自学Python建议先把理论的东西学好，比如语法规则，爬虫原理，正则表达式等。
然后可以看看如下书籍对你有帮助：
google的Python语法规则
Python核心编程
Python网络编程开发
Python爬虫实践
Python大数据维护
Python运维
如何自学Python编程？一堆的Python教程却感觉无从下手呢？我想这应该是很多Python初学者正在纠结的问题。我的学习经历分享
不仅是学Python，你学任何东西都得去实践。只看书，一是记不住，二是看时间长了，没动力了，看不下去了。
分享一下我自己的经历。
接触Python是从爬虫开始(脸红，以后再也不xjb写了)，那时只知道照着网上的教程写，仗着自己C/C++的基础，强行理解Python代码含义。如果是考试的话，我是连学号都要抄下来的那种。
后来发现Python和C++完全是两个东西，而且Python也并不简单，其中包含着非常有趣的语法。由于我没有系统的看过书，所以对Python的一些细节完全不了解，只能是写代码的时候现场查，东拼西凑的感觉。
后来觉的根基不稳，写不下去了，就尝试着看廖雪峰的博客还有python核心编程。廖大的看完了，部分章节跳了，很基础。核心编程那本书也没看完，因为觉得好多东西基本用不到，无非是运行下例子，很没意思，后来这书看到一半就放弃了。
此时，我的Python水平就是强行用c++的思想编程，然后用Python翻译，都是简单语句，绝对跟python不沾边。估计这时候连入门都不算。后来慢慢找一些小项目练手，逐步提升自己
必须在项目中学习
举个例子，想从一个有100个人员信息excel或者txt里找到年龄小于25岁的女生的电话号码.
先思考怎么操作，然后用python去实现，那么完成的时候，你就对用python操作文本，组装数据结构有了一定的了解。
下一步就是怎么把这些数据存储到数据库中，然后通过python去查你想要的人的信息，这时候你对python的数据库操作有了认识
再下一步，通过python怎么在数据库中加入和删除人员信息
再思考怎么加上一个UI去实现操作，用web还是python 图形库
最后考虑怎么能够将这个程序打包成可执行程序而不是脚本之行呢
通过这样一个小练习，你就能知道如何去掌握python基础了
只有在项目中学习，才能学会编程。
当然，其实对于小白来说，入门很难，因为连编程原理都没有理解，更别提跟着做项目了。如果你真得想入这行，那么，有老师带领入门+项目实战是最好的方法了。
你需要懂的技术包括但不限于Python编程语言、HTTP协议（TCP/IP协议栈）、数据库、Linux等知识
Python入门：《A Byte of Python》
HTTP入门：《图解HTTP》
数据库入门：《MySQL必知必会》
Linux入门：《快乐的 Linux 命令行》
正则入门：《精通正则表达式 》
还有一本专门讲爬虫的书：《用Python写网络爬虫》
python入门书籍推荐
1、Python编程：入门到实践
理论和实践恰到好处，行文逻辑流畅，不跳跃，手把手教的感觉，却不啰嗦，非常适合入门。强烈推荐这本书，书中涵盖的内容是比较精简的，没有艰深晦涩的概念，最重要的是每个小结都附带有”动手试一试”环节，学编程最佳的方式就是多动动手、多动动脑。
2、笨办法学Python
这是一本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。
从一个个的小例子入手，不仅是教你写Python代码，还有编程的技巧。
3、Python核心编程第三版（中文版）
python核心编程第三版中文版PDF，python进阶教程，包含正则，网络编程，数据库编程，GUI，Django，爬虫，云计算假设等内容，实乃居家旅行，疯狂写码，必备良书！
Python是一种不复杂但很健全的编程语言。它不光具备传统编译型程序设计语言强大的功能和复杂性，还在某种程度上具备比较简单的脚本和解释型程序设计语言的易用性。该书向读者介绍了这种语言的核心内容，并展示了Python语言可以完成哪些任务。其主要内容包括：语法和编程风格、Python语言的对象、Web程序设计、执行环境等。该书条理清晰、通俗易懂，是学习Python语言的最好教材及参考手册。，所附光盘包括Python语言最新的三个版本及书中示例代码。
4、Python算法教程
Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算以及推荐系统构建等。
Python算法教程用Python语言来讲解算法的分析和设计。本书主要关注经典的算法，但同时会为读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。全书共11章。分别介绍了树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题以及困难问题及其稀释等内容。本书在每一章结束的时候均有练习题和参考资料，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。在全书的结尾，给出了练习题的提示，方便读者进行查漏补缺。
5、Python科学计算（第2版）
此书详细介绍Python科学计算中最常用的扩展库NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython，涉及数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算效率等多方面的内容。
6、Pythonfordataanalysis
你寻寻觅觅寻寻觅觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程都在这啦！这本书含有大量的实践案例，你可以学会如何利用各种Python库高效地解决各式各样的数据分析问题。
本书中介绍了ipython、notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用等，只要掌握了python的基本语法就可以学习。
总结，以上就是关于推荐一本python的入门书籍以及自学python怎样选择书籍的经验分享，卡友有疑问可以加wx或扫码加群！
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