零基礎(chǔ)如何系統(tǒng)地自學(xué)Python編程？
零基礎(chǔ)如何系統(tǒng)地自學(xué)Python編程？絕大多數(shù)零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行者學(xué)習(xí)編程的目的就是想找一份高薪有發(fā)展前景的工作，哪個(gè)編程語言就業(yè)前景好越值得學(xué)習(xí)。零基礎(chǔ)的同學(xué)學(xué)Python是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。
對(duì)于零基礎(chǔ)的初學(xué)者最迷茫的是不知道怎樣開始學(xué)習(xí)，建議采用視頻+書籍的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)。看視頻學(xué)習(xí)可以迅速掌握編程的基礎(chǔ)語法，邊看視頻邊敲代碼可以快速入門熟練語法。看書學(xué)習(xí)并不是要整本書都看，可以把書放到手邊當(dāng)遇到不懂的地方可以當(dāng)作工具書來用。老師今天分享下Python學(xué)習(xí)路線：
系統(tǒng)地自學(xué)Python分為以下五個(gè)階段：
一、Python基礎(chǔ)階段
掌握python腳本、python界面編程能力、數(shù)據(jù)庫、基本爬蟲、多線程多進(jìn)程開發(fā)能力，可以勝任基本的python開發(fā)工作。知識(shí)點(diǎn)：
1.數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)：Python概述、進(jìn)制以及進(jìn)制轉(zhuǎn)換、原碼、反碼、補(bǔ)碼、第一個(gè)Python程序、終端讀取與打印等。
2.運(yùn)算符與表達(dá)式：關(guān)鍵字和標(biāo)識(shí)符、算術(shù)運(yùn)算符、python數(shù)據(jù)類型、賦值運(yùn)算符、運(yùn)算符、復(fù)合運(yùn)算符、條件控制語句(if..else...)、邏輯運(yùn)算符等。
3.循環(huán)：循環(huán)語句之while、循環(huán)語句之for、break與continue語句等。
4.基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Number與數(shù)學(xué)函數(shù)操作、String(查找，替換，下標(biāo)索引、列表(常用)、元組、字典(常用)、set集合、迭代器與生成器(常用)、函數(shù)概述等。
5.函數(shù)：函數(shù)的調(diào)用、簡(jiǎn)單函數(shù)的定義、函數(shù)的返回值、傳遞參數(shù)、關(guān)鍵字參數(shù)、默認(rèn)參數(shù)、不定長(zhǎng)參數(shù)、匿名函數(shù)、裝飾器、偏函數(shù)、回調(diào)函數(shù)、變量的作用域、遞歸函數(shù)、目錄遍歷、遞歸遍歷目錄、棧模擬遞歸遍歷目錄(深度遍歷)、隊(duì)列模擬遞歸遍歷目錄(廣度遍歷)等。
6.模塊：模塊概述使用標(biāo)準(zhǔn)庫中的模塊使用自定義模塊name屬性包的概述安裝第三方模塊virtualenv與時(shí)間相關(guān)模塊。
7.面向?qū)ο缶幊蹋好嫦驅(qū)ο笏枷搿㈩惻c對(duì)象、類的方法與屬性、構(gòu)造函數(shù)與析構(gòu)函數(shù)、self的使用、重寫__ repr__ 與__str__ 函數(shù)、訪問限制等。
8.繼承、封裝、多態(tài) ：?jiǎn)卫^承的實(shí)現(xiàn)、多繼承的實(shí)現(xiàn)、函數(shù)重寫、人開槍射擊子彈小案例、多態(tài)、對(duì)象屬性與類屬性、類方法與靜態(tài)方法等。
9.面向?qū)ο蟾唠A：動(dòng)態(tài)添加屬性方法、property、運(yùn)算符重載、發(fā)郵件與發(fā)短信等。
10.文件操作與異常處理：StringIO與BytesIO、文件的管理操作、文件讀寫(csv、txt)操作、異常處理等。
11.高階函數(shù)與測(cè)試：調(diào)試(打印、斷言、logging、pdb)
12.排列組合與正則表達(dá)：破解密碼(排列、組合、排列組合)、正則表達(dá)等。
13.網(wǎng)絡(luò)編程：TCP/IP簡(jiǎn)介、TCP編程、UDP編程等。
二、Linux和數(shù)據(jù)庫階段
掌握Linux操作系統(tǒng)管理技術(shù)，可以搭建幾乎所有Linux環(huán)境服務(wù)器。知識(shí)點(diǎn)：
1.Linux操作系統(tǒng)：常見操作系統(tǒng)、操作系統(tǒng)發(fā)展歷史、系統(tǒng)的使用、Linux版本、Linux應(yīng)用領(lǐng)域、虛擬機(jī)與Vmware的安裝、Linux版本與Ubuntu 16.04、配置自己的Linux系統(tǒng)、編程IDE的安裝、apt-get安裝軟件包。
2.文件系統(tǒng)與用戶管理：目錄訪問、文件與目錄的管理、文件的權(quán)限、用戶管理。
3.文本操作命令：文本命令、文本編輯器Vi/Vim。
4.網(wǎng)路命令、進(jìn)程管理與服務(wù)配置：網(wǎng)絡(luò)管理命令、系統(tǒng)目錄、重要系統(tǒng)文件、設(shè)置開機(jī)啟動(dòng)與登陸啟動(dòng)、IP配置、服務(wù)的啟動(dòng)停止、防火墻配置。
