零基础学Python不迷茫——基本学习路线及教程！

什么是Python？

在过去的2018年里，Python成功的证明了它自己有多火，它那“简洁”与明了的语言成功的吸引了大批程序员与大数据应用这的注意，的确，它的实用性的确是配的上它的热度。

 

Python语言的优势是什么？

1. Python编程简单直接，更适合初学编程者，让初学者专注于编程逻辑，而不是困惑于晦涩的语法细节上。

2. 易学，Python入手非常快，学习曲线非常低，可以直接通过命令行交互环境来学习Python编程。

3. 免费/开源 Python的所有内容都是免费开源的，这意味着你不需要花一分钱就可以免费使用Python，并且你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。

4. 面向对象 Python既支持面向过程，又支持面向对象，这样编程就更加灵活。

5. 教育部考试中心于2017年10月发布通知，决定自 2018年3月起，在计算机二级考试加入了“Python 语言程序设计”科目，Python越来越流行。

 

以下是学习Python的线路图及各阶段需要掌握的知识内容。希望能帮到小伙伴们。

 

第一阶段：Python核心编程

学习目标

1. 掌握Python基础语法, 具备基础的编程能力；

2. 建立起编程思维以及面向对象程序设计思想；

主要内容

• 计算机组成原理

• Python开发环境

• Python基础语法

• 高级变量类型

• 给程序添加逻辑

• 面向过程编程思想

• 面向对象编程思想

• 常规算法实现

• 模块和包

第二阶段：Python高级编程

学习目标

1. 掌握Python多平台的迁移；

2. 掌握程序设计中处理并发相关技术, 并能够编写支持高并发量的网络程序；

3. 掌握正则表达式语法规则以及Python处理正则表达式的re模块, 能够实现对字符串进行复杂模式匹配；

4. 掌握Python常用第三方库的使用；

主要内容

• Python多平台迁移

• Python常用第三方库

• 文件处理与持久化

• 网络编程

• 聊天服务器开发

• 线性代数基础

 

第三阶段：数据库SQL

学习目标

1. 掌握关系型数据库表的设计；

2. 掌握数据的增删改查；

3. 掌握Python数据库操作的库；

4. 掌握MySQL操作相关技术, 熟练编写各种数据库操作SQL语句, 并能够进行Python与MySQL之间的数据交互；

主要内容

• 数据原理

• 数据持久化方案

• Mysql 数据库

• MongoDB 数据库

• Redis 数据库

 

第四阶段：前端开发

学习目标

1. 可根据UI设计提供的设计图，独立开发Web网站的前端页面；

2. PC端和移动端页面交互和特效；

3. 前端页面性能优化；

主要内容

• PC端开发实战流程

• Html5和CSS3

• JavaScript编程

• DOM操作

• JQuery插件使用

第五阶段：Web全栈开发

学习目标

1. 根据产品原型图，独立开发Web网站的前端界面；

2. 根据业务流程图，开发Web网站的后台业务；

3. 根据Web框架的设计，开发出对应的数据库；

4. 缓存服务器的操作和设计；

5. 异步任务的实现；

6. 

    

   主要内容

• Linux 服务器配置

• Python Flask 开发

• Python Django 开发

• RESTful 接口开发

• 数据化项目开发

• 中间件开发

• 测试驱动开发

• 网站部署与管理

• 异步任务的实现

第六阶段：网络爬虫与搜索引擎

学习目标

1. 实现定向抓取互联网上的海量信息；

2. 掌握爬虫的工作原理和设计思想；

3. 掌握反爬虫机制；

4. 掌握反反爬虫的机制；

5. 掌握运用爬虫框架实现分布式爬虫；

6. 掌握主流的爬虫框架实现数据采集；

主要内容

• 爬虫工作原理

• 反爬虫机制

• 北京房价数据爬取

• 分布式数据采集

• 定向抓取互联网信息

• 制定爬虫采集系统

 

第七阶段：数据分析

学习目标

1. 掌握数据挖掘基础工具使用；

2. 掌握数据挖掘处理数据方法；

3. 深入分布式文件系统HDFS

4. 理解分布式资源管理框架Yarn

5. 掌握分布式计算框架Spark

主要内容

• 数据探索

• 数据处理

• 数据可视化

• 数据统计方法

• 数据挖掘与建模

• 模型评价与分析

• Hadoop-Spark

• 金融数据量化分析

• 北京房价预测

• 水色图像水质评价

 

第八阶段：人工智能

学习目标

1. 掌握机器学习的基本算法原理；

2. 掌握常见流派及几大要素介绍；

3. 掌握分类、聚类、回归、神经网络；

4. 掌握常用库scikit-learn；

5. 掌握图像识别、检测的实现；

主要内容

• 机器学习sklearn

• 逻辑回归

• TensorFlow 框架

• 朴素贝叶斯

• 支持向量机

• K-means算法

• 决策树

• CNN-人脸识别

• RNN-语言建模

 

以上就是目前个人认为比较好的几个Python的发展规划和前景，希望上面所写的能让你学习Python有个好的流程，不至于晕头转向。

本文到此就告一段落了，喜欢本文的小伙伴可以转发或点波关注喔！

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