A. 求比较好的Python练习网站
适合 Python 入门学习的5个网站
1. Python官方网站
最权威的 Python 教程。
2. 菜鸟教程 Python 教程
基本入门级教程，还有一些简单的进阶教程。
3. 廖雪峰的 Python 教程
廖雪峰老师的教程相当不错，由浅入深，算是 进阶教程，一步步深入，后面还提供了一个实战教程。
4. Python 中文学习大本营
这里有 Flask 资料大全，如果你需要，可以找到
你想要的几乎所有教程。
5. github
希望对在大学里学习 Python 课程的同学，或者新手学习 Python 提供帮助。
B. Python去哪里学
这个其实非常多，下面我简单介绍几个适合初学者学习的Python网站：
菜鸟教程
这是一个免费的编程学习网站，涉及开发语言众多，包括常见的Python，Java等，资料众多，章节详细合理，知识点基础全面，还提供在线练习环境，不需要本地搭建运行环境，非常适合初学者学习入门：
慕课网
这是一个非常不错的编程学习网站，所有资料都是以视频方式在线观看，涉及语言众多，前后端都有，既有基础入门教程，也有高阶深入项目，对于想入门编程或者提升自我编程经验的人来说，是一个非常不错的选择：
实验楼
这也是一个不错的编程学习网站，涉及开发语言也非常多，所有项目示例都以小实验的形式展示出来，非常好学有趣，资料文档全面，自带有实验运行环境（Linux+Python），对于想提升自我编程水平或经验的人来说是一个非常不错的选择：
网易云课堂
这是一个在线的学习网站，资料非常多，涉及的方面也非常广，其中就包含有编程开发这一块（包含Python），课程安排合理，项目示例丰富，介绍详细全面，由点及面，一层一层深入，非常适合初学者学习和自我提升：
Python官网教程
Python官网也自带有基础入门教程，中文版的，介绍的非常详细，从基础的数据类型、控制语句、函数、类、模块、异常处理、输入输出等都有非常详细的说明和示例，对于初学者入门来说，专业可靠、非常不错：
就介绍这5个不错的Python学习网站吧，非常适合初学者入门，当然，还有许多其他的Python学习网站，像Python中文开发者社区、廖雪峰Python教程等也都非常不错，选择适合自己的一个就行，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
C. 零基础入门学习Python去哪儿
对于零基础学习Python开发的小伙伴，小蜗这里整理了一份Python全栈开发学习路线，可参照这份大纲来进行学习~
第一阶段：专业核心基础
阶段目标：
1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3. 对Python的核心库和组件有深入理解
4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置
6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作
7. 能综合运用所学知识完成项目
知识点：
Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。
3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。
4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。
第二阶段：PythonWEB开发
阶段目标：
1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识
5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理
6. 使用Web开发框架实现贯穿项目
知识点：
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。
2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。
3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。
4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。
第三阶段：爬虫与数据分析
阶段目标：
1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理
4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战
知识点：
网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。
3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。
4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。
第四阶段：机器学习与人工智能
阶段目标：
1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题
3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目
知识点：
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。
2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。
D. 有哪些值得推荐的Python学习网站
1.Python.org
Python官方网站。你可以从这里下载Python、使用、学习Python。官方文档自然是最权威的学习资料，只要你英文水平够，学习起来应该不难。
2.Python教程
Python教程以及以其为代表的一系列中文Python教程。考虑到可能部分人的英文水平会成为阅读Python官方文档的障碍，所以中文教程也是必须的。相对于官方文档，这批教程可能更加适合初学者，也比较能够建立体系。
3.Stack Overflow
英语站点，50%的程序员日常工作就是从Google复制代码，剩下的50%就是从这个网站复制了。
4.Django
以及其他常用的所有框架的文档。不同的学习方向会有不同的框架，比如tensorflow、Flask 、Tornado、Requests、Scrapy等等。
5.CSDN
以CSDN为代表的一众国内博客站，还有51CTO、开源中国、博客园等等。
E. 哪个网站能免费学Python
Python教程 - 廖雪峰的官方网站网页链接我就是在这学的。
F. 推荐几个学习Python的免费网站
1、Python @ Coursera
Pythonspot是一个综合教程，划分了很多不同类别的知识板块，首先你将拥有初学者资源来帮你开始Python的学习，然后你继续保持前进你能学到更多关于使用Python开发web等。
G. python哪里有好的学习资源
1、《The Self-Taught Programmer》
本书将你如何将你的日常工作自动化，比如将数据从一个电子表格移动到另一个电子表格。这本书的目标读者是新程序员，对于那些想学习编程以实现生活自动化，但又不打算把软件开发作为职业道路的人来说，这本书尤其有用。
H. 想学python去哪里比较好
既然做好学习Python的准备，那么我们就要知己知彼！作为一门入门语言进行学习，Python还是比较合适的！与其他语言想比，Python的学习甚至说安装包就可以开始你的征程！当然，这里还是要说，一个程序员的修养绝对不能止于一门，两门的编程语言，哪怕是出于就业的目的，我们都要多多了解相关的技术知识。
如今，Python 已经成为一种再主流不过的编程语言了。它天生丽质，易于读写，非常实用，从而赢得了广泛的群众基础，被誉为“宇宙最好的编程语言”，被无数程序员热烈追捧。
推荐一下免费学习的网站给你
1.Python Code Examples：
https://www.programcreek.com/python/
在这里你可以搜索到你想要学习的代码示例，通过例子来进行模仿学习。
2.python中文学习大本营：
http://www.pythondoc.com/
这里有Flask资料大全，如果你需要，在这里可以找到你想要的几乎所有的教程。
3.1Python 3 Mole of the Week :
https://pymotw.com/3/
3.2Python Mole of the Week:
https://pymotw.com/2/
Python 3 Mole of the Week系列文章，每篇介绍一个 Python 标准库的使用.
4. Welcome to Python for you and me:
http://pymbook.readthedocs.io/en/latest/
主要是面对初学者的一个网站，介绍 Python的语法，项目经验等。
5. CheckiO is a code game coders:
https://py.checkio.org/
看上去就很像一个游戏界面，事实上，当你使用的时候会发现：这就是一个游戏吧！相当于你学会编程之后用它做一个闯关游戏，通过补充代码实现对应游戏要求，是很有趣的一个网站。
6.Reddit:
https://www.reddit.com/r/Python/
Reddit上有大量关于 Python 的链接，也会有不少程序员在这里进行交流，如果你有问题的话，可以在上面进行提问，或许能得到不错的答复。
7.W3Cschool Python 微课：
I. 推荐几个学习Python的免费网站
摘要 RUNOOB