原文链接： Python 学习路线（2022）

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前几天整理了一份 Go 学习路线（2022），广受好评。那么趁火打劫，不是，是趁热打铁，又整理了一份 Python 学习路线。

内容依然是从入门到进阶，既有教程，也有经典书籍推荐，还有实战开源项目。

Python 的发展方向还是挺多的，比如服务端开发，爬虫，数据分析，机器学习等，本文推荐的内容全部是服务端开发，Web 开发方向。

主要分为以下几个部分：

• 文档教程
• 书籍推荐
• Web 开发
• 开源项目
• 实用工具
• 技术社区和博客

文档教程

Python 官方文档

网站地址： https://docs.python.org/zh-cn/3/

Python 的官方文档，支持简体中文语言，可以切换 Python 版本，根据不同版本看对应的内容，包括教程，标准库，安装使用等。有什么能比官方文档更好呢？

廖雪峰 Python 教程

网站地址： https://www.liaoxuefeng.com/wiki/

很多程序员对廖雪峰这个名字应该并不陌生，对他的个人网站应该也不陌生。这个 Python 教程对于编程新手非常友好，内容基础，全面，而且还有完整的示例。

其实，从阅读量也能看得出来，这个教程真的很多人读。

菜鸟教程 - Python 基础教程

网站地址： https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html

这个网站就不需要多介绍了吧，很多编程语言的入门教程都可以在这里找到。平时写代码过程中，某个知识点忘了，也可以到这里查。

The Hitchhiker’s Guide to Python

网站地址： https://docs.python-guide.org/

这是一份新手和进阶人员都可以读的教程，内容从安装，虚拟环境搭建开始讲起，然后介绍 Python 最佳实践和实战，比如如何构建项目，网络开发，Web 开发等。

现在已经出实体书了，不过，我觉得看这份教程也足够了。毕竟，白漂就是爽。

learn-python

网站地址： https://github.com/trekhleb/learn-python

一份以代码和注释方式讲解 Python 的免费教程。

每段 Python 程序都会按不同主题进行分类，而且每个基础语法和知识点都采用可以运行的代码为例进行讲解，再配上适当的注释和参考资料，让你快速上手。

书籍推荐

授人以鱼不如授人以渔，首先推荐一个网站：

网站地址： https://pythonbooks.org/

这是一个专门推荐 Python 书籍的网站，会按照书籍的流行度来排名，并且按不同功能进行分组。比如说入门书籍，进阶书籍，或者 Web 开发类书籍，机器学习类书籍等。

网站内容是每个月更新一次，闲暇时间的话可以来逛一逛，然后根据自己的水平和学习方向来选择书籍，还是挺不错的。

下面介绍我推荐的书籍，虽然分了入门和进阶，但是很多书中这两部分内容是都包含了的。大家看的时候可以根据自己的情况，先打好基础，再进行进阶。

入门

《Python编程：从入门到实践（第2版）》

本书是一本非常基础的 Python 入门书，手把手教，编程小白都能看得懂。

全书分两部分：

第一部分介绍 Python 编程所必须了解的基本概念，包括 matplotlib、NumPy 和 Pygal 等强大的 Python 库和工具，以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容；

第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的 Python 2D 游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的 Web 应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

《"笨办法"学Python 3》

本书是一本 Python 入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。

这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。

《Python基础教程（第3版）》

久负盛名的 Python 入门经典，中文版累计销量 20+ 万册，这一版是针对 Python3 的全新升级。

本书包括 Python 程序设计的方方面面：

首先，从 Python 的安装开始，随后介绍了 Python 的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句。

然后，循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器。

此后，探讨了如何将 Python 与数据库、网络、C 语言等工具结合使用，从而发挥出 Python 的强大功能，同时介绍了 Python 程序测试、打包、发布等知识。

最后，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了10个具有实际意义的Python项目的开发过程。

