本文目录一览：
- 1、学Python，怎能不懂点PEP？
- 2、Python 入门指南之使用 Python 解释器
- 3、Python性能分析指南
- 4、Python 有哪些入门学习方法和值得推荐的经典教材?
- 5、强力推荐!非常全的Python学习资料
学Python，怎能不懂点PEP？
PEP是Python增强提案(Python Enhancement Proposal)的缩写。社区通过PEP来给Python语言建言献策，每个版本的新特性和变化都是通过PEP提案经过社区决策层讨论、投票决议，最终确定的。
也就是说，PEP是各种增强功能和新特性的技术规格，也是社区指出问题、精确化技术文档、推动Python发展的提案。一般情况下，可以将PEP视为Python语言的设计文档，包含了技术规范和功能的基本原理说明等。
官方将PEP分成三类:
说到底，PEP是深入了解Python的途径，是真正掌握Python语言的一把钥匙，也是得心应手使用Python的一本指南。
PEP从2000年开始到目前已经发布了几百个，所有PEP都存在一个 github repository 仓库中，PEP索引及分类汇总在 PEP 0 — Index of Python Enhancement Proposals (PEPs) ，其中有一些对我们理解和使用python非常重要，推荐大家一读：
Python 2 版本重点关注以下PEP：
Python 3 重点：
Python 入门指南之使用 Python 解释器
Python 解释器通常被安装在目标机器的 /usr/local/bin/python3.5 目录下。将 /usr/local/bin 目录包含进 Unix shell 的搜索路径里，以确保可以通过输入:
命令来启动他。[1] 由于 Python 解释器的安装路径是可选的，这也可能是其它路径，你可以联系安装 Python 的用户或系统管理员确认（例如， /usr/local/python 就是一个常见的选择）。
在 Windows 机器上，Python 通常安装在 C:Python35 位置，当然你可以在运行安装向导时修改此值。要想把此目录添加到你的 PATH 环境变量中，你可以在 DOS 窗口中输入以下命令:
通常你可以在主窗口输入一个文件结束符（Unix 系统是 Control-D ，Windows 系统是 Control-Z ）让解释器以 0 状态码退出。如果那没有作用，你可以通过输入 quit() 命令退出解释器。
Python 解释器具有简单的行编辑功能。在 Unix 系统上，任何 Python 解释器都可能已经添加了 GNU readline 库支持，这样就具备了精巧的交互编辑和 历史 记录等功能。在 Python 主窗口中输入 Control-P 可能是检查是否支持命令行编辑的最简单的方法。如果发出嘟嘟声（计算机扬声器），则说明你可以使用命令行编辑功能；更多快捷键的介绍请参考 交互式输入行编辑 历史 回溯。如果没有任何声音，或者显示 ^P 字符，则说明命令行编辑功能不可用；你只能通过退格键从当前行删除已键入的字符并重新输入。
Python 解释器有些操作类似 Unix shell：当使用终端设备（tty）作为标准输入调用时，它交互的解释并执行命令；当使用文件名参数或以文件作为标准输入调用时，它读取文件并将文件作为 脚本 执行。
第二种启动 Python 解释器的方法是 python -c command [arg] ... ，这种方法可以在 命令行 执行 Python 语句，类似于 shell 中的 -c 选项。由于 Python 语句通常会包含空格或其他特殊 shell 字符，一般建议将 命令 用单引号包裹起来。
有一些 Python 模块也可以当作脚本使用。你可以使用 python -m module [arg] ... 命令调用它们，这类似在命令行中键入完整的路径名执行 模块 源文件一样。
使用脚本文件时，经常会运行脚本然后进入交互模式。这也可以通过在脚本之前加上 -i 参数来实现。
