Python学习路线图（2021最新版）

原创 已于 2024-01-25 15:25:06 修改
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#python #开发语言 #后端

于 2021-12-12 21:32:59 首次发布
博主分享了自己学习Python的完整路径，从基础的Python语法到数据结构，再到函数和字符串等，最后提供了一套137天的Python全套视频教程资源，包括笔记和源码，适合初学者进阶。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这是我最开始学Python时的一套学习路线，从入门到上手。（不敢说精通，哈哈~）

一、Python基础知识、变量、数据类型

二、Python条件结构、循环结构

图片

三、Python函数

四、字符串

图片

五、列表与元组

六、字典与集合

最后再送给大家一套免费的视频教程：

为期137天的Python全套视频教程，总计62G！ 里面还有笔记和源码，希望对大家有所帮助哈！ 排序有点乱，展示一部分给大家看看~

1-30天

… …

116-137天

python学习目录，从入门到上手
阳某的博客
11-07 5万+
这是我学习python的一套流程，从入门到上手 一、Python入门、环境搭建、变量、数据类型 二、Python运算符、条件结构、循环结构 三、Python函数 四、做一次综合练习,做一个控制台的员工管理 """ 需求：员工管理系统 功能: 1.添加员工信息 2.删除员工信息 3.修改员工信息 4.查看单个员工信息 5.查看所有员工信息 6.退出 技术：函数、数据类型(字典列表)、循环、条...
Python学习路线
toumingrende的博客
02-14 1131
谈到学习路线，入门是基础课。基本上，熟练掌握Python入门指南即可。 其次，要想更进一步，需要熟读官方文档，掌握各种内置函数、标准库等知识。关于两者，英文不好的同学们可以关注圆方圆社区，里面的Python入门指南。关于Python的各种技巧，可以看《Effective Python：编写高质量Python代码的59个有效方法》这本书。 再者，在进一步发展之前，强烈建议先get几个附加技能，以避免...
最新Python零基础入门到进阶学习路线大全，新手入门看这篇就够了！
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05-17 218
最新Python零基础入门到进阶学习路线大全
Python最佳学习路线图
weixin_34129696的博客
05-31 3843
python语言基础（1）Python3入门，数据类型，字符串（2）判断/循环语句，函数，命名空间，作用域（3）类与对象，继承，多态（4）tkinter界面编程（5）文件与异常，数据处理简介（6）Pygame实战飞机大战，2048 python语言高级（1）Python常见第三方库与网络编程（2）Python正则表达式（3）邮箱爬虫，文件遍历，金融数据爬虫，多线程爬虫（4）Python线程、...
Python学习路线图
qq_35952082的博客
03-04 1732
Python学习路线图。
python基础教程教材技术哪里学_Python基础教程学习路线
weixin_39959369的博客
01-29 146
python基础教程学习路线，如果想从零基础熟练掌握python开发，你需要有一套完整的学习路线，学习Python的优势如何学习等相关的内容。接下来小编带你一起寻找Python基础教程学习路线~一、学习Python的优势1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。3.易于维护：Python的成功在于它的...
非常全Python3学习路线图17张思维导图中文pdf完整版最新版本
12-14
本文旨在为Python学习者提供一个全面的学习路线图和思维导图集，以辅助其掌握Python编程的核心知识。该学习路线图包含17张思维导图，详尽地覆盖了Python的基础知识，包括但不限于版本控制、中文编码、环境变量配置、...
Python学习路线图（2022年最新版）
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这是我刚开始学习python时的一套学习路线，从入门到上手。（不敢说精通，哈哈~） 一、Python入门、环境搭建、变量、数据类型 二、Python运算符、条件结构、循环结构 三、Python函数 四、做一次综合练习,做一个控制台的员工管理 五、面向对象(封装、继承、多态) 六、模块、包、文件、异常、高阶函数 七、Python标准库之字符串处理库、文件及目录操作、时间日期。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的python提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以架尉♥信（同音）：276 3177
Python学习路线图（2020最新版）
CZ-001的博客
05-22 8527
黑马程序员2020年新版Python学习路线图 第一阶段：Python基础 第二阶段：Python高级 第三阶段：前端开发 第四阶段：Web开发 第五阶段：爬虫开发 第六阶段：自动化运维 第七阶段：数据挖掘与数据分析 第八阶段：人工智能 Python学习教程黑马程序员视频库 ...
