Python基础教程公众号免费，如何获取？

为你整理了一份非常全面的“Python基础教程”免费学习资源清单，完全符合“公众号”这个场景，包含了从入门到进阶的路径、精选的优质公众号推荐，以及高效的学习建议。

学习路径规划（从零开始，步步为营）

在学习之前,有一个清晰的路径非常重要，可以避免你迷失在信息的海洋里。

入门准备与环境搭建 (1-2周)

• 目标： 了解Python是什么，能做什么，并成功搭建好自己的开发环境。
• 1. Python简介： Python的历史、特点和应用领域（Web开发、数据分析、人工智能、自动化脚本等）。
  2. 环境搭建：
     • 安装Python解释器。
     • 安装代码编辑器（强烈推荐 VS Code，功能强大且免费）。
     • 配置VS Code的Python插件。
  3. 第一个程序： 编写并运行你的 "Hello, World!"。

Python基础语法核心 (4-6周)

• 目标： 掌握Python最核心、最常用的语法，能够编写简单的程序。
• 1. 变量与数据类型： 字符串、整数、浮点数、布尔值。
  2. 数据结构：
     • 列表： 最灵活的有序集合。
     • 元组： 不可变的有序集合。
     • 字典： 键值对的无序集合。
     • 集合： 无序且不重复的元素集合。
  3. 基本运算符： 算术、比较、逻辑、赋值运算符。
  4. 流程控制：
     • 条件语句： if-elif-else。
     • 循环语句： for 循环、while 循环。
  5. 函数： 定义函数、参数传递、返回值、作用域。
  6. 文件操作： 如何读取和写入文本文件。

进阶与实战应用 (持续学习)

• 目标： 掌握面向对象编程，并能利用第三方库解决实际问题。
• 1. 面向对象编程： 类、对象、继承、封装、多态。
  2. 模块与包： 如何导入和使用标准库，以及第三方库。
  3. 常用第三方库入门：
     • 数据分析： Pandas, NumPy。
     • 数据可视化： Matplotlib, Seaborn。
     • 网络爬虫： Requests, BeautifulSoup。
     • Web开发： Flask (轻量级)。
  4. 实战项目： 这是检验学习成果的最好方式，可以从简单的爬虫、数据分析小工具、个人博客网站等开始。

精选优质Python学习公众号推荐

以下公众号都提供高质量的免费Python教程,风格各异，你可以根据自己的喜好选择1-2个重点跟学。

综合类（系统学习，内容全面）

1. Python编程时光

   • 特点： 老牌优质公众号，内容非常扎实，从入门到进阶的教程体系完整，文章质量高，逻辑清晰，非常适合系统性地学习。
   • 推荐理由： 像一位耐心的老师，带你稳扎稳打地学好Python。

2. Python技术

   
   （图片来源网络，侵删）
   • 特点： 内容覆盖面广，不仅限于基础，还包括Web开发、爬虫、数据分析、面试题等，文章短小精悍，干货满满。
   • 推荐理由： 适合作为日常知识的补充和拓展。

3. Crossin的编程教室

   • 特点： 风格活泼，讲解通俗易懂，特别适合零基础的小白，有很多有趣的编程小练习和项目案例。
   • 推荐理由： 学习过程不枯燥，能快速建立编程兴趣和信心。

实战/项目类（学以致用，快速上手）

4. Python数据之道

   • 特点： 专注于Python在数据科学领域的应用，包括数据分析、机器学习、可视化等，教程非常贴近实际工作场景。
   • 推荐理由： 如果你的目标是数据分析师或数据科学家，这个号是必关注的。

5. 菜鸟教程

   • 特点： 虽然是网站起家，但其公众号会同步推送最新的“Python3 教程”，内容权威、简洁，适合作为速查手册和入门参考。
   • 推荐理由： 经典、可靠，不容错过的学习资料。

每日一题/碎片化学习类（保持手感，积累知识）

6. Python每日一练

   
   （图片来源网络，侵删）
   • 特点： 每天发布一道Python编程题，从简单到困难，附有详细解析，是锻炼编程思维和保持手感的绝佳方式。
   • 推荐理由： 坚持“刷题”是提升编程能力的捷径。

7. GitHubDaily

   • 特点： 虽然不完全是Python号，但经常推送高质量的、与Python相关的开源项目、技术文章和学习资源。
   • 推荐理由： 帮你紧跟技术潮流，发现优秀的工具和项目，拓展视野。

如何高效利用这些资源？

1. 选择1-2个主力号，深度跟学： 不要关注太多，否则信息过载，选择一个风格你喜欢的，跟着它的系列教程学完。
2. “学练结合”，拒绝眼高手低： 看到代码，一定要亲手敲一遍！修改参数，看看结果有什么不同，教程中的每个练习题都要认真完成。
3. 动手做项目，是最好的学习： 学完基础后，立刻找一个你感兴趣的小项目（比如爬取豆瓣电影Top250并分析，或者写一个简单的计算器），在项目中遇到的问题，才是你真正成长的地方。
4. 利用搜索引擎和官方文档： 遇到问题，先尝试用Google或百度搜索（关键词要准确），如果涉及到库的使用，官方文档是第一手、最权威的资料。
5. 建立自己的知识库： 使用语雀、Notion或简单的Markdown文档，记录你学到的知识点、遇到的坑和解决方法，好记性不如烂笔头。

学习工具推荐

• 代码编辑器： Visual Studio Code (VS Code) - 免费、强大、插件生态丰富。
• 在线环境（无需安装）： Google Colab - 特别适合学习数据科学，免费提供GPU。
• 版本控制： Git 和 GitHub - 学习使用它们来管理你的代码，这是程序员的必备技能。

学习Python是一个持续的过程，贵在坚持，希望这份清单能帮助你开启愉快的Python学习之旅！祝你学习顺利，早日成为Python大神！