调用解释器时，脚本名和附加参数传入一个名为 sys.argv 的字符串列表。你能够获取这个列表通过执行 import sys ，列表的长度大于等于1；没有给定脚本和参数时，它至少也有一个元素： sys.argv[0] 此时为空字符串。脚本名指定为 '-' （表示标准输入）时， sys.argv[0] 被设定为 '-' ，使用 -c 指令 时， sys.argv[0] 被设定为 '-c' 。使用 -m 模块 参数时， sys.argv[0] 被设定为指定模块的全名。-c 指令 或者 -m 模块 之后的参数不会被 Python 解释器的选项处理机制所截获，而是留在 sys.argv 中，供脚本命令操作。
从 tty 读取命令时，我们称解释器工作于 交互模式 。这种模式下它根据主提示符来执行，主提示符通常标识为三个大于号( )；继续的部分被称为 从属提示符 ，由三个点标识( ... )。在第一行之前，解释器打印欢迎信息、版本号和授权提示:
输入多行结构时需要从属提示符了，例如，下面这个 if 语句:
关于交互模式更多的内容，请参见 交互模式。
默认情况下，Python 源文件是 UTF-8 编码。在此编码下，全世界大多数语言的字符可以同时用在字符串、标识符和注释中 — 尽管 Python 标准库仅使用 ASCII 字符做为标识符，这只是任何可移植代码应该遵守的约定。如果要正确的显示所有的字符，你的编辑器必须能识别出文件是 UTF-8 编码，并且它使用的字体能支持文件中所有的字符。
你也可以为源文件指定不同的字符编码。为此，在 #! 行（首行）后插入至少一行特殊的注释行来定义源文件的编码:
例如，如果你的编辑器不支持 UTF-8 编码的文件，但支持像 Windows-1252 的其他一些编码，你可以定义:
这样就可以在源文件中使用 Windows-1252 字符集中的所有字符了。这个特殊的编码注释必须在文件中的 第一或第二 行定义。
Footnotes
Python性能分析指南
原文来源 | Huy Nguyen
译文来源 | 开源中国
虽然你所写的每个Python程序并不总是需要严密的性能分析，但是当这样的问题出现时，如果能知道Python生态系统中的许多种工具，这样总是可以让人安心的。
分析一个程序的性能可以归结为回答4个基本的问题：
1.它运行的有多块？
2.那里是速度的瓶颈？
3.它使用了多少内存？
4.哪里发生了内存泄漏？
下面，我们将用一些很酷的工具，深入细节的回答这些问题。
使用time工具粗糙定时
首先，我们可以使用快速然而粗糙的工具：古老的unix工具time，来为我们的代码检测运行时间。
上面三个输入变量的意义在文章 stackoverflow article 中有详细介绍。简单的说：
real – 表示实际的程序运行时间
user – 表示程序在用户态的cpu总时间
sys – 表示在内核态的cpu总时间
通过sys和user时间的求和，你可以直观的得到系统上没有其他程序运行时你的程序运行所需要的CPU周期。
若sys和user时间之和远远少于real时间，那么你可以猜测你的程序的主要性能问题很可能与IO等待相关。
使用计时上下文管理器进行细粒度计时
我们的下一个技术涉及访问细粒度计时信息的直接代码指令。这是一小段代码，我发现使用专门的计时测量是非常重要的：
timer.py
为了使用它，你需要用Python的with关键字和Timer上下文管理器包装想要计时的代码块。它将会在你的代码块开始执行的时候启动计时器，在你的代码块结束的时候停止计时器。
这是一个使用上述代码片段的例子：
我经常将这些计时器的输出记录到文件中，这样就可以观察我的程序的性能如何随着时间进化。
使用分析器逐行统计时间和执行频率
Robert Kern有一个称作line_profiler的不错的项目，我经常使用它查看我的脚步中每行代码多快多频繁的被执行。
想要使用它，你需要通过pip安装该python包：
一旦安装完成，你将会使用一个称做“line_profiler”的新模组和一个“kernprof.py”可执行脚本。
想要使用该工具，首先修改你的源代码，在想要测量的函数上装饰@profile装饰器。不要担心，你不需要导入任何模组。kernprof.py脚本将会在执行的时候将它自动地注入到你的脚步的运行时。
primes.py
