本文目录一览：
- 1、python如何入门？
- 2、有哪些足不出户，能用十天掌握的新技能？
- 3、python培训入门教程？怎样入门呢？
- 4、python入门教程(非常详细)
- 5、万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门
python如何入门？
1.找浅显易懂，例程比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。
2.去找实际项目练手。最好是要有真实的项目做。可以找几个同学一起做个网站之类。注意，真实项目不一定非要是商业项目。
3.最好能找到一个已经会python的人。问他一点学习规划的建议，然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍。
4.另外，除了学习编程语言，也兼顾补一点计算机基础，和英语。
5.不但要学写代码，还要学会看代码，更要会调试代码。读懂你自己程序的报错信息。再去找些github上的程序，读懂别人的代码。
6.学会查文档，用好搜索引擎和开发者社区。
想学Python的童鞋可以加企鹅裙前三位是227，中间是435，后三位是450分享软件视频资料
学Python和学其他的语言其实是相同的，我给新同事讲课的时候就说学编程和练武功其实是很相似，入门大致这样几步:
找本靠谱的书,
找个靠谱的师傅，
找一个地方开始练习。
学语言也是的：选一本通俗易懂的书，找一个好的视频资料，然后自己装一个IDE工具开始边学变写。下面我具体来讲讲:
1.找一本靠谱的书，难度一定要是入门级别，千万不能太复杂，不要一下子陷进去，会打乱节奏，学东西要循序渐进，不能一口吃个胖子.打个比方，学过java的同学都听过大名鼎鼎的thinking in java,这边书很厚很全，若一上来就学，肯定会吃力，时间长了就会失去兴趣，因此对初学者来说，一定要找一个通熟易懂的，简单的书。入门的书非常关键。
入门的书很多，但是我个人强烈推荐"A Byte of Python",这本书我读了2遍，作者写的思路非常清晰，对每一个知识点讲解的很到位，不多不少，刚刚好，对初学者来说，力道刚刚好。而且是全英文，对提高自己的英语水平，很有帮助.
网上有人会推荐"笨办法学Python",我个人觉得这本书没有"A Byte of Python"好 .一般有一些编程基本，我建议直接看"A Byte of Python".这本书的销量已经破百万了，而且在豆瓣上点评有8.8,可谓是入门级的神书.电子版大家可以在CSDN 搜一下就有，都是高清的.
2.多编写程序，这似乎是废话，但是确实是一句实话。学编程一定要亲身去编写，没有什么捷径.一开始哪怕你把书里面的例子一字不落敲一遍，也好过你只是去看书，而不动手。
而且学python 最好是坚持编，每天抽小半个小时，学一些知识点,不断的坚持.大概快的话几个星期基本就能入门了。
以上就是我对python 入门的感悟，希望对初学者能有一点帮助，能帮到一些人少走一点弯路.也就不枉我大半夜在这里码字了~~
最后说一下，我坚持原创，若我写的对大家有帮助，麻烦大家支持一下，也是对我的一点鼓励和动力。
当然，如果你是0基础，周围也没有大神带领，自己也学不进去，我劝你还是放弃吧，或者就找个培训机构花点钱学习
谢谢
有哪些足不出户，能用十天掌握的新技能？
不少人都看过马尔科姆・格拉德威尔的《异类》，书中最著名的是 「 1 万小时定律」 ：要达到世界顶级水平，需要 1 万小时的刻意练习，一般最少要花上 10 年时间。
但问题在于，在这个时代，我们每个人都有太多想学、需要学的技能：工作中需要学外语、学软件、学汇报；生活中需要学烹饪、学乐器、学健身，我们不可能每样都付出 1 万小时……
快速掌握一项技能，对现代人的生存和发展极其重要，乔希・考夫曼有一个经典的 Ted 演讲，他总结了一个快速学习的框架， 只需要 20 小时的练习（每天学习 90 分钟），就可以学会大多数技能，换句话就是通过 20 小时就可以入门了。
下面，我们帮你总结了一些非常实用和装逼的小技能，10 天左右就能学会。疫情期间宅在家中，不妨尝试一下～
爬虫其实就是对网络数据的批量采集，它可以做很多事，比如帮你在 12306 抢票、下载小说、图片、收集抖音上好看的小姐姐的视频……在大数据时代，爬虫早已不是程序员的专属技能，越来越多的职业都需要用到爬虫，比如产品经理、运营、市场人员，都经常需要使用到这个技能。
爬虫程序一般使用 Python 语言制作，有很多现成的 Python 框架，可以让你很方便地写出爬虫程序。除此之外，你还需要对网页结构有简单的了解。
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爬虫需要用到 Python ，如果你还不会的话，那有必要先学习一下了。现在编程越来越火，程序员也成了高薪的代名词，不管写不写代码，学习一下编程也是有必要的。Python 是目前最火热的语言之一，上至老奶奶、下到小学生都在学习。
10 天时间虽然不能让你成为 Python 大神，但入门 Python、写一些小程序、小脚本却是绰绰有余的。年后再找工作，再也不用被 “掌握 Python 优先” 的职位拒之门外了！
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每个技术大牛都应该有自己的技术博客，如果是自己开发的，那更是加分无数。下面这些教程可以帮助你学习创建美观又实用的博客～
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2. 使用 Github Pages 和 Hexo 搭建独立博客
本次课程我们将利用 github page 的特性来部署由 Hexo 框架渲染生成的静态博客。并且为博客添加插件以实现评论、七牛实现图床等功能。
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利用 SSM 框架和简单的前端知识、Markdown 的富文本编辑器插件和第三方评论插件和 MySQL 数据库搭建一个简单但是功能完善的个人博客网站。
4. SpringBoot + Mybatis + Thymeleaf 搭建美观实用的个人博客
对于技术人员来说，拥有自己的个人博客应该是一件令人向往的事情，可以记录和分享自己的观点，独立开发以及独立维护一个博客网站，这种想法应该在很多人心中都有过，真的很酷，也因此我开发了 My Blog 博客系统，它是由 SpringBoot + Mybatis + Thymeleaf 等技术实现的 Java 博客系统，页面美观、功能齐全、部署简单及完善的代码，一定会给使用者无与伦比的体验。
没有一个春天不会到来。疫情总会散去，生活也还要继续。大家加油～
以上课程可以登陆实验楼官网获取。
python培训入门教程？怎样入门呢？
python作为一个编程语言，具有与其他编程语言同等的能力。冠冕堂皇地讲，是所有语言都是图灵等价的。不过python作为一门语言，尤其独特的优点，简单易学，内置了很多库。也很容易扩展。Python培训课程如何学？
可以选一本通俗易懂的书，找一个好的视频资料，然后自己装一个IDE工具开始边学边写。下面我具体来讲讲:
1.找一本靠谱的书，难度一定要是入门级别，千万不能太复杂，不要一下子陷进去，会打乱节奏，学东西要循序渐进，不能一口吃个胖子.打个比方，学过java的同学都听过大名鼎鼎的thinking in java,这边书很厚很全，若一上来就学，肯定会吃力，时间长了就会失去兴趣，因此对初学者来说，一定要找一本通熟易懂的，简单的书。入门的书非常关键。
