前言
Python 开发常用的技术栈包括以下几个方面：
- Web 开发框架：Django、Flask、Tornado 等；
- 数据库连接和操作：SQLAlchemy、psycopg2、mysql-connector-python 等；
- 数据分析和科学计算：NumPy、pandas、SciPy、matplotlib 等；
- 机器学习和人工智能：TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Keras 等；
- 自然语言处理：NLTK、spaCy、gensim 等；
- 爬虫框架：Scrapy、BeautifulSoup、Selenium 等；
- 序列化和反序列化：JSON、pickle、msgpack 等；
- Web 开发工具：Bootstrap、jQuery、React 等；
- 单元测试：unittest、pytest、nose 等；
- 构建和打包工具：setuptools、py2exe、pyinstaller 等。
当然，Python 的应用场景非常广泛，还有很多其他的库和工具可供选择，以上只是其中的一部分。
一、Python所有方向的学习路线
刚开始学习python，如果你连完整的学习步骤都没有规划好，基本不可能学会python。他把Python所有方向路线做了整理，形成各个领域的知识点汇总。（图片太太太太太大了，这里放不了没完整版可以文末免费领取）
二、入门全套学习视频
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。
三、Python操作实例
学python就与学数学一样，是不能只看书不做题的，直接看步骤和答案会让人误以为自己全都掌握了，但是碰到生题的时候还是会一筹莫展。
因此在学习python的过程中一定要记得多动手写代码，教程只需要看一两遍即可。
四、Python就业项目实战
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作或者高报酬的兼职，下面是一些公司所能用到的实战项目，学完这些相信大家一定可以找到满意的工作。
11 Django框架
16 微信公众号
18 通用爬虫模块使用
…
21 数据分析
22 机器学习
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。
资料领取
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扫描下方CSDN官方认证二维码【免费获取】。
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