《Python学习手册（第4版）》

这本书全面、深入地介绍了 Python 语言，不管你是编程新手还是 Python 初学者，它将帮助你快速实现使用 Python 编写高质量，且易于与其他语言和工具集成的代码。

本书每一章都是关于 Python 语言独立的内容，并且带有练习和测试，还有众多带注释的示例和图表，简单易学，适合入门。

《Python Cookbook 中文版（第 3 版）》

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，写作的套路就是，先提出问题，再来解决。书中包含了大量实用的编程技巧和示例代码，并在 Python 3.3 环境下进行了测试，可以很方便地应用到实际项目中去。

非常适合具有一定编程基础的Python程序员阅读参考。

进阶

《Python核心编程（第 3 版）》

本书是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本。作者根据 Python 3.0 版本的种种变化，全面改写了书中内容。

整体章节编排来看，涉及的知识点比较多，内容也比较杂，包括网络编程，GUI 编程，数据库编程等，适合有一定编程经验的人，针对特定需求进行阅读。

《深入理解Python特性》

对语言了解的越多，用起来就越顺，本书只有不到 200 页，这在技术书籍里是很少见的，可以作为《流畅的Python》的开胃菜。

这本书将通过简单的示例和分步说明来介绍 Python 的最佳实践以及 Python 代码的强大魅力。借助本书，你将专注于真正重要的实践技能，在 Python 的标准库中发现「隐藏的金子」。

《流畅的Python》

本书由奋战在 Python 开发一线近 20 年的 Luciano Ramalho 执笔，Victor Stinner、Alex Martelli 等 Python 大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，教你写出风格地道的 Python 代码。

对于想要扩充知识的中级和高级 Python 程序员来说，这本书是充满了实用编程技巧的宝藏。

《Effective Python：编写高质量 Python 代码的59个有效方法》

很薄的一本书，但看过之后一定会大有收获。

用 Python 编写程序是相当容易的，但若想掌握 Python 所特有的优势、魅力和表达能力，则相当困难，而且语言中还有很多隐藏的陷阱，容易令开发者犯错。

本书可以帮你掌握真正的 Pythonic 编程方式，令你能够完全发挥出 Python 语言的强大功能，并写出健壮而高效的代码

《Python高手之路》

本书是偏向于工程实践的一本书，作者分享了很多个人的实战开发经验。

从如何开始一个新的项目讲起，首先是整个项目的结构设计，对模块和库的管理，如何编写文档，进而讲到如何分发，以及如何通过虚拟环境对项目进行测试。

此外，还涉及了很多高级主题，如性能优化、插件化结构的设计与架构等。

Web 开发

提到 Python 的 Web 框架，第一反应就是老三样，Django，Flask 和 Tornado。如果按流行度来排名的话，应该也是这个顺序。

在 2016 年，发布了一款 Web 框架，叫 Sanic，表现还不错，应该算是后起之秀。

Django

项目地址： https://github.com/django/django

Python 中最流行的 Web 框架，功能非常全面，像安全认证，URL Routing，模板引擎，ORM，甚至 Admin 管理后台，全部包括。

Flask

项目地址： https://github.com/pallets/flask

也是非常流行的一个 Web 框架，它的特定是轻便，灵活，可定制性强。

用户可以根据自己的需求来添加相应的功能，在保持核心功能简单的同时，实现功能的丰富与扩展，其强大的插件库可以让用户实现个性化的网站定制，开发出功能强大的网站。

Bottle

项目地址： https://github.com/bottlepy/bottle

一个简单高效的遵循 WSGI 的微型 Web 框架。说微型，是因为它只有一个文件，除 Python 标准库外，它不依赖于任何第三方模块。

这个框架使用的比较少，不过源码也很少，如果想读源码的话，从它入手倒是一个不错的选择

Tornado

项目地址： https://github.com/tornadoweb/tornado

Tornado 是一个基于 Python 的 Web 服务框架和异步网络库，通过利用非阻塞网络 I/O, 可以承载成千上万的活动连接。在需要长连接的场景下使用，效果会更好。