入门的书很多，但是我个人强烈推荐《A Byte of Python》，这本书我读了2遍，作者写作思路非常清晰，对每个知识点讲解很到位，不多不少。对初学者来说，力道刚刚好。而且是全英文，对提高自己的英语水平也很有帮助。
网上有人会推荐《笨办法学Python》,我个人觉得这本书没有《A Byte of Python》好 。一般有一些编程基本，我建议直接看《A Byte of Python》。这本书的销量已经破百万了，而且在豆瓣上点评有8.8,可谓是入门级的神书.电子版大家可以在CSDN 搜一下就有，都是高清的。
2.找一个靠谱的师傅。Python编程是一个十分系统的技术体系，有时候光靠看书和网上的视频，只能是一知半解，遇到问题，没有人给你讲解其中的原理和流程，那么对于整个技术点的理解就永远不会通透。况且，编程不只是知识，还涉及到做具体的项目，在做项目中，如果有人带，进步才是最神速的。
3.多编写程序，这似乎是废话，但是确实是一句实话。学编程一定要亲身去编写，没有什么捷径。一开始哪怕你把书里面的例子一字不落敲一遍，也好过你只是去看书，而不动手。
而且学python 最好是坚持编，每天抽小半个小时，学一些知识点,不断坚持.快的话几个星期基本就能入门了。
python入门教程(非常详细)
新手入门需要掌握编程环境的安装与使用、输入及输出语句的应用、运算表达式的使用等。
具体教程如下：
1、编程环境的安装与使用。比如Python的学习一般推荐软件自带的IDLE，简单好用。
图一
2、掌握输入、输入语句的使用。输入语句可以让计算机知道你通过键盘输入了什么，输出语句可以让你知道计算机执行的结果。以输出语句为例：其中“”里面的内容是原样输出，多个输出项之间用，隔开。
示例
3、掌握运算（包含计算、逻辑）表达式使用。这个主要是用+、-、*、/、（）、、、=、=等符号连接起来的表示计算或者比较的式子，让计算机能做计算机或者判断。
示例
4、特别要掌握赋值表达式的使用，这个主要是等于号的理解。在计算机编程语言里，等于号一般不表示相等，而是表示赋值。也就是将等号右边的内容记入左边的名字里。
5、理解并熟练使用变量，变量的字面意思就是会变化的量。其实质的作用记忆信息。通过给要记忆的内容取个名字，然后通过这个名字就可以找到记忆的内容。有点类似于数学中的字母表示数。
示例
6、选择结构，这是让计算机具有一定的选择、判断能力的基础。比如我们常见的登录，VIP就要用到选择结构。
7、循环结构，这是让计算机具有重复的能力。前提是事件要具有一定的规律性，比如1，3，5，7，9……
8、文件的读取和写入，这个主要是针对大量的数据处理而言的。
一般来说，掌握以上内容就是入门了。
万字干货，Python语法大合集，一篇文章带你入门
这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白。
Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉。
使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释。
Python当中的数字定义和其他语言一样：
我们分别使用+, -, *, /表示加减乘除四则运算符。
这里要注意的是，在Python2当中，10/3这个操作会得到3，而不是3.33333。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333。目前Python2已经不再维护了，可以不用关心其中的细节。
但问题是Python是一个 弱类型 的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果，这非常蛋疼。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数。
在Python3当中拨乱反正，修正了这个问题，即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数。
如果我们想要得到整数，我们可以这么操作：
两个除号表示 取整除 ，Python会为我们保留去除余数的结果。
除了取整除操作之外还有取余数操作，数学上称为取模，Python中用%表示。
Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数，而使用**符号来完成：
当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序。
Python中用首字母大写的True和False表示真和假。
用and表示与操作，or表示或操作，not表示非操作。而不是C++或者是Java当中的, || 和！。
在Python底层， True和False其实是1和0 ，所以如果我们执行以下操作，是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义。
我们用==判断相等的操作，可以看出来True==1， False == 0.
我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思。如果我们执行这个函数，那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：
Python中用==判断相等，表示大于，=表示大于等于， 表示小于，=表示小于等于，!=表示不等。
我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：
注意not，and，or之间的优先级，其中not and or。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序。
关于list的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的==，还有一种是is。我们有时候也会简单实用is来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：
Python是全引用的语言，其中的对象都使用引用来表示。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象 ，而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is就是判断两个变量的是否指向同一个地址，比如说都是沿河东路XX号。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三。
显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字。所以如果a is b，那么a == b一定成立，反之则不然。
Python当中对字符串的限制比较松， 双引号和单引号都可以表示字符串 ，看个人喜好使用单引号或者是双引号。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便。
字符串也支持+操作，表示两个字符串相连。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有+，Python也会为我们拼接：
我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度。
