【python开发】毫无头绪的自学Python，你可能连门槛都摸不到！

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。

结言：

因为太多啦，做了个图，详细内容可以看图哈

相信只要你平时肯主动学习、多思考、多动手实操，一定能够在短时间内提高自己的能力，并在IT这个道路上，施展自己的才华,体现出自身的价值，找到事业的归属感！加油！

​ 最后

为了帮助大家更好的学习Python，小编给大家准备了一份Python学习资料，里面的内容都是适合零基础小白的笔记和资料，不懂编程也能听懂、看懂，需要获取方式：点击这里【 Python全套资料】 即可获取。

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当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

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