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

 

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。

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