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什麼是Python?
在過去的2017年裡,Python開發者在全球快速增長,國內小夥伴學習 Python 的熱情一路高漲。同時,PYPL發佈7月編程語言指數榜,Python 在今年5月首次超越 Java 拿下榜首位。此外,作為人工智能的主要編程語言,在人工智能風口已經到來的 2018 年以及未來的幾年,Python勢必繼續高歌。據統計,現在初級python工程師的起薪一般在10-15K。
Python語言的優勢是什麼?
- Python編程簡單直接,更適合初學編程者,讓初學者專注於編程邏輯,而不是困惑於晦澀的語法細節上。
- 易學,Python入手非常快,學習曲線非常低,可以直接通過命令行交互環境來學習Python編程。
- 免費/開源 Python的所有內容都是免費開源的,這意味著你不需要花一分錢就可以免費使用Python,並且你可以自由地發佈這個軟件的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟件中。
- 面向對象 Python既支持面向過程,又支持面向對象,這樣編程就更加靈活。
- 教育部考試中心於2017年10月發佈通知,決定自 2018年3月起,在計算機二級考試加入了“Python 語言程序設計”科目,Python越來越流行。
以下是學習Python的線路圖及各階段需要掌握的知識內容。希望能幫到小夥伴們。
第一階段:Python核心編程
學習目標
- 掌握Python基礎語法, 具備基礎的編程能力;
- 建立起編程思維以及面向對象程序設計思想;
主要內容
- 計算機組成原理
- Python開發環境
- Python基礎語法
- 高級變量類型
- 給程序添加邏輯
- 面向過程編程思想
- 面向對象編程思想
- 常規算法實現
- 模塊和包
第二階段:Python高級編程
學習目標
- 掌握Python多平臺的遷移;
- 掌握程序設計中處理併發相關技術, 並能夠編寫支持高併發量的網絡程序;
- 掌握正則表達式語法規則以及Python處理正則表達式的re模塊, 能夠實現對字符串進行復雜模式匹配;
- 掌握Python常用第三方庫的使用;
主要內容
- Python多平臺遷移
- Python常用第三方庫
- 文件處理與持久化
- 網絡編程
- 聊天服務器開發
- 線性代數基礎
第三階段:數據庫SQL
學習目標
- 掌握關係型數據庫表的設計;
- 掌握數據的增刪改查;
- 掌握Python數據庫操作的庫;
- 掌握MySQL操作相關技術, 熟練編寫各種數據庫操作SQL語句, 並能夠進行Python與MySQL之間的數據交互;
主要內容
- 數據原理
- 數據持久化方案
- Mysql 數據庫
- MongoDB 數據庫
- Redis 數據庫
第四階段:前端開發
學習目標
- 可根據UI設計提供的設計圖,獨立開發Web網站的前端頁面;
- PC端和移動端頁面交互和特效;
- 前端頁面性能優化;
主要內容
- PC端開發實戰流程
- Html5和CSS3
- JavaScript編程
- DOM操作
- JQuery插件使用
第五階段:Web全棧開發
學習目標
- 根據產品原型圖,獨立開發Web網站的前端界面;
- 根據業務流程圖,開發Web網站的後臺業務;
- 根據Web框架的設計,開發出對應的數據庫;
- 緩存服務器的操作和設計;
- 異步任務的實現;
主要內容
- Linux 服務器配置
- Python Flask 開發
- Python Django 開發
- RESTful 接口開發
- 數據化項目開發
- 中間件開發
- 測試驅動開發
- 網站部署與管理
- 異步任務的實現
第六階段:網絡爬蟲與搜索引擎
學習目標
- 實現定向抓取互聯網上的海量信息;
- 掌握爬蟲的工作原理和設計思想;
- 掌握反爬蟲機制;
- 掌握反反爬蟲的機制;
- 掌握運用爬蟲框架實現分佈式爬蟲;
- 掌握主流的爬蟲框架實現數據採集;
主要內容
- 爬蟲工作原理
- 反爬蟲機制
- 北京房價數據爬取
- 分佈式數據採集
- 定向抓取互聯網信息
- 制定爬蟲採集系統
第七階段:數據分析
學習目標
- 掌握數據挖掘基礎工具使用;
- 掌握數據挖掘處理數據方法;
- 深入分佈式文件系統HDFS
- 理解分佈式資源管理框架Yarn
- 掌握分佈式計算框架Spark
主要內容
- 數據探索
- 數據處理
- 數據可視化
- 數據統計方法
- 數據挖掘與建模
- 模型評價與分析
- Hadoop-Spark
- 金融數據量化分析
- 北京房價預測
- 水色圖像水質評價
第八階段:人工智能
學習目標
- 掌握機器學習的基本算法原理;
- 掌握常見流派及幾大要素介紹;
- 掌握分類、聚類、迴歸、神經網絡;
- 掌握常用庫scikit-learn;
- 掌握圖像識別、檢測的實現;
主要內容
- 機器學習sklearn
- 邏輯迴歸
- TensorFlow 框架
- 樸素貝葉斯
- 支持向量機
- K-means算法
- 決策樹
- CNN-人臉識別
- RNN-語言建模
以上就是目前比較好的幾個Python的發展規劃和前景,讓你學習Python有個流程,不在會暈頭轉向。
