Python是非常简洁的一种脚本语言，写同样的程序，代码量仅为java的三分一，除了性能没有Java强之外，它的优点还是相当多的。以下是小编为你整理的深入学习python
下载Activepython安装包。
ActivePython 包含了一个完整的 Python 内核，直接调用 Python 官方的开源内核，附加了一些 Python 的 Windows扩展，同时还提供了全部的访问 Windows APIs 的服务，可以免费使用。提供供32位、64位的python安装包。
这里使用的是python 版本，为什么不用python 呢?因为，目前主流Linux web服务器的核心版本是，方便部署web应用。
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如果这里你使用浏览器Chrome，会提示你是否选择安装，选择保留下载安装包即可。
选择点击“运行”软件即可，建议大家选择默认安装，方便管理环境变量。
python的拓展库一般有一致的的默认安装路径，选择默认安装，减少程序报错。
查看是否安装成功。
点击windows开始菜单。选择“运行“，输入”cmd“，启动命令行窗口。
在命令行中，输入”python“，查看是否安装成功
优化python安装包管理工具。Activepython自带了pypm安装包管理工具。所以，这里可以使用pypm来安装pip管理工具，顺利实现拓展包的安装使用。
为什么不直接使用pypm?因为，更新慢、经常安装失败、下载速度慢……，除非你是付费用户。
在新开的命令行窗口中输入”pypm install pip“，即可。
字典的实用方法
d = {"Start": "开始", "learning": "学习", "python": "python", "version": 3}
# 看看d的类型是否是字典dict
#
print(type(d))
# 输出字典
# {'Start': '开始', 'learning': '学习', 'python': 'python', 'version': 3}
print(d)
# 用()返回dict的所有键，结果是list
# dict_keys(['Start', 'learning', 'python', 'version'])
print(())
# 用for语句循环返回所有键
# Start learning python version
for key in ():
print(key, end=' ')
# 用()返回dict的所有值
# 如果里面没有嵌套别的dict，结果是list
# dict_values(['开始', '学习', 'python', 3])
print(())
# 用for语句循环返回所有值
# 开始 学习 python 3
for values in ():
print(values, end=' ',)
# 用items()返回一组一组的键值对
# 结果是list，只不过list里面的元素是元组
# dict_items([('Start', '开始'), ('learning', '学习'), ('python', 'python'), ('version', 3)])
print(())
# 用for语句循环返回一组一组的键值对
# ('Start', '开始')('learning', '学习')('python', 'python')('version', 3)
for items in ():
print(items, end='')
# 查看dict项目个数
print(len(d))
new_d = ()
# 拷贝dict
print(new_d)
# 词典中增添一个新元素
d["now"] = "现在"
# {'Start': '开始', 'learning': '学习', 'python': 'python', 'version': 3, 'now': '现在'}
print(d)
# del删除词典中的一个元素
# 没有返回值，如果删除键不存在，返回错误
del d['now']
# {'Start': '开始', 'learning': '学习', 'python': 'python', 'version': 3}
print(d)
# 根据key删除相应的键值对，并返回该值
('Start')
# {'learning': '学习', 'python': 'python', 'version': 3}
print(d)
d1 = {"now": "现在"}
# 把一个词典合并到另一个词典中
# 把d1词典合并到d词典中
(d1)
# {'learning': '学习', 'python': 'python', 'version': 3, 'now': '现在'}
print(d)
如何有效学习
基础知识:学习每一种新的编程语言都是从最基本的开始，对于python而言也是需要先学习其基础知识。
python的基础知识包括:变量和数据类型，List和Tuple，条件判断和循环，Dict和Set， 函数，切片，迭代和列表生成式。
注意:学习基础知识切莫着急，一定要打好基础，这样才会更好的应用python。
进阶知识:学完掌握基础知识之后，就要学习进阶知识了。
python的进阶知识包括:函数式编程，模块，面向对象编程基础，类的继承和定制类。
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python装饰器:装饰器是很重要的一个知识点。
关于装饰器需要涉及到函数作用域.闭包的使用和装饰器的概念及使用。
高阶知识:
文件处理，错误和异常和正则表达式
提升阶段:
数据库操作，Django框架和爬虫技术。
如何学好python
由于 Python 在工业界和科学界都非常受欢迎，因此你不难找到 Python 的学习资源。如果你是一个从未接触过 Python 的新手，你可以利用在线资源，比如课程、书籍和视频来学习 Python。比如下面列举的一些资源:
Python 学习之路
Google 开发者 Python 课程(视频)
Google 的 Python 课堂
下一步是安装 Anacona。有了 Anaconda ，你将可以开始使用 Python 来探索机器学习的世界了。Anaconda 的默认安装库包含了进行机器学习所需要的工具。
有了一些基本的 Python 编程技能，你就可以开始学习一些基本的机器学习技能了。一个实用的学习方法是学到一定技能便开始进行练习。然而，如果你想深入学习这个领域，那么你需要准备投入更多的学习时间。
一个获取技能的有效方法是在线课程。吴恩达的 Coursera 机器学习课程 是一个不错的选择。其它有用的在线训练包括:
Python 机器学习: Scikit-Learn 教程
Python 实用机器学习教程
你也可以在 上观看机器学习视频，从而进一步了解这个领域。
当你对 Python 和机器学习有一个好的感觉之后，可以开始学习一些开源的 Python 库。科学的 Python 库将会使完成一些简单的机器学习任务变得很简单。然而，选择什么库是完全主观的，并且在业界内许多人有很大的争论。
一些实用的 Python 库包括:
Scikit-learn :一个优雅的机器学习算法库，可用于数据挖掘和数据分析任务。
Tensorflow :一个易于使用的神经网络库。
Theano : 一个强大的机器学习库，可以帮助你轻松的评估数学表达式。
Pattern : 可以帮助你进行自然语言处理、数据挖掘以及更多的工作。
Nilearn :基于 Scikit-learn，它可以帮助你进行简单快速的统计学习。