断断续续使用python也有一些日子了。之前的学习方法是：遇到问题-->网上查找解决办法，顺便掌握下（没做笔记）
比如:在使用python开发的过程中，需要用到多线程的话，就临时学下多线程的相关知识，然后在项目中使用。
这样子的学习方法，自己觉得到有好多东西没有深入，毕竟只是纯粹为了解决问题。
大家可否分享下自己的学习方法呢？
巴扎黑2017-04-17 13:18:54
來自http://v2ex.com/t/124141，請叫我搬運工！ ！ ！
《碼農周刊》已經累計發送了 38 期，我們將乾貨內容進行了精選。此為 Python 篇。
《碼農週刊》往期回顧： http://weekly.manong.io/issues/
如何讓 Python 程式碼運行得更快？
作者給了 18 個 Python 程式碼效能最佳化小貼士，簡單明了，拿來即用。
http://infiniteloop.in/blog/quick-python-performance-optimization-part-i/
Python 學習資源清單 (kirang89)
海量 Python 學習資源列表，涉及 Python 學習的各個方面。
https://github.com/kirang89/pycrumbs/blob/master/pycrumbs.md
[PDF] 免費電子書《程式設計師的資料探勘實戰指南》(Ron Zacharski)
程式設計師的資料探勘實戰指南，著重實例，以 Python 語言講解。目前已完成 6 章，仍在更新中。 http://guidetodatamining.com/
http://vdisk.weibo.com/s/G-kaugh7cAzg
gevent 程式設計師指南（Gevent社群）
gevent 是一個基於 libev 的高效能 Python 並發函式庫，它為各種並發和網路相關任務提供了整潔的 API。
http://xlambda.com/gevent-tutorial/
[影片] Sohu 信箱的 Python 經驗分享（彭一）
搜狐信箱是國內最大的Python 應用程式之一，影片中分享了Python 在搜狐信箱的使用經驗，主要包括：優雅地發布Python 專案、優秀的Web 框架－Tornado、加速你的Python 程式碼和簡化你的C代碼。
http://www.infoq.com/cn/presentations/sohu-mailbox-python-experience
Python 機器學習工具包 (XD blog)
以表格的形式比較 scikit-learn、statsmodels、mlpy、MDP、PyBrain、Theano、MILK、pyMVPA、NLTK、Gensim 和 Orange 的特性。
http://www.xavierdupre.fr/blog/2013-09-15_nojs.html
一份適合 Python 開發人員的 Vim 設定 (wklken)
Python + Vim，你懂的。
https://github.com/wklken/k-vim
免費電子書《Tango With Django》(Leif Azzopardi & David Maxwell)
很棒的 Python Django 入門教學
http://www.tangowithdjango.com/book/
Python 入門中譯版（ @LaTeX科技排版 ）
這份文件是 Python 官方入門的中文翻譯版
http://www.latexstudio.net/python-tutorial-zh-cn-latex-typesetting/
免費電子書《Test-Driven Web Development with Python》 (Harry Percival)
基於 Python 講解 Web 測試驅動開發
http://chimera.labs.oreilly.com/books/1234000000754/index.html
PySonar - Python 程式碼靜態分析工具
大神王垠的開源作品
https://github.com/yinwang0/pysonar2
Google 出品的免費 Python 課程
沒啥好說的，推薦。線上影片 http://www.youku.com/playlist_show/id_20802998.html
http://blog.hartleybrody.com/google-python/
[PPT] Python 2 vs. Python 3
來自 Python 之父 Guido 的分享，感謝 @在路上的理想 的推薦。原始連結 https://www.dropbox.com/s/83ppa5iykqmr14z/Py2v3Hackers2013.pptx
http://vdisk.weibo.com/s/G-kaugh6K5jE
Python 最佳實務指引 (Kenneth Reitz)
GitHub 網址 https://github.com/kennethreitz/python-guide
http://docs.python-guide.org/en/latest/
……
完整閱讀： http://baoz.me/446252
ringa_lee2017-04-17 13:18:54
把臨時學到的東西最好整理下來（可以使用evernote、instapaper等工具），積少成多不斷歸納，你現在的路數沒錯，堅持下去就OK，等到自己決定深入學習了，之前做的工作都是鋪墊
阿神2017-04-17 13:18:54
臨時發現自己有哪方面不懂，就從那方面學下去。找相關教材、經典書籍、文檔學。例如 APUE 和 UNP 什麼的，像是弄不懂 HTML、CSS 就去讀 W3 文檔，搞不懂 HTTP、MIME 什麼的去讀 RFC。
當然，想深入，C、電腦體系結構、資料結構、電腦網路這些，都要學（如果沒學過的話）。這些是基礎，不然上層的教學和文件會看不懂。
天蓬老师2017-04-17 13:18:54
必要的時候回到基礎。特別是研讀官方文件和經典教材。例如我在剛剛發布的[零基礎學python]系列文章中，談到list追加元素，一般朋友都知道list.append(x).但是，如果是a[len(a):]=[x]的方式，好多朋友不熟悉。雖然不一定要用後者取代前者，但是，知道了後者，能夠對append(x)理解加深，並且不一定什麼時候在程式設計實踐中用到。
黄舟2017-04-17 13:18:54
和樓主一樣，我也處於這樣的一個階段，希望有經驗的大咖來分享下經驗，至少可以少走些彎路。不要說什麼QQ群，如果我提問的太簡單就說自己百度查（我當然是查過了查不到想要的才提問的……），提問的太難他們不理，在群裡所謂的大牛，都在潛水。 。 。
當然，我不是指責別人，如果我成了大牛，我估計也跟他們一樣潛水，沒有太多時間真正的去回答問題。
