學習有方向，提升有方法！

Python 是一門適合新手入門的編程語言，現(xiàn)在有不少程序員業(yè)余時間在學習 Python。但是在 Python 學習過程中，我們往往都會有一個疑問。

Python 學習完基礎語法知識后，如何進一步提高？

Python 的應用范圍之廣，我們可以在各行各業(yè)各種職位發(fā)現(xiàn) Python 的身影，可以說 Python 是應用最廣的編程語言。與之相對的，如何選擇 Python 進階學習提升方向呢？

這里，我根據(jù)國內(nèi)招聘市場的Python熱門崗位，貼合企業(yè)需求，以就業(yè)為導向，向大家提供 6 個提升方向，助您成為 Python 全能人才！

下面我以思維導圖的形式展示給大家，它不僅可以作為進階學習的指導，也是一個完整的 Python 學習路線圖。

如果你想要了解更詳細的 Python 提升內(nèi)容的話，就接著往下看吧！

Python全棧工程師

即從前端頁面的實現(xiàn)，到后臺代碼的編寫，再到數(shù)據(jù)庫的管理，一人可以搞定一個公司網(wǎng)站的所有事情，真正實現(xiàn)全棧開發(fā)。

全棧只是個概念，也分很多種類。真正的全棧工程師涵蓋了 Web 開發(fā)、DBA 爬蟲、測試、運維，要學的內(nèi)容那是相當?shù)木蘖俊＞?Web 開發(fā)方向而言需要學習的內(nèi)容：前端知識，包括 HTML5、CSS3、JS、Jquery、Ajax。后端至少需要能夠熟練使用 Django 和 Tornado，當然會 Flask 更好。

Python 全棧工程師是比較受歡迎的一類人才，本身 Python 語言具備全端開發(fā)的能力，所以 Python 的全棧工程師也比較多。

對于Python全棧工程師來說，需要掌握以下知識結構：

掌握 HTTP 協(xié)議，Html5 & CSS、JS 和 Jquery 原理以及應用實戰(zhàn)；
根據(jù) UI 設計，開發(fā)常見 Web 網(wǎng)站的前端頁面以及特效、性能優(yōu)化；
瀏覽器調(diào)試、元素查看、數(shù)據(jù)分析與性能調(diào)優(yōu)；
PC 端和移動端 Web 開發(fā)及跟后臺進行數(shù)據(jù)通信；
掌握當前市場流行的前后端分離開發(fā)模式及前端 React 框架；
掌握 Web 服務器的工作流程，掌握企業(yè)常用 Web 框架 Django、Flask、Tornado 等；
根據(jù)產(chǎn)品需求和業(yè)務邏輯，可設計出可擴展的數(shù)據(jù)庫表結構；
可根據(jù)業(yè)務流程圖，開發(fā) Web 網(wǎng)站的后臺業(yè)務和應用架構；
可設計符合一線互聯(lián)網(wǎng)廠商的 Restful API 接口。

已經(jīng)具備中高級 Python Web 全棧開發(fā)工程師開發(fā)工程師能力，市面薪資可達 12K-18K。

爬蟲工程師

爬蟲最終目的是提供數(shù)據(jù)，爬蟲工程師要做的就是編寫一個程序，這個程序會自動抓取并保存下獲得的信息。但與數(shù)據(jù)分析不一樣，爬蟲工程師一般來說是按照別人的需要去抓取數(shù)據(jù)，至于數(shù)據(jù)價值的挖掘就和他們沒什么關系了。

Python 在爬蟲方面有許多工具上的積累。例如，用于模擬 HTTP 請求的 Requests、用于 HTML DOM 解析的 PyQuery / BeautifulSoup、用于自動化分布式爬取任務的 Scrapy，都使得 Python 成為數(shù)據(jù)爬取的首選語言之一。

