如何系统学Python？听听Facebook一线工程师怎么说 | 极客时间

前几天， PYPL （即编程语言流行指数，基于 Google 搜索频率而定）出炉了 5 月编程语言排行榜，Python 拿下 NO.1，成为最流行的编程语言。TIOBE 排行榜也显示， Python 的流行度屡创新高，目前排名第四，并保持高速增长。

也难怪，作为大数据和人工智能时代的必备语言，Python 优点颇多，它语言简洁、开发效率高、可移植性强，经过多年的生态建设，Python 有了大量的函数库，尤其在数据分析和科学计算领域。另外，函数在 Python 中是一等公民，所以 Python 同时也是一种函数式编程语言。

为了在大数据和 AI 时代更具竞争力，学 Python 的程序员越来越多，甚至不少人把 Python 当作第一语言来学习。许多人觉得 Python 功能强大还上手轻松，学习曲线也没那么陡峭，得来全不费工夫。但是，推开 Python 的大门你会发现，Python 入门容易但精通很难。看似语法记得滚瓜烂熟，但一进入实际项目，就被打回了原型。

据我所知，大部分初学者都可能卡在这里，前进无门。但是，我们不得不说，解决这些问题，是一名合格 Python 工程师的基本能力。为了帮助用户从一个初学者进阶为优秀的 Python 工程师，我联合极客时间开设了一个专栏 --《Python 核心技术与实战》，希望能帮你系统地提升 Python 实战编程能力。

专栏中我们不会去纠结某些生僻的知识点，而是从实际出发，以工作中遇到的实例为主线，去讲解 Python 的核心技术和应用。带你从基础语法起步，掌握语言的高级用法，再到项目中进行实战开发，让你把学到知识点通过项目都串联起来，融会贯通，形成自己的 Python 学习框架图。

整个专栏内容是基于 Python 最新的 3.7 版本来讲解，让你告别网上很多陈旧的学习资料。无容置疑，Python 3 才是 Python 的未来。

我是景霄，Facebook 资深工程师。目前从事机器学习的相关工作，主要工作领域是人工智能的推荐排序系统与算法。我曾领导多个上亿用户级产品的开发与落地，有着丰富的工程与实战经验。加入 Facebook 之前，我分别在哥伦比亚大学计算机系和武汉大学通信工程系（专业第一）获得硕士和学士学位。

在《Python 核心技术与实战》里，我会带你从入门到进阶掌握下面 Python 核心知识点。

必学知识：【Python 基础数据结构】【Python 基础语法】【文件操作】【错误与异常处理】【Python 面向对象】【模块化】

第一步，你需要掌握 Python 的核心基础知识。当然，不同于其他基础教材，我不仅仅只讲基础概念、操作，同时也为你整理了很多进阶难度的知识，或是一些重难点、易错点等需要注意的地方。不仅可以让入门级的程序员查漏补缺，打捞基础，也能让有经验的程序员，重新从工程角度认识基础，升华理解。

必学知识：【Python 协议】【Python 高级语法】【Python 正则表达式】【Python 并发编程】【垃圾回收机制】【项目实战】

第二步，进阶 Python 核心知识点，比如装饰器、并发编程等等。如果你的工作只是写 100 行以下的脚本程序，可能不怎么会用得到。但如果你做的是大型程序的开发，则非常有必要。

这部分着重于教你把程序写得更加规范、更加稳定。我在实际工作中见过不少程序员，会写程序，但写得实在有点“惨不忍睹”，导致最后调试起来错误不断，修改非常费劲儿。因此，我觉得用单独一个版块讲解这个问题非常有必要。

当然，我不会用一些似是而非的规范来说教，而是会用具体的编程操作和技巧，教你提高代码质量。比如，如何合理地分解代码、运用 assert，如何写单元测试等等。

必学知识点：【RESTful】【Socket】【Pandas】【Numpy】【Kafka】【RabbitMQ】【MySQL】【Django】

没上过战场开过枪的人，不可能做主官；没有实战经验的语言学习者，不可能成为高手。这部分，我会通过量化交易系统这个具体的实战案例，带你综合运用前面所学的 Python 知识。

真正要掌握一门编程语言，仅仅学会分散的知识点是不够的，还必须要把知识点串联起来，做一些中型的项目才能有更深的领悟与提高。

另外，专栏里的所有内容都基于 Python 最新的 3.7 版本，其中有大量独家解读、案例，以及不少我阅读源码后的发现和体会。同时，在层次划分上，我希望能难易兼顾，循序渐进。专栏中既有核心的基础知识，也有高级的进阶操作，尽量做到“老少皆宜”。

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