python学习路线

　　

python开发好学吗?零基础多久能学会呢?

　　Python语言相对于其他的编程语言来说,学习起来更加简单一些,适合零基础人员学习,也是初学者的首选,入门比较简单,不过想要精通也是具有一定难度的,需要付出时间和精力好好学习;学习Python的周期,如果选择培训为主要,学习周期更短,五个月左右就可以掌握了,如果自学的话,周期是难以确定的,需要依据个人的实际情况来决定的.

　　

Python自己学习怎么开始?

　　这里根据行业变化和企业用人需求整理了一份Python全栈开发的学习路线,对于不知道从哪开始的初学者而言,可参考这份大纲来进行学习,希望可以帮助到你~

　　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203作

　　5. 熟练运用Linux203作系统命令及环境配置

　　6. 熟练使用MySQL,掌握数据库高级203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、Linux203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203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203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203作,掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等203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203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.

　　

python找工作需要学习那些方面.求一个学习路线,web

　　python web 框架现在比较流行的是:

　　Django:大型框架,功能强大,也比较复杂.

　　flask:轻量级框架,简单易学.

　　建议先打好python的语言基础,然后先学习用flask做一两个web app,再学习Django.

　　

PYTHON学习过程快么?需要多久,我想在北京报一个培训班.

　　python是一门简单易学的语言,不过这也是相对的.有其他语言基础的人学起来会觉得很容易,但是一点基础没有的学起来也不是那么容易的.具体需要多久就看你自己的学习毅力了.快的1个月.慢的几个月.培训班好像现在没有几个培训python的吧.北京这块好像有2家.一家是中谷教育,一家是金源万博.不过据小道消息透露,中谷是3个月的课程.比较偏向实战项目开发.金源万博课程也是3个月左右.不过至今没开班.忘采纳!

　　

自学python需要做什么笔记

　　python的书很多 , 但是好书不多, 经过我这么多年的python学习,我总结出了一个python学习的读书路线:

　　python简明教程: 让你大体上了解一下python, 最好是能够独立完成最后一个练习项目之后再看别 的书;

　　python学习手册, python基础教程,python核心编程, 这三本书都是讲基础的, 但是都有不足又相互补充 , 我建议你随便挑一本开始看, 当看到某个地方有些不明白的时候, 去看看另外两本书里对应的章节, 有的时候你会恍然大悟的;

　　

学python以后走什么方向

　　Python语言本身所具有的优势,决定了从事Python学习的开发工程师,相较于其他编程语言,拥有更多岗位选择:

　　1

　　就业方向一:web开发

　　web开发在国内的发展也非常好,因为Python的web开发框架是最大的一个优势,如果你用Python搭建一个网站只需要几行的代码就可以搞定,非常简洁,比如国内的豆瓣、知乎、拉勾网等.

　　2

　　就业方向二:网络爬虫

　　现在学习Python的人员当中很大一部分的人是在学习爬虫,这也是Python的一大优势之一,最早用Python做网络爬虫的是谷歌.

　　Python写爬虫有非常大的优势:

　　跨平台,对Linux和windows都有不错的支持

　　科学计算,数值拟合:Numpy、Scipy

　　可视化:2d:Matplotlib（做图很漂亮）,3d:Mayavi 2

　　复杂网络:Networkx

　　统计:与R语言接口:Rpy

　　交互式终端

　　网站的快速开发

　　3

　　就业方向三:数据挖掘分析

　　Python所拥有的完整的生态环境十分有利于进行数据分析处理,比如,"大数据"分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库203作等,都可以通过Python中的十分成熟的模块来完成.

　　4

　　就业方向四:服务器运维

　　运维也不陌生,最开始一批学习Python的人,就是运维和测试的在职人员.因为Python对于他们的工作起到了很大的作用,所以使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择.

　　5

　　就业方向五:Python自动化测试

　　Python这门语言十分高效,只要是和自动化有关系的,它可以发挥出巨大的优势,目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率. 用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了,Python自动化测试的起薪一般也都是15K左右,所以测试的小伙伴也需要学习Python哦

　　6

　　就业方向六:人工智能

　　人工智能的发展潜力和钱途就不说了吧,大家都知道的,是最目前具有发展潜力的发展方向了.

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　　就业方向七:Python web全栈工程师

　　Python web全栈工程师 全栈工程师是指掌握多种技能,并能利用多种技能独立完成产品的人.也叫全端工程师(同时具备前端和后台能力),英文Full Stack developer.全栈工程师不管在哪个语言中都是人才中的人才,而Python web全栈工程师工资基本上都高出20K,所以如果你能力足够,首选就是Python web全栈工程师.