毫无头绪的自学Python,你可能连门槛都摸不到!

自学Python学习线路:小白果断收藏 说到自学Python,大家通常处于如下几种状态:▶▶非计算机小白对亲近前沿技术的第一次觉醒临近大四毕业,择业毫无头绪,一个人独处的时候甚至有些惶恐不安,怀疑自我成了很多应届生的常态。放弃大学四年的知识,接触一个全新的领域或是技术,这种拿未来做赌注的人生博弈讲真谁都会瑟瑟发抖(富二代可绕行)。各种新兴技术的崛起我们既是收益者,又是见证者,面对互联网时代的机遇,很难做到不为之所动。▶▶我有脑上进,为何... 阅读详情

目前的IT行业发展日趋迅猛,IT产业的产值成倍增长,不少人都打算从零基础开始学习python。

对于零基础的初学者来说,最迷茫的是不知道怎样开始学习?

那这里小编为大家规划了一条零基础自学必看python学习路线,可以快速入门。

不用太感谢~嘻嘻(╹▽╹)

致新手入门

学习python之前要理清楚学习路线,首先学习什么,在学习什么,然后在配合自己的时间,结合视频以及路线学习。

小编这边推荐:

第一个月1-5天学安装Python、pycharm等环境搭建,6-13 天学习基础语法。不过注意一点:面向对象和正则以及数据库会比较难一点,可以在花个14-20天时间专门攻克这一块,21-23巩固复习,24-30做基础练习题。

第二个月1-7天爬虫入门,8-29天学习爬虫项目以及框架。

第三个月1-10天操作项目演练。合理安排学习时间,python越学越上手(▽)

一、第一个Python程序

  • Python的介绍
  • Python运行代码
  • 第一个helloworld程序、注意点
  • Python的交互模式,iPython
  • Python环境搭建

二、Python基础语法

  • Python 基础语法
  • Python 变量类型
  • Python 运算符
  • Python 条件语句
  • Python 循环语句
  • Python While 循环语句
  • Python for 循环语句
  • Python 循环嵌套
  • Python break 语句
  • Python continue语句
  • Python pass 语句
  • Python Number(数字)
  • Python 字符串
  • Python 列表(List)
  • Python元组
  • Python 字典(Dictionary)
  • Python 日期和时间
  • Python 函数
  • Python 模块
  • Python 文件I/O
  • Python File 方法
  • Python 异常处理
  • Python OS 文件/目录方法
  • Python内置函数

三、Python数据结构

  • 列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)、集合(set)基本操作
  • 迭代器和生成器
  • 序列化Python对象
  • 数据编码与处理
  • Python函数详解
  • 类与对象
  • 模块和包
  • 网络和web编程
  • 并发
  • 测试、调试以及异常
  • C语言扩展
  • Mysql入门
  • Mysql高级
  • Redis入门
  • Redis高级

四、Python爬虫

  • 网络爬虫和相关工具
  • 数据采集和解析
  • 并发下载
  • 多线程
  • 逆向解密解决思路
  • js逆向调试、解析思路
  • 常用js文件定位方法
  • 表单交互和验证码处理
  • 常见反爬策略及应对方案
  • Scrapy爬虫框架入门
  • Scrapy爬虫框架中级
  • Scrapy爬虫框架高级
  • Scrapy爬虫框架分布式实现
  • 实例 - 穷游网字体反爬解析
  • 实例 - 多线程爬取随机网页所有页面
  • 实例:京东商城滑块验证解析
  • 案例:在Chrome浏览器中查看元素XPath语法
  • 项目 - 某电商商品抓取应对反爬机制

五、Python大数据

  • 数据分析
  • 数据统计
  • Numpy基础
  • Numpy进阶
  • 数据处理-Pandas基础
  • 数据处理-Pandas进阶
  • 数据结构:栈、队列、字典、元组、树、链表
  • 数据可视化-Matplotlib基础
  • 数据可视化-Matplotlib进阶
  • Matplotlib数据可视化巩固训练
  • seaborn可视化之categorial visualization(分类)、distribution visualization(变量分布)
  • 数据可视化扩展
  • 数据分析项目(金融丶电商丶物流丶气象丶信息)
  • 项目:电商(京东 淘宝 拼多多)用户行为可视化

六、Python大数据-机器学习

  • 数据特征分析
  • 数据降维实现因子分析
  • 机器学习初体验(一)-监督学习
  • 机器学习初体验(二)-无监督学习
  • 逻辑回归
  • K-Means聚类算法
  • KNN分类????葡萄酒????质量
  • 口普查数据集的预测分类
  • 递归特征消除 (RFE)
  • ROC 曲线 & AUC
  • Feature Importance(特征重要性)
  • Thinking inProbabilities(分类概率)
  • 随机森林预测实战
  • 决策树建模
  • 机器学习扩展-关于数据集转换
  • scikit-learn计算(扩展)
  • 数据分析与算法建模实战

实战项目注意:

项目实践 在这个阶段,一定要多动手实践,查找和处理过程中遇到的错误和异常,遇到问题多上网搜索,然而,自学起来是很难有项目实践机会。

这个其实就是Python的项目实践阶段,在自学过程中,自己做项目可能会遇到很多困难,如果有个老师带着你做的话,那么就会事半功倍。

项目经验才是你提升技术能力的最快捷径。

当你经历了上述的阶段后,相信你已经在编程的世界中迈出了最为关键的一步。

然而学习是永无止境的,你要记住在编程的道路上,没有捷径,只有努力的汗水可以浇灌成功的果实。
 

Python经验分享

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

Python学习路线

这里把Python常用的技术点做了整理,有各个领域的知识点汇总,可以按照上面的知识点找对应的学习资源。
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学习软件

Python常用的开发软件,会给大家节省很多时间。
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学习视频

编程学习一定要多多看视频,书籍和视频结合起来学习才能事半功倍。
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100道练习题

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实战案例

光学理论是没用的,学习编程切忌纸上谈兵,一定要动手实操,将自己学到的知识运用到实际当中。
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最后祝大家天天进步!!

上面这份完整版的Python全套学习资料已经上传至优快云官方,朋友如果需要可以直接微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】。

WSL2+Ubuntu-22.04搭建PX4仿真环境:从零避坑到一键起飞 本文详细指导在Windows系统上通过WSL2和Ubuntu-22.04搭建PX4仿真开发环境的完整流程,涵盖环境配置、源码下载、依赖安装、Gazebo仿真及常见错误解决方案,帮助开发者从零避坑实现无人机一键起飞仿真。 阅读详情

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