请问自学Python有必要买课程吗？

没必要.目前网上优质、实用的免费课程有很多，而一些收费的课程目的并不在于授业解惑，而是在于盈利。如果本着分享的目的，获取一些回报自然无可厚非，只怕绝大多数提供课程的出发点就带着商业行为，这样对于刚入门、不了解情况的初学者是一个非常严重的误导，不仅花费冤枉钱，而且掉进坑里费心费力，文末有资源下载方式。说一下我关于Python学习的看法，我认为Python作为一个较为简单的编程语言没必要看一些视频课程，这样会花费大量时间，而对于编程最高效的学习路线莫过于以下几步：看书或者一些教程进行入门学习，掌握语言的语法和常用方法找一些小项目练手，查漏补缺，熟练语法的基础上明确自己的不足找一个方向，做一些相应的实战，进一步巩固我谈一下我对Python的学习的观点，不一定适合所有人，如果有不同意见，欢迎讨论。我认为，Python可以分三个阶段进行系统学习：入门进阶实战1.入门知乎和其他论文关于Python入门的讨论已经有很多，有不少博主上来就是推荐一波书籍，我认为人的精力和时间是有限的，推荐的书籍和教程太多，难免学不过来，倒不如选择一两本好书，仔仔细细学习一边。尤其对于编程语言，更多的需要在实践过程中不断的踩坑，才能意识到怎么做会更好，就比如面向对象、函数式编程、类的特殊方法等等，只有我们去实战中用到的时候，才能更加真切的体会到它的作用和优点。对于入门，书籍和在线教程分别推荐一份。书籍Python cookbook也可以查看在线链接：Python Cookbook 3rd Edition Documentationpython3-cookbook.readthedocs.io毫无疑问，这是一本很不错的书籍，有人会考虑，这本书适合入门吗？我的回答是肯定的。当然，这本书比着有些"入门书籍"要稍微深一些，这正是我推荐这本书而不推荐其他书籍的原因，我觉得《Python Cookbook》和其他入门书籍、教程一样，都是在围绕数据结构、基本概念在展开，但是它对比于其他教程"蜻蜓点水"式的阐述，我觉得这本书做了更多延伸，讲解了更多高阶用法，我觉得高阶用法你不一定要记住，但是知道有这么一回事，对后期进阶、实战会有很多帮助。如果觉得这本书知识太深，可以结合下面介绍的菜鸟教程、廖雪峰Python进行入门学习，可以在学习基础语法、了解基本概念之后看一下《Python Cookbook》，有助于加深对Python的理解。除此之外，还有一些不错的Python书籍可以选择：《Python编程：从入门到实践》《Python编程快速上手》《像计算机科学家一样思考Python (第2版)》《流畅的Python》我已经把上述提到的书籍电子版进行共享，文末有下载方式。在线教程菜鸟教程Python 基础教程 | 菜鸟教程www.runoob.com或者，廖雪峰的官方网站Python教程www.liaoxuefeng.com想了解Python配置内容的可以查看我的另一篇回答【Jackpop：初学 Python 需要安装哪些软件？】2.进阶掌握了Python的基础语法，例如运算符、条件语句、循环语句、数据结构、函数、类等，要想加深印象，需要一些练手的小项目来进一步增强对Python的认知，关于进阶项目，我推荐以下几个。Python 练习册，每天一个小程序Yixiaohan/show-me-the-codegithub.comgithub将近8k个star的学习项目。500 line or lessIndex of /en/500Laosabook.org一本Python神书，而且还有源码。the5fire的技术博客python项目练习一：即时标记python项目练习二：画幅好画python项目练习三：万能的XMLpython项目练习四：新闻聚合python项目练习五：虚拟茶话会python项目练习六：使用CGI进行远程编辑python项目练习七：自定义公告板python项目练习八：使用XML-RPC进行远程文件共享python项目练习九：文件共享2-GUI版本python项目练习十：DIY街机游戏覆盖面很广的十个练手项目。3.实战学完基础语法并了解Python一下高阶方法之后该做些什么？我认为首要的是先选择一个方向，机器学习图像处理自然语言数据分析web…这样才清楚自己该朝着哪个方向努力、该拿哪些项目练手，对编程能力进一步巩固，这样要比“无头苍蝇”式的漫无目的学习效率要高很多。其次，可以找一些比较优秀的项目进行实战，扩展自己知识面的同时对编程能力进行巩固。首先，以机器学习、深度学习框架为例，推荐几个github上热门的学习项目。tensorflow_course如果觉得官方文档不能够让你变成tensorflow熟手，那就试着用tensorflow完成几个机器学习算法的搭建，tensorflow_course是一个gihub资源，目前已经10k+个star，受欢迎程度可见一斑，上面有传统算法，例如线性回归、支持向量机，也有深度学习算法，例如卷积神经网络，能够让你在学习机器学习的过程中进一步熟练tensorflow。nfmcclure/tensorflow_cookbookgithub.comtensorflow_cookbook这也是一个github项目资源，虽然不如上面这个火热，但是目前也拥有4.2k+个star，和上面这个资源有些类似之处，包括传统算法和深度学习算法的实现，可以边学习机器学习知识、边学习深度学习平台。nfmcclure/tensorflow_cookbookgithub.comAwesome-pytorch-list如果觉得官方文档内容不够，可以看一下这个github资源，目前5.8k+个star，这个资源可以称得上是大合集，包括计算机视觉、自然语言处理、教程和示例、优秀文章的实现，非常全面。bharathgs/Awesome-pytorch-listgithub.com然后，再推荐一下廖雪峰大神的Web App实战教程。Web App实战www.liaoxuefeng.com从搭建环境，到构建前端，再到部署Web App。想了解更多关于Python配置的内容？请查看我的另一篇文章【初学 Python 需要安装哪些软件？ - Jackpop的回答】，教你选取合适的Python IDE、配置高速的pip源、高效使用Python虚拟环境。

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