怎样学习python编程?

什么是Python?

在过去的2017年里,Python开发者在全球快速增长,国内小伙伴学习 Python 的热情一路高涨。同时,PYPL发布7月编程语言指数榜,Python 在今年5月首次超越 Java 拿下榜首位。此外,作为人工智能的主要编程语言,在人工智能风口已经到来的 2018 年以及未来的几年,Python势必继续高歌。据统计,现在初级python工程师的起薪一般在10-15K。

怎样学习python编程?

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。
怎样学习python编程?

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。

怎样学习python编程?

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
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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

  • 数据原理
  • 数据持久化方案
  • Mysql 数据库
  • MongoDB 数据库
  • Redis 数据库
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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;

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
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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
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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
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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
怎样学习python编程?以上就是目前比较好的几个Python的发展规划和前景,让你学习Python有个流程,不在会晕头转向。

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