5.Shell編程與bash、源文件編譯：基礎(chǔ)IO操作、流程控制、定義變量與環(huán)境變量、腳本傳參、定時(shí)任務(wù)、定時(shí)系統(tǒng)操作。
6.版本控制：Git的安裝與配置、GitHub的注冊(cè)與使用、Clone與Fork、Git常用命令、標(biāo)簽、分支與源、多人協(xié)作開發(fā)。
7.MySQL基本使用：MySQL的安裝、MySQL簡(jiǎn)介、MySQL基本命令腳本、MySQL與Python的交互。
8.MongoDB的基本使用：MongoDB安裝、MongoDB的基本操作。
9.Redis的基本使用：Redis安裝、Redis的基本操作、Redis的數(shù)據(jù)類型、Redis的備份與恢復(fù)。
三、Python web開發(fā)
掌握Python后端框架，解決前后端Web開發(fā)問題，知識(shí)點(diǎn)：
1.HelloDjango：BS/CS,MVC/MTV、Django請(qǐng)求流程、Admin管理。
2.Models：ORM、模型字段屬性、CRUD、聚合函數(shù)，F(xiàn),Q對(duì)象。
3.Models&Templates：模型對(duì)應(yīng)關(guān)系、模板加載、靜態(tài)資源、模板語法。
4.Views：路由規(guī)則、反向解析、請(qǐng)求與響應(yīng)、會(huì)話技術(shù)cookie,token,ses-sion、文件上傳。
5.Advanced：驗(yàn)證碼、分頁器、類視圖、中間件、日志、緩存、信號(hào)、Cerlery、用戶權(quán)限，用戶角色。
6.RESTful：REST概念、HelloREST、數(shù)據(jù)序列化、請(qǐng)求與響應(yīng)、視圖，轉(zhuǎn)換器、關(guān)系，超鏈接、認(rèn)證和權(quán)限。
四、Python爬蟲階段
掌握分布式多線程大型爬蟲技術(shù)，能開發(fā)企業(yè)級(jí)爬蟲程序。
1.多線程原理：同步與異步、串聯(lián)與并發(fā)、線程、開辟一個(gè)線程、線程安全與線程鎖、多線程隊(duì)列。
2.協(xié)程：線程的局限、協(xié)程的定義與原理、協(xié)程的實(shí)現(xiàn)。
3.爬蟲的概念及相關(guān)工具：爬蟲的概念及作用、HTTP協(xié)議原理、工具的安裝、使用。
4.Python http libs：urllib的使用、示例requests庫的使用、bs4庫的使用、xpath語法。
5.爬蟲實(shí)戰(zhàn)：使用requests編寫-個(gè)簡(jiǎn)單爬蟲、改造requests爬蟲為多線程版、利用redis改造多線程版爬蟲至分布式。
6.scrapy框架：scrapy安裝、創(chuàng)建項(xiàng)目、創(chuàng)建spider文件，編寫parse方法、scrapy子命令、運(yùn)行scrapy爬蟲程序、命令行傳遞參數(shù)、進(jìn)一步解析二級(jí)頁面、parse方法之前傳遞參數(shù)、導(dǎo)出json、Csv格式的數(shù)據(jù)、scrapy爬蟲的狀態(tài)保存、item的定義、item的使用、pipeline的使用、使用pipeline將items存儲(chǔ)至MySQ、Lscrapy整體架構(gòu)、downloadermiddleware、使用downloadermiddleware實(shí)現(xiàn)IP代理池、spidermiddleware、scrapy插件、scrapy-redis。
7.量化交易：自動(dòng)化交易理論、Python量化交易框架。
五、Python機(jī)器學(xué)習(xí)階段
掌握Python數(shù)據(jù)挖掘分析，入門人工智能。知識(shí)點(diǎn)：
1.jupyter入門：jupyter軟件安裝、jupyter入門、numpy學(xué)習(xí)。
2.pandas：pandas入門、pandas-Series、pandas數(shù)據(jù)丟失、pandas索引、pandas數(shù)據(jù)處理、基于Pandas的人臉識(shí)別技術(shù)。
3.scipy：scipy學(xué)習(xí)
4.matpoltlib：數(shù)據(jù)可視化的概念、可視化圖表的繪制、動(dòng)畫及交互渲染、數(shù)據(jù)的合并與分組。
5.KNN：臨近算法、預(yù)處理、KNN相關(guān)函數(shù)。
6.線性回歸與邏輯斯蒂回歸：線性回歸、邏輯斯蒂回歸。
7.決策樹與貝葉斯：貝葉斯學(xué)習(xí)、決策樹學(xué)習(xí)。
8.SVM與K均值聚類：SVC學(xué)習(xí)
9.Kmeans：Kmeans學(xué)習(xí)
10.機(jī)器學(xué)習(xí)框架TensorFlow：機(jī)器學(xué)習(xí)、權(quán)重分配與優(yōu)選方案、深度學(xué)習(xí)、自動(dòng)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、AI網(wǎng)絡(luò)的描述。
11.自然語言處理與社交網(wǎng)絡(luò)處理：文本數(shù)據(jù)處理、自然語言處理及NLTK、主題模型、LDA、圖論簡(jiǎn)介、網(wǎng)絡(luò)的操作及數(shù)據(jù)可視化。
國(guó)外Python的使用率非常高，但在國(guó)內(nèi)Python是近幾年才火起來，Python正處于高速上升期市場(chǎng)對(duì)于Python開發(fā)人才的需求量急劇增加，學(xué)習(xí)Python的前景比較好。
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