為了幫助小夥伴們更好的學習Python,技術學派整理了Python的相關學習視頻及學習路線圖。
關注“技術學派”後,評論轉發文章,私信回覆:
Python學習希望我的回答對您能有幫助,另外,如果在學習過程中有技術問題可以和我交流交流。
技術學派
我的python基本上是自學的,雖然並不能稱之為專業,但是現在已經基本具備了用python編程的能力以及進一步深入學習python的能力。這裡就和大家分享一下我學python的經歷。
我用python的主要目的是用來處理實驗數據。雖然在科研工作中,實驗數據的處理用OriginLab更多一些,但是利用程序處理的話最大的優點就是可以進行批量處理和代碼的循環利用。
需要注意的是,python的內容是有很多的。你是不可能學完的。比較好的辦法就是了解python的 優缺點,然後把最基本的學完,之後在練習和實踐的過程中慢慢訓練和提高。
我學python的過程分為以下幾步。
學習基本操作
包括一些基本的文本操作、字符串操作、數列操作等等。當時我看的是pyhon官網上的內容,網址是www.python.org。但是我後來發現這些內容並不適合學習,比較好的辦法還是應該找一些適合自己的書。這裡我推薦幾本書給大家:
《Python基礎教程》
《笨辦法學Python》
《與孩子一起學編程》
這三本書都是比較適合初學者的書,可以找到看一看。
尋找一些網絡資源
這裡我指的是網絡上一些比較系統的編好的python代碼,我們可以複製粘貼到python中進行一些簡單的編輯修改瞭解一些語句的作用。當然,我們所選的網絡資源應該是和我們的目的比較接近的。比如我們進行數據處理,網上有一個很不錯的網站(https://matplotlib.org/),上面有各種各樣的圖,上面的代碼是免費開放獲取的,很適合初學者學習。
開始進行一些簡單的編程
我們學習編程都是為了一定的目的去學習的,如果目的不明確,學的時候就會像丈二摸不著頭腦,學習的效率也會比較低。在瞭解了一些基本的之後,我們就可以開始寫自己的程序了。剛開始你可以選一些別人編好的一些比較好的程序,一步一步把它看懂,學習別人在編程時的一些良好習慣,學習他的好的架構;之後我們在自己編寫時就會順手很多。
毫無疑問的是,剛開始編程時會遇到各種各樣意想不到的問題。但你要要耐心地去發現你的問題,糾正你的問題。經過一定時間的磨鍊之後,你的編程能力一定會有一個很大的提升。
量子驛站
敢問有哪種編程語言集簡潔、優雅、簡單、全能於一身?Python絕對算的上是一個。舉個例子,比如完成同一個任務,C語言需要寫1000行代碼,Java只需要寫100行,而Python可能只要20行。基於語言特性,對於編程小白來說可能會更偏愛Python。
怎樣學習python編程?
Python的簡單易學是相對的,要想真正學懂學透Python語言,我建議大家有條理性的制定學習計劃,循序漸進,由淺入深,不斷進步。作為Python初學者,大家不妨按照以下8個階段進行系統學習:
階段一:熟練掌握Python多線程併發編程技術,可以編寫爬蟲程序和語音識別軟件
學習內容及知識點包含:基礎語法、面向對象、高級課程、經典課程
階段二:熟練掌握Linux操作系統管理技術,可以搭建幾乎所有Linux環境服務器
學習內容及知識點包含:Linux系統基本指令、常用服務安裝
階段三:掌握三大Python後端框架,解決一切前後端Web開發問題
學習內容及知識點包含:HTML基礎、CSS基礎、JS、動畫、jQuery、Bootstrap、Django、Model、View、Template、高級控件和第三方、Django項目實戰、
階段四:掌握三大Python後端框架,解決一切前後端Web開發問題
學習內容及知識點包含:基於Flask框架進行的Web後端開發、Flask項目實戰
階段五:Web框架之Tornado
學習內容及知識點包含:Tornado的基本概念、Request 和 Response、處理異步請求、Tornado客戶端、異步框架celery介紹、使用celery執行異步任務、部署celery程序
階段六:docker容器及服務發現
學習內容及知識點包含:docker的基礎知識、服務發現
階段七:掌握分佈式多線程大型爬蟲技術,能開發企業級爬蟲程序
學習內容及知識點包含:網絡爬蟲基礎知識、Python 模塊實現爬蟲、Scrapy框架與Scrapy-Redis、藉助自動化測試工具和瀏覽器爬取數據、爬蟲項目實戰
階段八:數據挖掘和人工智能:成為Python數據挖掘分析師,進入人工智能領域,成為IT市場最前沿人才
學習內容及知識點包含:numpy數據處理、pandas、scipy、matplotlib、pandas、KNN算法、線性迴歸&邏輯斯蒂迴歸算法、決策樹算法&樸素貝葉斯算法、SVM支持向量機&聚類k-means算法、python數據分析項目實戰、機器學習項目實戰
希望以上我的總結能幫到大家,如果大家有需要Python及爬蟲學習視頻教程資料的,也可以私信我,可以與大家分享學習資源~
細膩獨白
作為近幾年相當火爆的語言,Python作為編程入門是非常好的選擇。
儘管國內還是C語言為主,但好多國家都將Python作為編程的第一步。
人生苦短,我用python.
