現在 Python 用處很多，學的人也很多，其流行程度自不必說。但是很多人學 Python 的時候都遇到過問題，特別對於非計算機專業畢業的人來說。

現在的教程非常多，但是絕大部分對於初學者都不夠友好。很多教程為了求全，把很多不常用、初學者從入門到放棄都不會接觸到的內容，一股腦兒全部擺出來，加重了學習的負擔；要麽是面向有基礎的人群，很多地方語焉不詳，無法參照一步步去做。當初我在學習的時候就被坑過很多次，所以想寫一系列面向初學者，甚至沒怎麽接觸過計算機的讀者。希望看教程的人能夠一步步的去練習。

不過學習任何技術都應該有一定的認識，雖然 Python 號稱簡單易學，那都是相對的。學習一門語言，不動手去敲一下，看了也白看。技術好的人，歷來就是動手最多的人。

語言的學習並沒有太多捷徑，需要多練習。希望讀者在看本教程時，不要僅僅看，還要多動手去練。

你也許沒有很強的邏輯思維、你也許沒有足夠的數學知識、也許你寫不出牛逼的算法，其實這都不重要，重要的是學會如何去使用別人已提供的庫中 API（函數或方法）的用途、用法。我覺得語言就像用的各種測試工具一樣，我不用去考慮底層的實現，我只要考慮如何去使用。不要給自己學習增加太多的困難，自己學語言到底要幹啥？做自動化測試還是寫操作系統？

也許有的人會反駁，不了解語言的原理、不了解數據結構、不了解算法、不了解...你的學語言就沒有意義。如果真要會這些才算學會語言，我相信有一大半的開發人員都不合格。

有一句話我覺得很對：不求完美，先讓事情開始，然後再完善它。

如果一開始追求太過，那麽就應了那段經典的話：從入門到放棄。而我覺得絕大部分人可能還沒摸到門檻就要放棄了。

其實我寫這邊教程的目的就是想告訴大家，先學到足夠的知識，然後寫點有意思的小玩意。讓自己的學習能夠見到成果，這會極大促進你學習的興趣。

學習靠的不是毅力，靠毅力的學習都長久不了，因為這個世界有毅力的人本來就少。學習要靠正向的反饋，這些反饋來源於你學習過程中體會到的成就感。你寫出一個自動化腳本，看著自動化腳本自動點擊、自動輸入、自動斷言是有成就感的；你寫了一個小爬蟲，去爬了一個網站上你喜歡的圖片，看著你硬盤上一個個圖片的生成，這也是有成就感的。這些成就感能給你不斷的正向反饋，於是你有一直學下去的動力。在教學過程中，我一直比較推薦去寫寫網絡爬蟲，這比較容易得到這種正向的反饋，同時網絡爬蟲的技術和自動化測試、接口測試有共通的技術點。

而你太過於糾結原理、太過於糾結完美，你會發現你的學習是寸步難行的。

Python學習過程中，就我個人的經驗來說，最重要的是字符串、列表和字典的各種處理操作和函數方法等。因為以後很多時候都在處理這些內容，比如寫測試腳本過程中你需要從界面上提取斷言、需要自己參數化定位語句、需要從數據庫中查詢數據、需要批量插入數據等眾多的操作，都是對這三種數據類型的處理。

也許你不一定能記住所有的函數與方法的具體寫法，但是你一定要知道 Python 對某種數據類型提供了哪些函數與方法。這樣當你碼代碼的過程中需要操作某種數據類型時，才有處理的思路，否則就傻了。對於記不住的函數或方法，你可以查閱教程資料，多用自然就記住了。

對於函數和面向對象之類的，先從概念理解。不要妄想一下就理解什麽時抽象。這需要一個過程，只有當你代碼寫多了，你才知道為什麽要寫函數和寫類，因為函數和面向對象就是為了減少代碼而生的。但是你寫了那麽點代碼，減了就沒了，還談什麽減少。所以暫時不理解也不要過於焦慮，先記住概念。

學習很多時候，需要一個醍醐灌頂的過程。並不是所有的知識點看了、寫了就領會了，每個人都有思維的短板，所以對於某些知識點有時候會出現短路的情況，也就是怎麽想都理解不到，怎麽問也理解不到。那麽對於確實不能理解的內容，先記下來，也許你只是缺少一個契機。但如果你不去記，想給你灌頂，但是沒東西給你灌啊！

由於第一次寫教程，有任何意見和建議，請在評論中指出。謝謝！

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