對于爬蟲工程師來說，需要掌握以下知識結構：

掌握分布式爬蟲和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的分析與設計技巧；
掌握多平臺相關信息的抓取分析；
掌握高性能爬蟲系統(tǒng)的開發(fā)技巧；
掌握實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的抓取、解構，去重、分類，過濾等能力；
具有內(nèi)容提取、處理、結構化、過濾等數(shù)據(jù)處理，并設計存儲結構能力；
掌握常用爬蟲工具與框架，掌握高并發(fā)數(shù)據(jù)存儲與 Redis 數(shù)據(jù)庫編程；
掌握反爬蟲機制和與網(wǎng)站限制破解方法；
掌握 Selenium 與 PhantomJS 開發(fā)技術；
分布式爬蟲部署環(huán)境搭建。

已經(jīng)具備中高級 Python 爬蟲工程師能力，市面薪資可達 12K-18K。

數(shù)據(jù)分析&數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)分析工程師負責對數(shù)據(jù)進行提取，清洗，分析（用描述統(tǒng)計量，趨勢分析，多維度分析，假設檢驗等統(tǒng)計常用方法對數(shù)據(jù)進行分析），總結結論并提出建議。以幫助公司形成業(yè)務決策。

Python 所擁有完整的生態(tài)環(huán)境，十分有利于進行數(shù)據(jù)分析處理，比如，“大數(shù)據(jù)”分析所需要的分布式計算、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)庫操作等，都可以通過 Python 中的十分成熟的模塊完成。

對于數(shù)據(jù)分析工程師來說，需要掌握以下知識結構：

熟悉主流的數(shù)據(jù)挖掘建模算法，如數(shù)據(jù)分析、分類預測、用戶畫像等；
掌握數(shù)據(jù)分析模型的固化及部署工作；
可進行進行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模、挖掘、清洗；
可實現(xiàn)包括數(shù)據(jù)交互、特征提取、數(shù)據(jù)挖掘、分析報告等；
熟練使用 Pandas，Numpy， Matplotlib 等工具分析數(shù)據(jù)，做數(shù)據(jù)的可視化，并能解釋數(shù)據(jù)分布。

已經(jīng)具備 Python 數(shù)據(jù)分析 & 挖掘工程師能力，市面薪資可達 10K-18K。

人工智能&機器學習

人工智能是現(xiàn)在大火的一個領域，這讓 Python 語言的未來充滿了無限的潛力。Python 足夠動態(tài)、具有足夠性能，這是 AI 技術所需要的技術特點。

對于AI工程師來說，需要掌握以下知識結構：

機器學習算法：LR（邏輯回歸）/SVM（支持向量機）/決策樹（傳統(tǒng)的分類和聚類），DNN（深度神經(jīng)網(wǎng)絡），CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡）；
CNN 網(wǎng)絡模型：AlexNet，GoogleNet 和 ResNet；
框架：Coffee，TensorFlow；
硬件：GPGPU（General Purpose Computing on GPU，即在圖形處理器上進行通用計算），F(xiàn)PGA（Field－Programmable Gate Array，即現(xiàn)場可編程門陣列）。

已經(jīng)具備機器學習工程師能力，市面薪資可達 20K-30K。

Python運維自動化

Python 在服務器運維部分也占有一席之地。目前幾乎所有 Linux 發(fā)行版中都自帶了 Python 解釋器，使用 Python 腳本進行批量化的文件部署和運行調(diào)整都成了 Linux 服務器上很不錯的選擇。

而傳統(tǒng)運維市場逐漸萎縮，越來越多的互聯(lián)網(wǎng)公司開始倡導 DevOps 文化。內(nèi)部原本很多的單一運維崗、開發(fā)崗已實現(xiàn)了職能融合，形成快速可持續(xù)集成、部署、敏捷開發(fā)和平臺化協(xié)作模式，從而實現(xiàn)開發(fā)&運維—體化的協(xié)同模式，即 DevOps。

通討這種模式的推行，相關業(yè)務部門的部薯頻率提高 30 倍，交付時間縮短 200 倍；他們的故障減少了 60 倍，恢復速度提高了 168 倍。DevOps 將會是 2021-2025 年各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)大力推行的高效模式。