Python, основы | что читать/смотреть | как правильно использовать уч.материалы

Учебные материалы разделены на 3 разных подхода, деление это весьма условное, но с ним будет удобнее объяснить какие то моменты.

1. Автоматизация рутины
1.1. Автоматизация рутинных задач с помощью Python, Свейгарт - сильно отличается от других вводов в Python(да и не только, в python). Дело в подходе к практике: вы сразу учитесь делать полезные штуки(как говорит книга, автоматизировать свою рутину), а не стандартные абстрактные задачи, служащие исключительно для закрепления материала.

Кроме того, что это, рациональный способ изучения python(язык позволяет быстро сделать что то интересное/полезное/работающие, почему бы не использовать эту приятную, и довольно впечатляющую возможность). Это в принципе, правильный способ изучения программирования, именно программирования, а не просто синтаксиса языка.

1.2. https://stepik.org/course/575 - курс по автоматизации тестирования, нам интересны первые две его части(в рамках изучения питона). Там про selenium - инструмент, для автоматизации в браузере(это про - зайти на страницу, заполнить форму, нажать кнопочки, оставить комент и т.д. и т.п.). О нем рассказано в книге Свейграта, но нужна практика. В этом курсе ее много и подана она отлично.

1.3 Огромное кол-во туториалов по автоматизации. Книга Свейгарта породила целую волну материалов по "автоматизации". Если вбить на ютубе "python automation", то темы роликов будут от работы в Excel до знакомств в Tinder(десяток подобных видео, и алгоритм рекомендаций избавит от нехватки новых идей).

2. Более классический подход
Большинство программистов начинало именно так - хороший толстенький томик ввода в яп. В большинстве случаев, вам будут рекомендовать именно этот, можно сказать, проверенный годами подход.

2.1. Книги, которые мне кажутся наиболее удачными представителями 'классического' подхода:
- Лутц, Изучаем Python. Наверно самая рекомендуемая и популярная книга по питону. Может оказаться несколько перегруженной для начинающих(в этом нет ничего страшного), в таком случае стоит выбрать один из вариантов ниже.

3 замечательные книги, немного разные по стилю(можно выбрать что ближе), во всех 3 очень хорошая подача, именно для начинающих
-Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения, Мэтиз Эрик

-Программирование на Python 3. Подробное руководство, Марк Саммерфилд

-Программируем на Python, Доусон Майкл

2.2. https://stepik.org/course/67 - тот самый курс, его рекомендуют в каждом посте про изучение python, а если его там не окажется, то о нем вспомнят в комментах. Очень популярный(430к учащихся), возможно самый популярный курс по python на русском.

Звучит несколько иррационально, но в программировании, популярность учебного материала - верный признак качества. Правда работает это тогда, когда популярность - следствие рекомендаций уже ставших программистами(именно подобные отзывы и стоит искать при подборе уч. материалов). Поэтому, на туториалы с миллионами просмотров, из разряда ‘‘выучимся кодить за 15 минут’’ - правило не распространяется.

3. Академический подход
Кроме ряда очевидных положительных сторон, есть одна особенность(тоже положительная), которая сильно влияет на процесс изучения - подразумевается предварительная подготовка студентов(даже если, курс читается с нуля). И тут речь не столько о предмете, сколько о способностях к усвоению материала. У вузов есть система отбора, у хороших - довольно жесткая, к тому же высшее образование, в принципе и не претендует быть чем то простым(например, если что то можно объяснить за 10 минут, то это не буду растягивать на 2 часа).

3.1. 
https://youtu.be/KdZ4HF1SrFs Алгоритмы на Python 3 
https://youtu.be/fgf57Sa5A-A Практика программирования на Python 3
Два замечательных курса(МФТИ) Тимофея Хирьянова. Одни из лучших лекции по Python, и скорее всего, лучшие на русском.

3.2. Если все хорошо с английским, довольно интересный вариант:
https://youtu.be/nykOeWgQcHM -1 лекция из MIT 6.