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12 个免费编程学习网站推荐及 Python 入门指南
本文介绍了 12 个免费编程学习网站，包括 Codecademy、Coursera、edX 等国内外知名平台，涵盖 Web 开发、系统编程等领域。同时详细梳理了 Python 语言的学习路径，从基础语法、网络爬虫、数据分析、数据库 ETL 到机器学习及高级进阶，提供了具体的代码示例和技术要点。文章旨在帮助初学者建立系统的学习框架，掌握核心技术栈，适应数据分析与人工智能领域的人才需求。
本文介绍了 12 个免费编程学习网站，包括 Codecademy、Coursera、edX 等国内外知名平台，涵盖 Web 开发、系统编程等领域。同时详细梳理了 Python 语言的学习路径，从基础语法、网络爬虫、数据分析、数据库 ETL 到机器学习及高级进阶，提供了具体的代码示例和技术要点。文章旨在帮助初学者建立系统的学习框架，掌握核心技术栈，适应数据分析与人工智能领域的人才需求。
学习编程对于个人职业发展、创业以及提升解决问题的能力都具有重要意义。在过去的一年里，编程技能帮助我更好地应对技术挑战，甚至在团队需要解决 Bug 时提供了关键支持。
如今，互联网上存在大量优质的免费资源，无需担心费用问题。本文将介绍 12 个值得推荐的免费编程学习网站，并重点梳理 Python 语言的学习路径，涵盖基础、爬虫、数据分析、机器学习等方向。
Codecademy 是最受欢迎的交互式编程学习平台之一。已有超过 2400 万用户通过其教育模式学会了编程。课程涵盖 HTML & CSS、JavaScript、jQuery、PHP、Python 和 Ruby 等主流语言，适合初学者上手。
Coursera 成立于 2012 年，提供来自全球 119 家机构的超过 1000 门课程。虽然部分证书课程需要付费，但许多大学（如华盛顿大学、斯坦福大学、多伦多大学）提供了免费的编程课程供学习者使用。
edX 是由哈佛大学和麻省理工学院于 2012 年联合创办的非营利性在线学习平台。它专注于开源技术和理论教学，目前涵盖了 60 多所学校。其中哈佛大学的计算机科学导论 CS50 是非常经典的免费课程。
Udemy 成立于 2010 年，是一个在线学习平台，旨在帮助用户改善或学习工作技能。虽然有部分课程收费，但平台上也有大量的免费编程视频课程，内容覆盖广泛。
这是一个由独立开发者整理的计算机科学程序集合。基于斯坦福大学、麻省理工学院、卡耐基梅隆大学、伯克利分校和哥伦比亚大学提供的免费课程，该程序创建了结构化的学习路径，分为 15 个课程：3 个入门课程，7 门核心课程和 5 门选修课程，非常适合有潜力的程序员入门。
作为全球最大的开源代码库及版本控制系统，GitHub 拥有数百万开发者用户。它是学习开源项目协作、查看高质量代码实现以及参与社区贡献的首选平台。
麻省理工学院开放课件网站为已经具备基础知识并希望深入探索编码理论的学习者提供了丰富资源。包括计算机科学导论、Java 编程介绍和 C 语言编程等免费课件，值得深入利用。
这是一个开发者社区，聚集了包括 BitTorrent 创始人 Bram Cohen 在内的一些知名开发者。在这里，你可以从行业大牛那里学习到前沿的编程技巧和架构思想。
Code Avengers 提供有趣且互动性强的程序设计课程，教授如何编写游戏、应用程序，以及如何使用 JavaScript、HTML 和 CSS 创建网站。每门课程约需 12 小时完成，支持英语、俄语、荷兰语、西班牙语等多种语言。
Khan Academy 由教育家萨尔曼·汗创建于 2006 年，提供免费在线学习机构服务。这里提供一步一步的视频教程，你可以学习如何使用 JavaScript 和 ProcessingJS 编写动画、游戏，或者学习如何使用 HTML 和 CSS 创建网页。
Free Code Camp 是一个非营利组织，提供 HTML5、CSS3、JavaScript、数据库、DevTools、Node.js、Angular.js 和 Agile 等知识的学习。学员甚至可以免费创建自己的应用来锻炼编程技巧，真正掌握解决实际问题的能力。
该项目由谷歌于 2010 年推出，旨在推广 HTML5 标准。网站提供了大量的教程、资源以及最新的 HTML5 更新信息。由于内容较为先进，开发人员可以在此获得比传统课程更丰富的知识和经验。
Python 因其简洁的语法和强大的生态，成为数据科学、人工智能和自动化脚本的首选语言。以下将详细介绍 Python 各个应用方向的基础知识与进阶路线。
任何高级应用都建立在扎实的基础之上。想做爬虫、数据分析或者人工智能，都必须先掌握 Python 基础。
核心知识点：
代码示例：
# 基础变量与循环
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for num in numbers:
if num % 2 == 0:
print(f"{num} 是偶数")
else:
print(f"{num} 是奇数")
爬虫技术可以将互联网上的相关内容收集起来，分析筛选后得到我们真正需要的信息。无论是生活服务、出行旅行、金融投资还是制造业的产品市场需求，都可以借助爬虫技术获取精准有效的信息加以利用。
常用库：
requests：发送 HTTP 请求BeautifulSoup：解析 HTML 文档Scrapy：强大的爬虫框架代码示例：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('h1').text
print(title)
根据清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，2025 年，数据分析人才缺口预计将达 230 万。起薪普遍较高，是一片广阔的蓝海。
核心工具：
Pandas：数据处理与分析的核心库NumPy：数值计算基础Matplotlib / Seaborn：数据可视化代码示例：
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 查看前几行
print(df.head())
# 统计描述
print(df.describe())
企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。
ETL 流程：
机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。机器学习的核心是'使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测'。
核心概念：
代码示例：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 假设 X 为特征，y 为目标
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
从基础的语法内容，到非常多深入的进阶知识点，了解编程语言设计，学完这里基本就了解了 Python 入门到进阶的所有知识点。包括装饰器、生成器、上下文管理器、异步编程等。
学习建议：
整理这份学习路线，是希望和大家共同进步。不管是编程新手，还是需要进阶的有一定经验的程序员，我相信都可以从中有所收获。学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。
虽然本文列举的网站和资源均来自国外，但对于英文能力尚可的学习者，直接阅读英文文档往往能获得更及时的信息。当然，国内也有网易云课堂、慕课网、极客学院等优秀的编程学习平台可供参考。
希望本文对大家会有所帮助，祝大家在编程之路上越走越远。
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