计算化学是一个广阔的领域，如今随着与化学相关的机器学习应用越来越多，计算化学更是如此。由于你没有具体说明你是什么，我假设你对量子化学感兴趣，因为它可以说是计算化学的主要研究领域。

我建议采用混合方法。通过编写与之相关的小段代码来学习理论并探索基本概念。例如，如果您正在阅读有关分子轨道的 Hückel 理论，您可以编写自己的系统求解器并使用Scipy等 python 包计算轨道能量和系数。

有一本Computational Quantum Chemistry这本书应用这种方法来解释基组理论及其对量子化学的重要性，虽然它应该使用 Excel 来完成，但它可以移植到 python。

当理论开始变得更广泛时，您可以编写小模块，这些小模块可以在更高级概念的后续实现中一起使用。例如，在涉及电子结构计算时，您可以编写一个模块来计算电子的 kinect 能量，另一个模块用于单电子积分，另一个模块用于二电子积分等等。通过这种方式，您可以涵盖您对理论和编码的兴趣，并真正理解您正在研究的概念的应用。

关于量子化学的好参考书，有Modern Quantum Chemistry 和Introduction to Computational Chemistry。两者都非常注重理论，本身并不涉及编程，但涵盖了算法的许多实现细节。Sherrill 教授小组页面有很多关于多种量子化学方法的材料，并且许多伴随这些主题的视频讲座。一些可用的注释与代码实现有关。

最后但同样重要的是，如果您想立即开始编码，您可以寻找基于 python 的开源项目，例如PyQuante、PySCF或Psi4，并通过查看和修改他们的代码来学习。虽然低级代码主要是 C。这样你就可以用量子化学软件的实际 python 实现来补充你的理论研究。

（和你一样，我是一名化学研究生。一段时间以来，我一直在计划启动一个辅助项目来实施 Hartree-Fock SCF 作为一种学习体验。让另一个对计算化学感兴趣的人一起工作会很棒。我的联系人如果您想取得联系，详细信息在我的个人资料中）