Portfolio），開發起來難度都很大，周期也會很長。

那么，如何滿足客戶要求，加速和保障項目交付呢？
答案是：必須運用項目管理方法。

例如：該項目采用PMI輸出的項目管理知識體系（Project Management Body of Knowledge, 即PMBOK） 最新版的定義和方法，對于項目組合管理，項目范圍管理，項目進度管理，項目成本管理，項目質量管理，項目資源管理，項目溝通管理，項目風險管理，項目采購管理，項目干系人管理等十大項目管理知識領域，亟待建立項目管理制度和流程、方法，為實現項目管理而提前規劃。

圖4 PMI定義的項目管理知識領域

在項目管理的保駕護航下，單純壓縮時間變得不現實，也沒必要；而面向項目管理的方法論和過程組，則對快速學習Pythong并開發出客戶滿意的項目，至關重要。

6. 有用的工具書

Python編程的工具書，可以說在半個世紀以來，是在所有領域出現的最多的，無論跟哪個編程語言相比較。而且，Python圖書的不斷出現的速度，也是最快的，這說明，它在相關行業領域更新迭代得非常迅速，甚至出乎我們的想象。

因此，需要推薦給大家基本十分有用的，能夠幫助你高效學習又能獲益匪淺的Python入門圖書。

1) 《Python編程從入門到實踐(第三版)》(Python Crash Course, 3rd Edition: A Hands-on, Project-based Introduction to Programming)

由Eric Matthes編著，該書成為經久不衰的Python編程寶典。難度系數為入門到提高。銷量超過150萬本。

它能滿足所有初學者 Python 需求，并且給予一站式輔導。這本書分為 2 個部分，教你編程背后的基本概念，比如 if 語句、列表、字典等等。并且，讀者將有機會通過實踐來夯實新發現的知識，例如：

• 街機風格的游戲
• 數據可視化練習
• Web 應用程序
  

2) 《Python學習手冊（原書第5版）》(Learning Python: A Powerful Object-Oriented Programming)，由Mark Lutz編著。

它提供了 Python 基礎知識的深入上下文，向讀者介紹了所需的全部內容，并實際解釋了每個功能背后的含義。

該結構分為 9 個部分，每個部分專注于不同的領域，例如數據類型、語法、模塊、裝飾器等。這本書信息量很大，也是一本很好的參考指南。

3) 《Python數據分析（原書第3版）》(Python for Data Analysis, 3rd Edition: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython)，由Wes McKinney編著

也許您熟悉 pandas 庫的創建者 Wes McKinney 這個名字，或者您只是對數據科學感興趣。在任意情況下，Wes 的書 Python for Data Analysis： Data Wrangling with Pandas，NumPy，and IPython 都是完美的選擇。

在本圖書實踐中，您將獲得有關如何執行以下作的詳盡說明：

? 使用基本的 Python 庫
? 執行數據處理
? 在分析中實施線性代數和時間序列數據
? 通過示例解決實際問題

Wes McKinney 利用他多年的經驗，旨在教您如何利用所有 Python 功能進行數據科學探索。

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