做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。
别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。
我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。
（1）Python所有方向的学习路线（新版）
这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。
（2）Python学习视频
包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。
（3）100多个练手项目
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。
（4）200多本电子书
这些年我也收藏了很多电子书，大概200多本，有时候带实体书不方便的话，我就会去打开电子书看看，书籍可不一定比视频教程差，尤其是权威的技术书籍。
基本上主流的和经典的都有，这里我就不放图了，版权问题，个人看看是没有问题的。
（5）Python知识点汇总
知识点汇总有点像学习路线，但与学习路线不同的点就在于，知识点汇总更为细致，里面包含了对具体知识点的简单说明，而我们的学习路线则更为抽象和简单，只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。
（6）其他资料
还有其他的一些东西，比如说我自己出的Python入门图文类教程，没有电脑的时候用手机也可以学习知识，学会了理论之后再去敲代码实践验证，还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。
这些都不是什么非常值钱的东西，但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错，你要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
print Done! Time taken: {} .format(time.time() - start_time)
def build_worker_pool(queue, size):
workers = []
for _ in range(size):
worker = Consumer(queue)
worker.start()
workers.append(worker)
return workers
if name == main :
Producer()
这段代码能正确的运行，但仔细看看我们需要做些什么：构造不同的方法、追踪一系列的线程，还有为了解决恼人的死锁问题，我们需要进行一系列的 join 操作。这还只是开始……
至此我们回顾了经典的多线程教程，多少有些空洞不是吗？样板化而且易出错，这样事倍功半的风格显然不那么适合日常使用，好在我们还有更好的方法。
何不试试 map
map 这一小巧精致的函数是简捷实现 Python 程序并行化的关键。map 源于 Lisp 这类函数式编程语言。它可以通过一个序列实现两个函数之间的映射。
urls = [ http://www.yahoo.com , http://www.reddit.com ]
results = map(urllib2.urlopen, urls)
上面的这两行代码将 urls 这一序列中的每个元素作为参数传递到 urlopen 方法中，并将所有结果保存到 results 这一列表中。其结果大致相当于：
results = []
for url in urls:
results.append(urllib2.urlopen(url))
map 函数一手包办了序列操作、参数传递和结果保存等一系列的操作。
为什么这很重要呢？这是因为借助正确的库，map 可以轻松实现并行化操作。
在 Python 中有个两个库包含了 map 函数：multiprocessing 和它鲜为人知的子库 multiprocessing.dummy.
这里多扯两句：multiprocessing.dummy？mltiprocessing 库的线程版克隆？这是虾米？即便在 multiprocessing 库的官方文档里关于这一子库也只有一句相关描述。而这句描述译成人话基本就是说:"嘛，有这么个东西，你知道就成."相信我，这个库被严重低估了！
dummy 是 multiprocessing 模块的完整克隆，唯一的不同在于 multiprocessing 作用于进程，而 dummy 模块作用于线程（因此也包括了 Python 所有常见的多线程限制）。
所以替换使用这两个库异常容易。你可以针对 IO 密集型任务和 CPU 密集型任务来选择不同的库。
动手尝试
使用下面的两行代码来引用包含并行化 map 函数的库：
from multiprocessing import Pool
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
实例化 Pool 对象：
pool = ThreadPool()
这条简单的语句替代了 example2.py 中 build_worker_pool 函数 7 行代码的工作。它生成了一系列的 worker 线程并完成初始化工作、将它们储存在变量中以方便访问。
Pool 对象有一些参数，这里我所需要关注的只是它的第一个参数：processes. 这一参数用于设定线程池中的线程数。其默认值为当前机器 CPU 的核数。
一般来说，执行 CPU 密集型任务时，调用越多的核速度就越快。但是当处理网络密集型任务时，事情有有些难以预计了，通过实验来确定线程池的大小才是明智的。
pool = ThreadPool(4) # Sets the pool size to 4
线程数过多时，切换线程所消耗的时间甚至会超过实际工作时间。对于不同的工作，通过尝试来找到线程池大小的最优值是个不错的主意。
创建好 Pool 对象后，并行化的程序便呼之欲出了。我们来看看改写后的 example2.py
import urllib2
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
urls = [
http://www.python.org ,
http://www.python.org/about/ ,
http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html ,
http://www.python.org/doc/ ,
http://www.python.org/download/ ,
http://www.python.org/getit/ ,
http://www.python.org/community/ ,
https://wiki.python.org/moin/ ,
http://planet.python.org/ ,
https://wiki.python.org/moin/LocalUserGroups ,
http://www.python.org/psf/ ,
http://docs.python.org/devguide/ ,
http://www.python.org/community/awards/
etc…
]
Make the Pool of workers
pool = ThreadPool(4)
Open the urls in their own threads
and return the results
results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)
#close the pool and wait for the work to finish
pool.close()
pool.join()
实际起作用的代码只有 4 行，其中只有一行是关键的。map 函数轻而易举的取代了前文中超过 40 行的例子。为了更有趣一些，我统计了不同方法、不同线程池大小的耗时情况。
results = []
for url in urls:
result = urllib2.urlopen(url)
results.append(result)
# ------- VERSUS -------
# ------- 4 Pool -------
pool = ThreadPool(4)
results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)
# ------- 8 Pool -------
pool = ThreadPool(8)
results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)
# ------- 13 Pool -------
pool = ThreadPool(13)
results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)
结果：
Single thread: 14.4 Seconds
4 Pool: 3.1 Seconds
8 Pool: 1.4 Seconds
13 Pool: 1.3 Seconds
很棒的结果不是吗？这一结果也说明了为什么要通过实验来确定线程池的大小。在我的机器上当线程池大小大于 9 带来的收益就十分有限了。
另一个真实的例子
生成上千张图片的缩略图
这是一个 CPU 密集型的任务，并且十分适合进行并行化。
基础单进程版本
import os
import PIL
from multiprocessing import Pool
from PIL import Image
SIZE = (75,75)
SAVE_DIRECTORY = thumbs
def get_image_paths(folder):
return (os.path.join(folder, f)
for f in os.listdir(folder)
if jpeg in f)
def create_thumbnail(filename):
im = Image.open(filename)
im.thumbnail(SIZE, Image.ANTIALIAS)
base, fname = os.path.split(filename)
save_path = os.path.join(base, SAVE_DIRECTORY, fname)
im.save(save_path)
if name == main :
folder = os.path.abspath(
11_18_2013_R000_IQM_Big_Sur_Mon__e10d1958e7b766c3e840 )
os.mkdir(os.path.join(folder, SAVE_DIRECTORY))
images = get_image_paths(folder)
for image in images:
create_thumbnail(Image)
上边这段代码的主要工作就是将遍历传入的文件夹中的图片文件，一一生成缩略图，并将这些缩略图保存到特定文件夹中。
这我的机器上，用这一程序处理 6000 张图片需要花费 27.9 秒。
如果我们使用 map 函数来代替 for 循环：
import os
import PIL
from multiprocessing import Pool
from PIL import Image
SIZE = (75,75)
SAVE_DIRECTORY = thumbs
def get_image_paths(folder):
return (os.path.join(folder, f)
for f in os.listdir(folder)
if jpeg in f)
def create_thumbnail(filename):
im = Image.open(filename)
im.thumbnail(SIZE, Image.ANTIALIAS)
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、Python必备开发工具
工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！
三、最新Python学习笔记
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。
四、Python视频合集
观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
五、实战案例
纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
六、面试宝典
简历模板
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
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