一旦你已经设置好了@profile装饰器，使用kernprof.py执行你的脚步。
-l选项通知kernprof注入@profile装饰器到你的脚步的内建函数，-v选项通知kernprof在脚本执行完毕的时候显示计时信息。上述脚本的输出看起来像这样：
寻找具有高Hits值或高Time值的行。这些就是可以通过优化带来最大改善的地方。
程序使用了多少内存？
现在我们对计时有了较好的理解，那么让我们继续弄清楚程序使用了多少内存。我们很幸运，Fabian Pedregosa模仿Robert Kern的line_profiler实现了一个不错的内存分析器。
首先使用pip安装：
（这里建议安装psutil包，因为它可以大大改善memory_profiler的性能）。
就像line_profiler，memory_profiler也需要在感兴趣的函数上面装饰@profile装饰器：
想要观察你的函数使用了多少内存，像下面这样执行：
一旦程序退出，你将会看到看起来像这样的输出：
line_profiler和memory_profiler的IPython快捷方式
memory_profiler和line_profiler有一个鲜为人知的小窍门，两者都有在IPython中的快捷命令。你需要做的就是在IPython会话中输入以下内容：
在这样做的时候你需要访问魔法命令%lprun和%mprun，它们的行为类似于他们的命令行形式。主要区别是你不需要使用@profiledecorator来修饰你要分析的函数。只需要在IPython会话中像先前一样直接运行分析：
这样可以节省你很多时间和精力，因为你的源代码不需要为使用这些分析命令而进行修改。
内存泄漏在哪里？
cPython解释器使用引用计数做为记录内存使用的主要方法。这意味着每个对象包含一个计数器，当某处对该对象的引用被存储时计数器增加，当引用被删除时计数器递减。当计数器到达零时，cPython解释器就知道该对象不再被使用，所以删除对象，释放占用的内存。
如果程序中不再被使用的对象的引用一直被占有，那么就经常发生内存泄漏。
查找这种“内存泄漏”最快的方式是使用Marius Gedminas编写的objgraph，这是一个极好的工具。该工具允许你查看内存中对象的数量，定位含有该对象的引用的所有代码的位置。
一开始，首先安装objgraph：
一旦你已经安装了这个工具，在你的代码中插入一行声明调用调试器：
最普遍的对象是哪些？
在运行的时候，你可以通过执行下述指令查看程序中前20个最普遍的对象：
哪些对象已经被添加或删除？
我们也可以查看两个时间点之间那些对象已经被添加或删除：
谁引用着泄漏的对象？
继续，你还可以查看哪里包含给定对象的引用。让我们以下述简单的程序做为一个例子：
想要看看哪里包含变量x的引用，执行objgraph.show_backref()函数：
该命令的输出应该是一副PNG图像，保存在/tmp/backrefs.png，它看起来是像这样：
在运行的时候，你可以通过执行下述指令查看程序中前20个最普遍的对象：最下面有红字的盒子是我们感兴趣的对象。我们可以看到，它被符号x引用了一次，被列表y引用了三次。如果是x引起了一个内存泄漏，我们可以使用这个方法，通过跟踪它的所有引用，来检查为什么它没有自动的被释放。
回顾一下，objgraph 使我们可以：
显示占据python程序内存的头N个对象
显示一段时间以后哪些对象被删除活增加了
在我们的脚本中显示某个给定对象的所有引用
努力与精度
在本帖中，我给你显示了怎样用几个工具来分析python程序的性能。通过这些工具与技术的武装，你可以获得所有需要的信息，来跟踪一个python程序中大多数的内存泄漏，以及识别出其速度瓶颈。
对许多其他观点来说，运行一次性能分析就意味着在努力目标与事实精度之间做出平衡。如果感到困惑，那么就实现能适应你目前需求的最简单的解决方案。
参考
stack overflow – time explained（堆栈溢出 – 时间解释）
line_profiler（线性分析器）
memory_profiler（内存分析器）
objgraph（对象图）
end
Python 有哪些入门学习方法和值得推荐的经典教材?