Sanic

项目地址： https://github.com/sanic-org/sanic

2016 年 5 月发布的第一个版本，整体表现还是不错的，使用的人也越来越多。

Sanic 是 Python3.7+ Web 服务器和 Web 框架，旨在提高性能。它允许使用 Python3.5 中添加的 async/await 语法，可以使代码有效的避免阻塞从而达到提升响应速度的目的。

开源项目

阅读开源项目对提高编程水平是很有帮助的，下面推荐的开源项目有的是我读过的，有的是正准备读的。

说实话，有的时候看到好的开源项目会非常自卑，为什么人家就能写出那么优雅的代码，而自己写的是如此垃圾。可能这就是程序员成长的必经之路吧。

alive-progress

项目地址： https://github.com/rsalmei/alive-progress

一个用 Python 实现的非常炫酷的进度条项目。

python-patterns

项目地址： https://github.com/faif/python-patterns

使用 Python 实现一些设计模式的例子。

学语言的同时可以学习一些设计模式，在开发过程中使用恰当的设计模式，可以使自己的代码更加优雅。

peewee

项目地址： https://github.com/coleifer/peewee

Peewee 是一个小型的 ORM 项目，整体规模不大，更容易学习。

如果想看 Django 源码，不妨从 Peewee 入手。

flask-sqlalchemy

项目地址： https://github.com/pallets/flask-sqlalchemy

Flask-SQLAlchemy 是一 个Flask 扩展，简化了在 Flask 程序中使用 SQLAlchemy 的操作。

awesome-django-cn

项目地址： https://github.com/haiiiiiyun/awesome-django-cn

又看到 awesome 了，这个项目收集了大量 Django 相关的优秀应用、项目等资源，方便 Django 用户参考查阅。

500lines

项目地址： https://github.com/aosabook/500lines

这真的是一本神书，在网上也有很多人推荐。它包含了十几个不同章节，比如 ci，crawler，ocr 等，每个章节都由该领域大牛完成。

它的厉害之处就在于每个章节都试图用 500 行，甚至更少的代码去实现相应功能。如果仔细研究各个章节的代码，一定会对 Python 有更深刻的理解。

requests

项目地址： https://github.com/psf/requests

Kenneth Reitz 大神的成名之作，如果想读 Python 源码的话，那一定要看，感受一下什么是真正的 Pythonic 代码。

在这里再推荐一份 Requests 源码阅读清单，可以作为参考。

https://github.com/wangshunping/read_requests

awesome-python

网站地址： https://github.com/vinta/awesome-python

跟大家分享一个小技巧，看到项目名中带有 awesome，那说明这个项目一定不简单。

awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。

看过这个项目，那一定会感叹，知识太多了，根本学不完。

实用工具

Python Tutor

网站地址： http://www.pythontutor.com/

Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。

通过这个工具，可以直接在 Web 浏览器中编写 Python 代码，并逐步可视化地运行程序。

如果你不知道代码在内存中是如何运行的，不妨把它拷贝到 Tutor 里可视化执行一遍，加深理解。

在这篇文章 一个关于 += 的谜题 中有过这个工具的使用。

IPython

网站地址： https://ipython.org/

IPython 是一个 for Humans 的 Python 交互式 shell，用了它之后你就不想再用自带的 Python shell 了。

IPython 支持变量自动补全，自动缩进，内置了许多实用功能和函数，同时它也是科学计算和交互可视化的最佳平台。

online-python

网站地址： https://www.online-python.com/

这个没什么可说的，在线编辑和运行代码。

技术社区和博客

• Python 之禅
• Python 之美
• Planet Python
• Armin Ronacher's Thoughts and Writings

学习编程并不是一蹴而就，而是需要长期的坚持和训练。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。

文中涉及到的资源和思维导图源文件都在 GitHub 开源了，大家可以自取。

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