Python是一种开放源代码的脚本编程语言，这种脚本语言特别强调开发速度和代码的清晰程度。它可以用来开发各种程序，从简单的脚本任务到复杂的、面向对象的应用程序都有大显身手的地方。Python还被当作一种入门程序员最适合掌握的优秀语言，因为它免费、面向对象、扩展性强同时执行严格的编码标准。
工具/原料
中国大学MOOC
网易云课堂
进阶教程
1、读优秀的开源项目源码。这个过程中不断的反思和积累各种经验。有了问题就要googlestackoverflowgithub去找。
2、看别人的博客。但是要掌握一些过滤不好信息的技巧。有些订阅列表我在专栏中也有写。大家有空可以去看看。我还订阅了python社区的一些邮件列表，说实话很烦。但是有时候你们看到一些社区开发者讨论，甚至是激烈讨论。我喜欢静静的看他们，学习他们对一些事情的看法，和思考的角度。
3、多看书，视频。书籍：《Python编程实战》关于设计模式，并发，网络《ParallelProgrammingwithPython》关于并行计算《HighPerformancePython》关于数据，算法，最佳实践视频：见中国大学MOOC与网易云课堂。
4、看python标准库的代码。
靠谱书单
1、中、高级——Python高手之路这不是一本常规意义上Python的入门书。这本书中没有Python关键字和for循环的使用，也没有细致入微的标准库介绍，而是完全从实战的角度出发，对构建一个完整的Python应用所需掌握的知识进行了系统而完整的介绍。更为难得的是，本书的作者是开源项目OpenStack的PTL（项目技术负责人）之一，因此本书结合了Python在OpenStack中的应用进行讲解，非常具有实战指导意义。
2、中、高级——PythonCookbook（第3版）中文版《PythonCookbook（第补朱锚卦3版）中文版秋舄诫腓》介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法，其主题涵盖了数据结构和算法，字符串和文本，数字、日期和时间，迭代器和生成器，文件和I/O，数据编码与处理，函数，类与对象，元编程，模块和包，网络和Web编程，并发，实用脚本和系统管理，测试、调试以及异常，C语言扩展等。本书覆盖了Python应用中的很多常见问题，并提出了通用的解决方案。书中包含了大量实用的编程技巧和示例代码，并在Python3.3环境下进行了测试，可以很方便地应用到实际项目中去。此外，《PythonCookbook（第3版）中文版》还详细讲解了解决方案是如何工作的，以及为什么能够工作。《PythonCookbook（第3版）中文版》非常适合具有一定编程基础的Python程序员阅读参考。
3、进阶——Python核心编程（第二版）本书是经典的Python指导书，在第一版的基础上进行了全面升级。全书分为两个部分：第1部分占据了大约三分之二的篇幅，阐释这门语言的“核心”内容，包括基本的概念和语句、语法和风格、Python对象、数字类型、序列类型、映射和集合类型、条件和循环、文件和输入/输出、错误和异常、函数和函数式编程、模块、面向对象编程、执行环境等内容：第2部分则提供了各种高级主题来展示可以使用Python做些什么，包括正则表达式、网络编程、网络客户端编程、多线程编程、图形用户界面编程、Web编程、数据库编程、扩展Python和一些其他材料。
4、进阶——Python3程序开发指南（第2版修订版）Python3程序开发指南（第2版修订版）》首先讲述了构成Python语言的8个关键要素，之后分章节对其进行了详尽的阐述，包括数据类型、控制结构与函数、模块、文件处理、调试、进程与线程、网络、数据库、正则表达式、GUI程序设计等各个方面，并介绍了其他一些相关主题。全书内容以实例讲解为主线，每章后面附有练习题，便于读者更好地理解和掌握所讲述的内容。《Python3程序开发指南（第2版修订版）》适合于作为Python语言教科书使用，对Python程序设计人员也有一定的参考价值。
5、扩展阅读——Python自然语言处理《Python自然语言处理》是自然语言处理领域的缬方焱蜱一本实用入门指潜难窖虞南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。《Python自然语言处理》基于Python编程语言以及一个名为NLTK的自然语言工具包的开源库，但并不要求读者有Python编程的经验。全书共11章，按照难易程度顺序编排。第1章到第3章介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的Python程序分析感兴趣的文本信息。第4章讨论结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等。第8章到第10章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法。第11章介绍了如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了NLP领域的过去和未来。《Python自然语言处理》的实践性很强，包括上百个实际可用的例子和分级练习。《Python自然语言处理》可供读者用于自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，还可以作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。
6、扩展阅读——贝叶斯思维统计建模的Python学习法这本书帮助那些希望用数学工具解决实潢廿笪安际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计撅掏浑锌。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。可是本书实际上会远远扩大你的视野，即使不是一个计算机专业的人士，你也可以看到在战争环境下（二战德军坦克问题），法律问题上（肾肿瘤的假设验证），体育博彩领域（棕熊队和加人队NFL比赛问题）贝叶斯方法的威力。怎么从有限的信息判断德军装甲部队的规模，你所支持的球队有多大可能赢得冠军，在《龙与地下城》勇士中，你应当对游戏角色属性的最大值有什么样的期望，甚至在普通的彩弹射击游戏中，拥有一些贝叶斯思维也能帮助到你提高游戏水平。除此以外，本书在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题。在这些问题的解决过程中，作者还潜移默化的帮助读者形成了建模决策的方法论，建模误差和数值误差怎么取舍，怎样为具体问题建立数学模型，如何抓住问题中的主要矛盾（模型中的关键参数），再一步一步的优化或者验证模型的有效性或者局限性。在这个意义上，这本书又是一本关于数学建模的成功样本。