我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ，并且在格式操作当中也支持运算，比如可以嵌套上len函数等。不过要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作。
最后是None的判断，在Python当中None也是一个对象， 所有为None的变量都会指向这个对象 。根据我们前面所说的，既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断，当然用==也是可以的，不过我们通常使用is。
理解了None之后，我们再回到之前介绍过的bool()函数，它的用途其实就是判断值是否是空。所有类型的 默认空值会被返回False ，否则都是True。比如0，""，[], {}, ()等。
除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True。
Python当中的标准输入输出是 input和print 。
print会输出一个字符串，如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出。 默认输出会自动换行 ，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：
使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：
Python支持 三元表达式 ，但是语法和C++不同，使用if else结构，写成：
上段代码等价于：
Python中用[]表示空的list，我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：
使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：
list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素，如果是负数，则表示 倒序访问 。-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误。
list支持切片操作，所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段。我们用start: end的格式来获取切片，注意，这是一个 左闭右开区间 。如果留空表示全部获取，我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素。得到的结果为[1, 3]。如果步长设置成-1则代表反向遍历。
如果我们要指定一段区间倒序，则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1]。
只写一个:，表示全部拷贝，如果用is判断拷贝前后的list会得到False。可以使用del删除指定位置的元素，或者可以使用remove方法。
insert方法可以 指定位置插入元素 ，index方法可以查询某个元素第一次出现的下标。
list可以进行加法运算，两个list相加表示list当中的元素合并。 等价于使用extend 方法：
我们想要判断元素是否在list中出现，可以使用 in关键字 ，通过使用len计算list的长度：
tuple和list非常接近，tuple通过()初始化。和list不同， tuple是不可变对象 。也就是说tuple一旦生成不可以改变。如果我们修改tuple，会引发TypeError异常。
由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple， 末尾必须加上逗号 ，否则会被当成是单个元素：
tuple支持list当中绝大部分操作：
我们可以用多个变量来解压一个tuple：
解释一下这行代码：
我们在b的前面加上了星号， 表示这是一个list 。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b。
补充一点，tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的 。比如我们有这样一个tuple：
我们虽然不能往a当中添加或者删除元素，但是a当中含有一个list，我们可以改变这个list类型的元素，这并不会触发tuple的异常：
dict也是Python当中经常使用的容器，它等价于C++当中的map，即 存储key和value的键值对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
对 。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value。
dict的key必须为不可变对象，所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ，否则会抛出异常：
我们同样用[]查找dict当中的元素，我们传入key，获得value，等价于get方法。
我们可以call dict当中的keys和values方法，获取dict当中的所有key和value的集合，会得到一个list。在Python3.7以下版本当中，返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：
我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key。
如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常。如果使用 get方法则不会引起异常，只会得到一个None ：
setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value，如果key已经存在，则不会覆盖它：
我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict，比如a.update(b)。对于a和b交集的key会被b覆盖，a当中不存在的key会被插入进来：
我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key。
Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict：
set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化。注意当我们使用{}的时候，必须要传入数据，否则Python会将它和dict弄混。
set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set。
可以调用add方法为set插入元素：
set还可以被认为是集合，所以它还支持一些集合交叉并补的操作。
set还支持 超集和子集的判断 ，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：
和dict一样，我们可以使用in判断元素在不在set当中。用copy可以拷贝一个set。
Python当中的判断语句非常简单，并且Python不支持switch，所以即使是多个条件，我们也只能 罗列if-else 。
