Python编程资料免费分享：从零开始自学人工智能的第4天

今天，我打算逐一评价目前看过的学习资料，并把这些资料共享出来，方便大家学习，资料获取方法在后面。

鉴于笔者对目前手头上的所有教材都不是特别满意，今天我又重新搜索了多份学习材料，然后用剩下的时间看完《Python编程快速上手》这本书。跟昨天“山穷水尽疑无路”的囧境相比，今天可以说是“柳暗花明”，渐入佳境了。

仔细一算，笔者目前浏览过的关于Python的学习材料已经很多，图书、视频、网络教程都有，而且对于想学习的朋友应该也想知道究竟那份学习材料比较好，下面我评价一下我看过的教材，评价完后我会给出一些选择建议。

Python编程从入门到实践：4分。这是我第一本仔细看的书，作者号称有几十年的编程经验，我只看完了基础知识部分，内容的编排还是比较合理的，不过总体写得比较啰嗦（这其实是多数书的缺点），所举的例子也不够深入浅出，除了第九章“类”之外，其他内容都比较好理解。书的第二部分有三个实战项目，都比较大型，完整做完以后对Python这门语言应该能有较全面的认识，不过要完成应该会花不少时间，笔者目前还没做，但是应该会找机会完成。

Python基础教程：4分。我没仔细看完，但从看过的章节来看，这是一个非常典型的教科书，内容翔实，非常体系化，但也很厚。后面有十个实战项目，学完基础知识后可以找有兴趣的项目练练手。

Python核心编程：4分。这不是一本入门的书，但是里面所讲的都是常用的Python编程知识，比如正则表达式、网页开发等，如果你已经学完基础知识，想更进一步学习Python的话，可以继续学习这本书。风格上，这本书总的来说较为严肃，有点一板一眼的味道。我个人比较喜欢，用来进阶不错。

莫烦Python：4分。一个极其简练的教程，上手很快，作者很萌，教学风格也很实在，我个人很喜欢。不过有些部分讲得过于简单，对于初学者来说，反而会增加学习的难度。

MIT Python Open Course：4分。MIT的公开课，包括了一门课程的几乎所有内容，有教材、讲座、测验等等，似乎网易云上有视频。

父与子的编程之旅：4分。从题目上看，这是一本面向亲子的图书，内容自然比较有趣，写得也相当深入浅出，适合入门，如果你一点编程知识都没有，而且看其他书觉得困难的话，可以选择它。

Python编程导论：4分。这是一本从入门到进阶都包含在内的非常体系化的教科书，也是MIT的Python入门课的教材，权威性自不必说，如果你只想好好看一本书的话，那就看这本吧，书里面还简单介绍了机器学习哦。但入门难度相对较高。

Python菜鸟教程：4分。拿来入门也行，但我觉得更大的作用是以后忘记某个知识点，可以在上面很方便地查到。

The Python Tutorial：4分。Python官方文档，英文的，入门中规中矩吧，不过我喜欢看中文的。

Google’s Python Class：4分。谷歌出品的教程，英文版，我没仔细去找中文版，里面有文字也有视频。内容中规中矩，在国内估计难以访问。

知乎Echo的Python爬虫专栏：4分。也是从零开始的教程，作者也介绍了一些其他人的课程。爬虫的教程实在有点多了。

中国MOOC上嵩天的Python课程和爬虫课程：4分。制作精良的视频教程，内容也不错，不过正如我之前说过的，我不大喜欢视频课程，因为只能按照作者的节奏学习。

廖雪峰的Python教程：4分。这是一份网上教程，内容很多，初级中级的内容都有，内容比较多，这个网站上除了Python教程，还有爬虫、机器学习等的教程。

Python3网络爬虫开发实战。详细介绍爬虫的教程，如果想仔细钻研爬虫的话，可以看看。这本书我看得少，不好评价。

笨方法学Python：3分。这是一本知乎上很多人都推荐的入门书，特点很明显，作者没有像其他书一样一开始先大谈概念，而是一上来就让你写代码做练习，通过题目和练习学习编程，全书也是由四十多个练习。这应该就是作者所说的笨方法。其实这是一种聪明的方法，只不过说内容有点单薄。

流畅的Python：3分。这是一本中高级教程。在我浏览过的书里面，应该算是最难的。不要指望拿它来入门，不过就算我日后想进阶，我也应该不会用这本书，因为讲得还不够深入浅出。

利用Python进行数据分析：3分。这又是一本中级教程，如果想深入了解数据分析，可以了解一下。

从Python开始学编程：2分。这是一本非常基础的教程，可以说真的是从零开始，不过只是简单介绍了一些Python的基础概念，我觉得没什么意思。

剩下的，还有Coursera和Udacity等在线MOOC网站提供的付费培训，如果你有兴趣，可以参与他们的培训，还能申请在线学位哦。不过，参与培训跟我自学的初衷不大符合，我没有仔细了解，参加过这些培训的朋友可以提供一下学习体会。

大家可能会发现，很多学习资料我都给了四分，这是因为上面列出的实际上只是我看过的资料里面较好的那部分，但是这些学习材料还是没有一份能真正让我满意的。

那么，这么多学习资料，我们该如何选择呢？

对于坚持用英文学习的朋友，你可以用Python的官方文档或谷歌的教程来学习基本概念，然后自己做几个项目慢慢上手；你也可以选择MIT的公开课来学习基础知识，花的时间可能比较长，但学完以后你的水平应该不只是入门。

如果你想看中文教材，可以选择“入门到实践”、《Python基础教程》、《Python编程快速上手》中选择一本来学习基础知识，如果你想一口气学得深一点，可以不看上面三本，转而把“编程导论”啃完，完了之后可以找几个自己感兴趣的项目练练手，如果忘记了的知识点，可以用菜鸟教程来查找。喜欢看视频课程的朋友，可以在中国MOOC上看嵩天的Python课程或爬虫课程。

入门之后，如果你想再进一步学习，建议确定一个大方向，比如爬虫、数据分析、网页开发等等，然后再选择相应的教材学习。

如果你有足够的耐心，也可以等我的教程，但是我的文章写得很慢，因为总是要反复斟酌内容，你也许无法相信，这篇文章我写了四个多小时。

资料获取方法：转发后，关注威信工宗号“程序员大牛”，自动获取“Python学习资料”（没有双引号）。

说明

“从零开始学习人工智能”是笔者给自己设置的一个挑战项目，挑战的目标是在半年内自学“人工智能”，并完成一些有现实意义的项目。

在此期间，笔者会将每天的学习心得记录下来，方便大家从中吸取经验教训。挑战完成以后，我还会总结一份较为系统的教程，这份教程对那些想要快速入门这个行业的朋友应该有一定帮助，因为像我这样的小白就是用这样的方式入门了。

也就是说整个挑战其实分成两部分，一部分是自学，另一部分是总结教程，这些我都希望在半年之内完成。对于自学的部分，其实我还是有一点信心的，难的其实是总结，因为“自己明白”和“说得别人明白”实际上是两个层次的东西。这一部分我预计会花更长时间，但是，如果大家看了之后能够少走弯路少踩坑，那么我的摸索应该说还是很有意义的。

在开始之前，先介绍一下笔者的知识背景。本人是一个计算机“小白”，没有系统地学过计算机科学，多年前曾学习过JavaScript，但基本都忘得差不多了。因此，笔者算是从零开始学习这门学科，我的学习经验适合那些同样是从零开始的朋友。

最后，诚挚邀请提供宝贵的意见，如果大家有更好的方法或学习资料，请不吝赐教。