作为一个语法简洁、有着丰富的第三方库的编程语言，Python 上手极为简单，短时间内就可以让你编写出能够解决实际问题的小程序，甚至去面试初级 Python 工程师的职位。
不过，如果要写出一些更复杂的应用，或者想从事数据分析、机器学习以及 Web 开发等领域的工作，就需要进一步的学习了。
那么，什么样的学习方法比较高效呢？
我认为，最好的方式就是在实战中学习。
你可以从一个简单的小项目开始，然后不断去完善这个项目的功能，随着项目需求越来越复杂，你需要学习的东西也就越来越多，当项目完成后，你的开发水平自然也就能更上一层楼。
下面是我比较推荐的一个实战项目学习路径，同时，我也列出了完成这个项目的每一个版本需要掌握的相关知识点，方便你查漏补缺。
- 先从一个最简单的爬虫开始
你可以选择自己感兴趣的内容网站来爬，无论是 B 站的弹幕还是豆瓣的书评影评。
要完成一个简单的爬虫，你需要学习 HTML和 HTTP 的基础知识以及 requests、urllib、beautifulsoup 等第三方库。
同时，我建议你接下来用装饰器、魔术方法、新式类的继承和封装重构你的第一版代码，并了解一些常见的设计模式，比如：单例模式、工厂模式等等，看是否可以借鉴。
- 将单线程爬虫扩展为多线程爬虫
要完成这一步，你需要了解进程、线程、锁、以及怎么用 asyncio 做并发处理。
然后，我推荐你用 Scrapy 来编写多线程爬虫了。同时你最好深入研究一下这个框架的内部原理，这样有助于你了解设计并发程序的基本原则和方法。
最后，你可以尝试将爬虫部署到集群上， 并用 Ansible 进行集群管理。
- 对收集到的数据进行清洗和分析
首先，你需要用 pandas 对收集到的半结构化数据进行数据清洗。然后用 jieba 来对中文句子进行分词操作，然后使用 wordcloud 生成词云，对关键词分布情况有一个直观的了解。
接下来就是最关键的数据分析阶段，你需要学习一些 NLP（自然语言处理）的基本知识，并使用二部图算法进行情感分析。
最后用 smtplib 实现邮件发送服务，这样你就可以用邮箱接收分析报告了。
做完这些后，我们这个项目的 3.0 版本就算完成了。
- 将数据报告在 Web 端展示出来
首先，你需要一个 Web 框架，这里我推荐 Flask。
在这一步，你需要了解 MVC 设计模式，并进一步掌握 HTML、CSS 和 HTTP 方面的基础知识。了解 Flask 的基本使用方法、路由注册原理以及模版的创建与渲染等基本操作，然后着手开发 Web 应用。
你需要用 MySQL 来存储数据，并通过 ORM 数据库操作方法，让 Web 前端和数据库实时互动。
最后，就可以将 Web 应用打包发布了，至此大功告成！
完成以上四步，你就从一个初级的 Python 使用者成长为一名熟练工了。
当然了，这 4 步说起来简单，但真正实践起来并不容易。因为这些知识点涉及的面比较广，包括了 Python 进阶语法、自然语言处理、前端开发、设计模式、运维管理等等，每一步都会有比多的坑，对于没有经验的人来说，自学的效率会比较低。而且，这里面一些原理和技巧性的东西，如果没有长时间的开发经验，是很难自己摸索出来的