小白如何入门 Python 编程Python 是一种面向对象的解释型语言，由荷兰人 Guido van Rossum 于

Python 是一种面向对象的解释型语言，由荷兰人 Guido van Rossum 于 1989 年发明，由于它自身的易于学习、易于阅读和优秀的扩展性，天生地适应了大数据和机器学习的需求，Python 已经在权威语言排行榜 TIOBE 站稳了跟脚，并且份额还在持续增加。

Python 的强大之处在于：“同一个需求，用 C 实现可能需要 100 行，用 Java 可能需要 50 行，而用 Python，可能只需要 5 行。”

但是它有一个致命弱点：慢。极端情况下运行速度可能只有 C 的百分之一。同时，作为解释型语言，Python 不像 HTML 那样有浏览器这种 PC 必备的解释器做支撑，运行 Python 脚本，必须要自行下载解释器；虽然打包 Python 可以脱离解释器运行，但是打包过程的繁琐也常为人诟病。

但是千万不要低估 Python 可以带给我们的惊喜。下面是我总结的 Python 开发的四个大方向。

利用 requests、bs4、PyQuery、Scrapy 等库，我们几乎可以爬取到网页上一切看得见、听得到的东西，例如爬取网易云评论、下载妹子图片云云；而 selenium、phantomjs 除了爬取资源，另外几乎可以帮助我们完成所有的网页自动化测试任务，例如抢票、抢课脚本。
数据方向，pandas + matplotlib/seaborn 可以完成大部分数据分析及其可视化任务，sympy + numpy + scipy + matplotlib/seaborn 则是科学计算与可视化的利器。
几乎所有的机器学习框架，都有 Python 实现的版本。比如算法实现支持库 Tensorflow、快速目标检测库 yolo 等不胜枚举。
Web方向，Django 库和 flask 库极大地减少了开发成本、缩短了开发周期，听说某乎的后台就是用 flask 支持的。

无论你是想要学习 Python 的编程小白，还是学腻了 C/Java 等编译型语言后想体会解释型语言的乐趣的大佬，本文的大门都是为你敞开的。

仅针对 Windows 做说明，其他系统道理相通、流程类似。紧跟下面的教程，有如疑问欢迎在我的读者圈提问。

官网下载 Python，推荐 Python 3.6+，Python 2 就不要选了，明年 Python 2 就要被停止维护了，Python 3.5 及其以前的版本没有诸如协程等新特性的加持，Python 3.7 又因为太新而不稳定。

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安装 Python 时注意两个要点，第一：勾选 Add Python to Path，第二：最后自定义安装路径，安装路径一定要记得在哪，方便后续配置，且安装路径中一定不要包含中文。具体可见下图。

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有关 IDE 的选择，在这里简单说说我的经验，最最最开始可以尝试下 Python 自带的 IDLE，这样的话你可以跳过下一步；对科学计算和数据分析有特殊需求且嫌安装包麻烦的推荐使用 Anaconda；其他的，我强烈推荐使用 Pycharm，可以去官网下载免费的 Community 版。

安装过程几乎没有什么需要特别注意的地方，安装完成后，点击启动页的Create New Project，新建一个工程，在弹窗中配置工程的相关信息。

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然后就可以愉快地在 Pycharm 里面编写 Python 了。

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需要修改主题颜色及代码风格，点击File-->Setting-->Appeareance

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至此，恭喜你完成了学习 Python 前的所有准备，下面正式开始学习。

磨刀不误砍柴工，先来介绍下我自创的学习 Python 的四位一体学习法。

浏览器收藏一个在线教程，安利廖雪峰大神的 Python 基础教程。

身边常备一本 Python 书，推荐清华大学出版社董付国主编的《Python程序设计基础》，红色封面的，不要买错了。作为对电子版教程的补充，在没电脑没网的时候学习是极好的，同时，在纸质书上可以做一些重要的总结笔记。

如果你觉得看电子/纸质教程太累了，不妨试试视频教程，去慕课网、腾讯课堂、网易云课堂搜搜 Python, 你会打开新世界的大门，甚至可以跟着这些视频做一个小项目，增强学习的趣味性，实现学习的正反馈。

遇到问题一定要及时解决，遇到一些环境设置之类的问题，建议先百度，对代码理解模糊不清的，查 API 写代码调试；解决问题过程获得的经验一定要写成博客分享出来，一来分享本来就是一种乐趣，二来可以让别人检验你的经验正确与否，最后在以后遇到相同的问题或者困惑，可以快速定位解决。

Python 的知识点全部囊括的话几本书都写不完，这里的知识点都是我提炼后的启发式的、极其重要的、pythonic 的知识点，希望大家耐心阅读，最好上机编码调试。