如果你有一定的计算机编程知识基础，那么很容易学；再如果你对编程十分感兴趣，那么很容易学的。
1，找到合适的入门书籍，大致读一次，循环啊判断啊，常用类啊，搞懂（太难的跳过）
2，做些简单习题，字符串比较，读取日期之类 Python Cookbook不错（太难太无趣的，再次跳过，保持兴趣是最重要的，不会的以后可以再学）
3，加入Python讨论群，态度友好笑眯眯（很重要，这样高手才会耐心纠正你错误常识）。很多小问题，纠结许久，对方一句话点播思路，真的节约你很多时间。耐心指教我的好人，超级超级多谢。
4，解决自己电脑问题。比如下载美剧，零散下载了2，4，5，8集，而美剧共12集，怎样找出漏下的那几集？然后问题分解，1读取全部下载文件名，2提取集的数字，3数字排序和（1--12）对比，找出漏下的。
5，时刻记住目的，不是为了当程序员，是为了解决问题。比如，想偷懒抓网页内容，用urllib不行，用request也不行，才发现抓取内容涉及那么多方面（cookie，header，SSL，url，javascript等等），当然可以听人家劝，回去好好读书，从头读。 或者，不求效率，只求解决，用ie打开网页再另存为行不行？ie已经渲染过全部结果了。 问题变成：1--打开指定的10个网页（一行代码就行）。更复杂的想保存呢？利用已经存在的包，比如PAM30（我的是Python3），直接打开ie，用函数outHTML另存为文本，再用搜索函数（str搜索也行，re正则也行）找到数据。简单吧？而且代码超级短。
6，保持兴趣，用最简单的方式解决问题，什么底层驱动，各种交换，留给大牛去写吧。我们利用已经有的包完成。
7，耐心读文档，并且练习快速读文档。拿到新包，找到自己所需要的函数，是需要快速读一次的。这个不难，读函数名，大概能猜到是干嘛的，然后看看返回值，能判断是不是自己需要的。
8，写帮助文件和学习笔记，并发布共享。教别人的时候，其实你已经自己再次思考一次了。 我觉得学程序就像学英文，把高频率的词（循环，判断，常用包，常用函数）搞懂，就能拼装成自己想要的软件。 一定要保持兴趣，太复杂的跳过，就像小学数学，小学英语，都是由简入深。 网络很平面，无数国际大牛著作好书，关于Python，算法，电脑，网络，或者程序员思路，或者商业思维（浪潮之巅是本好书）等等，还有国际名校的网络公开课（中英文字幕翻译完毕，观看不是难事），讲计算机，网络，安全，或者安卓系统，什么都有，只要能持续保持兴趣，一点点学习下去，不是难事。 所有天才程序员，都曾是儿童，回到儿童思维来理解和学习。觉得什么有趣，先学，不懂的，先放着，遇到问题再来学，效果更好。 唯一建议是，不要太贪心，耐心学好一门优雅的语言，再学其它。虽然Javascript做特效很炫，或提某问题时，有大牛建议，用Ruby来写更好之类，不要改方向。就像老笑话：“要学习递归，必须首先理解递归。”然后死循环一直下去。坚持学好一门语言，再研究其他。 即使一门语言，跟网络，数据库等等相关的部分，若都能学好，再学其他语言，是很快的事情。 另外就是，用学英文的耐心来学计算机，英文遇到不懂的词，抄下，查询。 python里，看到Http，查查定义，看到outHtml，查查定义，跟初学英语时候一样，不要直接猜意思，因为精确描述性定义，跟含糊自然语有区别的。而新人瞎猜，很容易错误理解，wiki，google很有用。
对于python初学者来说，能找到一个好老师学习格外重要，这能决定你是不是可以做出好的项目，在python开发的路上越走越轻松，如果现在的你缺乏学习经验，找不到老师指导你学习，可以加企 鹅扣-Q前面112再加上中间的983以及最后四位数4903，连在一起就可以了。
如果说汇编是第一代编程语言，那么C和C++是第二代编程语言，C#和Java等等是第三代编程语言，Python和其他类似的脚本语言就是第四代编程语言（除汇编外这些语言都是C语系下的编程语言，可以进行类比），从C++开始是个分水岭，它是通过面向对象和对底层技术的封装，使编程向高级编程过度，到Python已经是很简历通俗了，至少是跟之前比，所以如果说python不易学，那其他语言怎么办呢，几乎每本python的教材都会先表明python是一门易学易用的语言，这也是这个语言被创造出来的宗旨之一，另外Google的程序猿很喜欢用Python编写各类工具，因为它的语言简历，编码效率高，让用惯了其他语言的人，乐意去用这门新的语言，也说明它的易学性。
另外从广义讲，Python不仅是一门编程语言，还是一个编程的平台，在这个平台下，有着安装各种扩展、框架的工具pip，有着打包工具setuptools等等等等，这些工具已经很成熟，而且易于上手，另外Python有很多很好的编程工具（集成开发环境）可以用，如PyCharm等，这也使的新人很容易上手，不像其他不成熟的编程语言工具贫乏，编写和运行程序如连电路板一般。
强力推荐!非常全的Python学习资料
一、Python基础教程
《图灵程序设计丛书：Python基础教程(第2版 修订版)》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。结尾，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几个具有实际意义的Python项目的开发过程。
二、Python编程：从入门到实践
本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：首部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，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。
三、利用Python进行数据分析
《利用Python进行数据分析》讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南(专门针对数据密集型应用).《利用Python进行数据分析》重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。
四、Python核心编程
《Python核心编程(第3版)》是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本，总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。
《Python核心编程(第3版)》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。
五、Python数据分析与挖掘实战
本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。
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