我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容，这也是Python当中基本的循环方式。
如果我们要循环一个范围，可以使用range。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：
如果我们传入两个参数，则 代表迭代区间的首尾 。
如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长 。
如果使用enumerate函数，可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：
while循环和C++类似，当条件为True时执行，为false时退出。并且判断条件不需要加上括号：
Python当中使用 try和except捕获异常 ，我们可以在except后面限制异常的类型。如果有多个类型可以写多个except，还可以使用else语句表示其他所有的类型。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：
在Python当中我们经常会使用资源，最常见的就是open打开一个文件。我们 打开了文件句柄就一定要关闭 ，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close操作。并且如果文件异常，还会触发异常。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源 。
以下是with的几种用法和功能：
凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ，它和迭代器不是一个含义。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：
Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象。
我们 不能使用下标来访问 可迭代对象，但我们可以用iter将它转化成迭代器，使用next关键字来获取下一个元素。也可以将它转化成list类型，变成一个list。
使用def关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名， 可以不按照函数定义的顺序 传参：
可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数，参数会被转化成list：
也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上**表示接受一个dict：
当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：
传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict：
Python中的参数 可以返回多个值 ：
函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值 。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量：
Python支持 函数式编程 ，我们可以在一个函数内部返回一个函数：
Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ，使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：
我们还可以将函数作为参数使用map和filter，实现元素的批量处理和过滤。关于Python中map、reduce和filter的使用，具体可以查看之前的文章：
五分钟带你了解map、reduce和filter
我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：
使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类。
我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径。使用from import *可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）
可以使用as给模块内的方法或者类起别名：
我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：
这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块 。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的bug。
我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中
以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：
Python—— slots ，property和对象命名规范
下面我们来看看Python当中类的使用：
这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是instance，对象的英文是object。都是指类经过实例化之后得到的对象。
继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ，并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中，使用import引入，一样可以实现继承。
我们创建一个蝙蝠类：
我们再创建一个蝙蝠侠的类，同时继承Superhero和Bat：
执行这个类：
我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：
除了yield之外，我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：
关于生成器和迭代器更多的内容，可以查看下面这篇文章：
五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:
装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：
一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌
不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把Python的基本操作基本上都囊括在里面了。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了。
如果你之前就有其他语言的语言基础，我想本文读完应该不用30分钟。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些操作，剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了。
根据我的经验，在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档。
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