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本文档是《learning python》中文第四版的学习笔记，是由我个人做的纸质读书笔记而来。所有的Python代码都是基于Python 3.5 64bit，在Python IDLE上运行的效果。

Python是一个“优雅”、“明确”、“简单”的编程语言。 学习曲线低，非专业人士也能上手 开源系统，拥有强大的生态圈 解释型语言，完美的平台可移植性 支持面向对象和函数式编程 能够通过调用C/C++代码扩展功能 代码规范程度高，可读性强

Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

本指南根据作者的自学和工作经历提供(吐槽)一下python/golang web的学习路线，主要包括概念介绍，参考书籍，开发工具和开发流程等，希望可以帮助非科班人士通过自学入门python/golang 网站开发，弥补学校教育和公司需求之间的鸿沟(也作为自己的学习笔记和面试参考手册)，同时也希望可以作为公司菜鸟实习生的培训手册，帮助公司快速培训新人上手开发，减轻招聘压力。 笔者目前能力有限，希望有经验的python圈人士可以一起协作。 本小书灵感来自于 requests 库作者的 python-guide 。

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我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由伯乐在线持续更新。

数据结构作为计算机从业人员的必备基础，Java, c 之类的语言有很多这方面的书籍，Python 相对较少，其中比较著名的一本 problem solving with algorithms and data structure using python