學習步驟?
第1步,谷歌或者百度“Python”,對它有一個大致的瞭解,知道以後學習了它能做什麼。
可以做日常任務,比如自動備份你的MP3;
可以做網站,很多著名的網站像知乎、YouTube就是Python寫的;
可以做網絡遊戲的後臺,很多在線遊戲的後臺都是Python開發的。
總之就是能幹很多很多事啦!
第2步,找到一本簡單短小的教材,作為入門的法寶。
感興趣的可以私聊問我要。
第3步尤為關鍵!,選擇一個適合入門的教學視頻。
這個可以在網易雲課堂裡找,紅箭頭指的是我當初自學時看的,非常檢測,建議想快速入門的人看。
第四步,開始實踐。
看完了視頻手癢癢?那就趕緊開始實踐,做幾個項目過過癮,覺得差不多了,你就可以嘗試自己寫個爬蟲程序了。
最後說一句,貴在堅持,堅持不下去,一事無成。
以上。
研境
首先,先到招聘網站上去了解一下Python相關的開發崗位的任職要求,哪些技術是必須掌握的,面試中常問哪些知識點,做個標記,在學習的過程中著重關注,更好的把控重點。
然後再給自己規劃合適的學習路線,找一套不錯的視頻教程,系統的學習。按照進度走,每天完成相應的學習計劃。接下來更多的就是靠自己的努力了,多敲代碼,熟悉其代碼的寫法。
提醒一點,學習的過程中,筆記還是非常的重要的,知識點較多,適當的做筆記方便以後複習,保存好寫過的代碼,筆記結合代碼來複習會更加高效,或者是說記筆記的時候就把筆記寫在註釋之中,複習起來也比較方便。堅持下去,每天保證一定的代碼量。
以前在“如鵬網”上學習的學習路線,還是非常的不錯的,可以作為學習的參考。每個知識點,重要的知識點都羅列的比較詳細。
Python基礎
數據庫開發技術
web前端
Python web開發及企業項目
Linux
NoSQL
數據可視化
爬蟲技術
人工智能
玩著學編程
迄今為主,這種 語法簡潔 + 龐大的開源庫 + 橫跨原生開發和Jvm + 獨立能幹 + 膠水語言的通用型語言,除了python,還能找出誰來?編程語言的小強就這麼一位。以大部分人的天賦啊,還輪不到抱怨python的強制空格縮進,以及cpython的gil問題,能用好已有的功能就不錯了。把python練到精之又精,又有兩種方向。其一,搞定C語言,因為它是系統級語言。其二,搞定lisp,因為它是編程語言的最高峰。
要把Python學好,在我看來,只要相同東西能夠幫你做到,那就是,愛好-愛好-愛好!重要的工作說三遍!在Python這個魔法世界裡,找到你自己感愛好的點進行切入,並時刻找到愛好點進行自我驅動是最好的學習方式!還有一個問題是,看你學python要幹嘛?這個決議了你的需求學習的深度。
假如你只是想了解下python,那看看一些根本的網上視頻python初級教程就能夠了;
假如你是想拿出做數據的加工,處理,那仍是先把一些正則,循環,數組,分詞這些方法學好,再結合一些實際的事例。比如怎麼將爬取的頁面數據解析成結構化的格局;
假如你是想拿python做數據算法建模,像咱們自己開發了一套結合了常用LR/GBDT/DT/RF/ARPIORI/K-MEANS的一個東西,把常用的數據表導入,數據過濾加工處理離散分箱等;假如你是拿python做一些頁面開發,那就要把Django什麼的都學習啦。
千鋒長沙
如果你是有其他需要基礎 那麼只需要map 過來就好了 很容易上手
如果你是0基礎 那麼Python非常適合新手入門 與其他語言相比 更接近語言化 並且生態圈足夠豐富 很多第三方模塊 避免了重複造輪子的工作 配置開發環境也很簡單 mac Linux 都內置了python
首先,你需要一本《python技術冊》。同時掌握它的語法、縮進規則、控制語句以及表達式。 當然,對於it狗來說,數學!數學!數學!重要的說三遍。不管是函數還是進制換算,還是邏輯能力,都需要良好的數學底子來支撐。還有就是英語。對於專業單詞記憶和if語句的應用,英語學好一點也是至關重要的!
翻come覆go999
找名師指導。快速有效。不害怕是騙人的。多些信任,就會學的很快。我在尚學堂學習python和人工智能的課程,尤其是高淇老師的四百集第一季很是不錯呢。