前言
从正式开始学习 Python 到现在差不多 8 个月的时间了，虽说进展比较缓慢，但多少也算有些进步和体会。现在想把这大半年来的学习情况简单梳理一下，既是给自己做个总结，也希望能给与我情况类似的朋友们一点帮助。
作为一名非技术类岗位在职人士，学习 Python 不以转行求职为目标、不以提升工作能力为目的、不以直接经济利益为诉求，仅仅当作一项业余活动来看待。当然，这种情况下学习的劣势是显而易见的：没有明确的目标，学习方向不固定；没有强烈的动机，学习欲望不强烈；没有项目的支撑，学习环境不理想。
就我自身情况而言，由于长期从事非技术类岗位的工作，无论对 Web 开发还是数据分析，相关知识都比较欠缺。另外由于工作比较忙，不能保证每天都有机会使用互联网，相信就这一点而言，很多打算学习 Python 的朋友都要比我有优势。
不过，严格来说我也不算是完全零基础，毕竟是工科专业出身，读书时参加过 ACM 之类的比赛，做过计算机方面的一些项目，编程的基础还是有一点。
一、心路历程
从最开始接触 Python 到现在，我把自己的学习历程大体分成徘徊、入门、进阶三个阶段。
1. 徘徊期
最开始了解 Python 这门语言大概是 2 年多以前的事了，当时动过学 Python 的念头，但就像前面说的那样，缺乏明确的目标和强烈的欲望，学习这件事刚开始不久就被无限期搁置了。
第二次打算学习 Python 是去年夏天，当时刚好自学通过了一门资质认证，下半年打算给自己再找一个新目标，就又想起了 Python，庆幸的是这次坚持了下来，一直到现在。
2. 入门期
要想入门一门语言，有两个要素无法回避的，一是学习资料，二是开发工具。
1). 学习资料
网上的视频、书籍、博文等学习资料可谓铺天盖地，但毕竟我们的学习时间是有限的，不可能去一一尝试，选好适合自己的学习方式和资料对入门者来说是很关键的一步。
我的选择是阅读纸质书籍，选几本适合自己的书静下心来认真阅读，书中的代码一定要仔细琢磨（有条件的可以自己把代码写一遍，加深理解），实在看不懂的地方可以暂时跳过，但一定要坚持读下去，说白了就是'硬啃'。
这里着重介绍两本入门书籍：
- 《A Byte of Python》：它最大的作用是让你对 Python 这门语言有一个整体、全面的了解，为下步学习奠定基础。这本书免费开源，非常适合快速上手。
- 《Python 核心编程（第二版）》：需要注意的是要买'第二版'而不是'第三版'，另外这本书的中文版里面有一些错误，如果遇到了请不要怀疑，它就是错的！
此外，官方文档（docs.python.org）是最权威的参考资料，遇到语法细节问题优先查阅官方文档。
2). 开发工具
学习 Python 以来，陆续接触过 IDLE、PyCharm、Sublime Text、Spyder、IPython 五个编辑器，这里简单阐述一下对上述五种工具的使用感受：
- IDLE：Python 安装自带工具，被很多人诟病，但我觉得它安装简单，反而很适合初学者。如果实在不喜欢，可以在学习一段时间后改选其他的工具。
- PyCharm：专业级神器，缺点是比较笨重，平时写小程序的话一般不用。社区版功能足够，专业版适合大型项目。
- Sublime Text：轻量级神器，非常喜欢它的界面，配合插件可以实现很好的开发体验。
- Anaconda：集成了大量数据分析相关库，安装方便，另外它的调试功能据说也比较强大。缺点是界面比较难看，代码补全功能也不完善。
- VS Code：目前最流行的编辑器之一，轻量且扩展丰富，推荐作为主力编辑器使用。
- IPython：又称 Jupyter Notebook，Anaconda 自带，能够实时查看代码输出（这一点也很适合初学者进行数据探索）。
最后再补充一点 Python 版本选择的问题，其实这个问题真的真的不用纠结，因为 Py2 和 Py3 的差别非常小，随便选一个尽快上手才是真谛。当然，对于没有明确需求的初学者，我还是建议选择 Python 3 入手，毕竟 Py3 是大势所趋。
3. 进阶期
这里所谓的'进阶'并不是说已经度过了入门阶段，而是指在学习 Python 基本语法的基础上做一些扩展，向着实际应用迈出第一步。
目前来看学习 Python 主要有三个方向：Web 开发、数据分析、机器学习。
- Web 开发：个人觉得 Python 在 Web 开发领域没有太大的优势，相比 Go 或 Node.js，但在快速原型开发上很有用。框架如 Flask 和 Django 值得学习。
