一文講清Python的7大學(xué)習(xí)路線!(建議收藏)
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前端:Python是一種解釋型的腳本語言,開發(fā)效率高,所以非常適合用來做Web開發(fā)。Python有上百種Web開發(fā)框架,有很多成熟的模板技術(shù),選擇Python開發(fā)Web應(yīng)用,不但開發(fā)效率高,而且運(yùn)行速度快。
后端:后端要開發(fā) 服務(wù)進(jìn)程,處理前端http請(qǐng)求,返回相應(yīng)的數(shù)據(jù)。通常包括數(shù)據(jù)的 查詢、增加、刪除、修改。
全棧:全棧工程師顧名思義,涉獵必須廣,從Pyhton前后端開發(fā)到界面設(shè)計(jì)、爬蟲、測(cè)試、運(yùn)維等,都需要熟練掌握。粗暴地說,Python全棧工程師相當(dāng)于一條流水線,雖然能一人做多人的工作,但關(guān)鍵在于他具有全局思維。


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對(duì)于Python數(shù)據(jù)分析師來說,需要掌握以下知識(shí):
1、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(yù)測(cè)和用戶畫像等、
2、掌握數(shù)據(jù)分析模型的固化及部署工作,可進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模、挖掘、清洗
3、可實(shí)現(xiàn)包括數(shù)據(jù)交互、特征提取、數(shù)據(jù)挖掘、分析報(bào)告等
4、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
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對(duì)于Python運(yùn)維工程師來說,需要掌握以下知識(shí)結(jié)構(gòu):
1、精通Python開發(fā),應(yīng)對(duì)企業(yè)各種自動(dòng)化場(chǎng)景
2、可輕松開發(fā)運(yùn)維自動(dòng)化工具,提升工作效率
3、可實(shí)現(xiàn)運(yùn)維工作流程化,大幅降低無序性實(shí)現(xiàn)運(yùn)維可視化,可開發(fā)基于Web自動(dòng)化工具
4、可實(shí)現(xiàn)基于云端的DMDB自動(dòng)化系統(tǒng)自開發(fā)
5、可實(shí)現(xiàn)從0開發(fā),基于Ansible基礎(chǔ)設(shè)施即代碼平臺(tái)
6、可構(gòu)建具有WEB-Terminal和運(yùn)維審計(jì)能力的堡壘機(jī)系統(tǒng)
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對(duì)于Python爬蟲工程師來說,需要掌握以下知識(shí)結(jié)構(gòu):
1、可熟練使用Python語言,熟悉常用爬蟲框架如Scrapy等
2、熟練使用selenium,Lxml,Bs4對(duì)Xml,Html的文本進(jìn)行抓取解析清理
3、對(duì)管理網(wǎng)站的cookie實(shí)效性處理有經(jīng)驗(yàn)
4、熟悉反爬蟲、驗(yàn)證碼識(shí)別技術(shù),有能力解決復(fù)雜的反爬限制
5、具備豐富的多線程、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn),掌握開源爬蟲框架Scrapy
6、掌握分布式爬蟲技術(shù),可設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集策略,提升數(shù)據(jù)采集效率及質(zhì)量
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