Python学习路线图（2020年最新版）
Hadoop环境搭建教程
04-24 2115
最近好多人私信我怎么学Python，也是分享python的一套学习路线，从入门到上手。（不敢说精通，哈哈~） 希望对大家有帮助哈~ 一、Python入门、环境搭建、变量、数据类型 二、Python运算符、条件结构、循环结构 三、Python函数 四、做一次综合练习,做一个控制台的员工管理 """ 需求：员工管理系统 功能: 1.添加员工信息 2.删...
学习python的路线图
02-10
学习python的全部思维导图 ，全部手画，最全面！！！！！
python学习路线图
08-22
该压缩文件详细介绍了python的学习路线图，介绍的很详细。
python 学习路线
12-10
人工智能python 学习路线丛书
python学习线路图
知行合一的博客
08-06 352
第二天.循环和列表 @[目录] 目录 一、while循环 二、循环练习-九九乘法表 三、for循环和range 四、for循环练习 五、列表 一、while循环 1. 程序的三种执行流程 程序的执行流程有三种,分别是:顺序执行、分支执行、循环执行 顺序 —— 从上向下，顺序执行代码 分支 —— 根据条件判断，决定执行代码的分支 循环 —— 让 特定代码 重复 执行 2. while循环 循环的作用是让指定的代码重复的执行 while 循环最常用的应用场景就是 让执行的代码 按照 指定的次数 重复 执行
python 学习路线图
w469001293的博客
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Python 初级开发工程师Python 初级开发工程师一、python 语言基础1. python入门，数据类型，字符串（1）数据类型（2）字符串2. 判断/循环语句，函数，命名空间，作用域3. 类和对象，继承，多态4. ktinter界面编程5. 文件与异常，数据处理简介6. pyganme实战飞机大战，2048二、python 高级开发工程师三、python 大神级数据分析师 Python ...
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11-10 3177
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05-08
### Python 学习路线图：从入门到精通 #### 三级标题：初学者阶段 在这个初始阶段，主要目标是熟悉Python的基础概念以及基本语法结构。 - **安装配置环境** 安装最新版本的Python解释器(目前推荐使用3.x系列)，并学会如何设置开发环境。可以考虑采用Anaconda这样的集成解决方案简化依赖项管理过程[^2]。 - **掌握基础语法** 理解变量、数据类型（字符串、整数、浮点数）、运算符、控制流语句(if...else, while循环等)的概念及用法[^1]。 - **函数与模块** 学会定义自己的函数，并能调用内置库或第三方扩展包完成特定任务；同时也要知道怎样导入外部资源来增强项目功能性[^1]。 #### 四级标题：中级开发者技能提升 随着基础知识逐渐牢固下来以后，则应该把注意力转移到更深层次的技术细节上去。 - **面向对象编程(OOP)** 探索类(class)和实例(instance)之间的关系，继承(inheritance), 多态(polymorphism)等相关特性。 - **错误处理机制** 学习try-except-finally块的作用原理及其应用场景描述[^1]。 - **文件操作** 实践读写本地磁盘上的文本或者二进制形式的数据存储方式[^1]。 - **正则表达式** 这是一种强大的模式匹配工具，在解析非结构化信息时特别有用处。 #### 五级标题：高级工程师必备能力 达到这个层次后，就需要涉猎更加广泛的知识范畴了。 - **并发编程** 利用threading/multiprocessing库实现多线程或多进程架构设计思路[^2]。 - **网络爬虫构建** 结合requests/beautifulsoup/scrapy等框架抓取互联网公开可用的信息素材。 - **数据分析&可视化呈现** 应用pandas/numpy/matplotlib/seaborn等科学计算组件进行大规模统计数据挖掘作业[^2]。 - **机器学习初步尝试** 如果感兴趣的话还可以进一步涉足sklearn/tensorflow/pytorch等领域开启人工智能之旅途[^3]。 ```python import numpy as np from scipy import stats data = [np.random.normal() for _ in range(100)] mean_confidence_interval = stats.t.interval(alpha=0.95, df=len(data)-1, loc=np.mean(data), scale=stats.sem(data)) print(mean_confidence_interval) ``` 上述代码片段展示了如何基于样本集合估算总体均值置信区间的一个例子说明文档。 ---
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