python学习路线

一语言的选择

       IT技术的日新月异,大家在选择学习的时候往往徘徊在选择哪一种技术上,javaEE,大数据,android,ios,h5,python等等上,无论学习哪一种技术,学者对应都是企业的要求,在市场需求和个人爱好上选择的话,宁愿选择市场需求,但是python无论从市场角度还是从个人角度来说,都是一个很好的编程语言,简洁,高效,这也是很多企业选择python的主要原因。

二python需要掌握的技能

1、python语言基础

 

  • Python3入门
  • 数据类型
  • 字符串
  • 判断/循环语句
  • 函数,命名空间
  • 作用域
  • 类与对象,继承
  • 多态
  • tkinter界面编程
  • 文件与异常
  • 数据处理简介
  • Pygame实战飞机大战


2、python语言高级

 

  • Python常见第三方库与网络编程
  • Python正则表达式
  • 邮箱爬虫,文件遍历
  • 金融数据爬虫
  • 多线程爬虫
  • Python线程
  • 进程
  • Python MySQL数据库,协程

3、python全栈工程师前端

 

  • HTML
  • HTML5
  • CSS
  • CSS3
  • 网页界面设计实战
  • javaScript
  • jquerry
  • jquerry EasyUI
  • Mobile简介,photoshop
  • Bootstrap
  • python全栈工程师后端


4、Django入门

  • Django高级
  • Django实战
  • Python高级开发工程师


5、python全栈工程师后端高级

 

  • Flask开发原理 
  • Flask开发项目实践
  • Tornado开发原理
  • Tornado开发项目实践

6、Linux基础

 

  • 文件处理命令
  • 权限管理命令
  • 帮助命令 
  • 文件搜索命令
  • 压缩解压命令
  • 命令使用技巧
  • VIM使用
  • 软件包管理
  • 用户和用户组管理


7、Linux Shell开发

 

  • Linux运维自动化开发
  • Python开发Linux运维
  • Linux运维报警工具开发
  • Linux运维报警安全审计开发
  •  Linux业务质量报表工具开发
  • Kali安全检测工具检测
  • Kali 密码破解实战
  • Python大神级数据分析师


8、python数据分析

 

  • numpy数据处理
  • pandas数据分析
  • matplotlib数据可视化
  • scipy数据统计分析
  • python 金融数据分析


9、python大数据

 

  • Hadoop HDFS
  • python Hadoop MapReduce
  • python Spark core
  • python Spark SQL
  • python Spark MLlib

10、python机器学习

  • 机器学习基础知识简介
  • KNN算法
  • 线性回归
  • 逻辑斯蒂
  • 回归算法
  • 决策树算法
  • 朴素贝叶斯算法
  • 支持向量机
  • 聚类k-means算法

目前本人整理出来的python学习知识点路线,大家持续关注张一峰:亿峰python学习社群,及时分享python学习技术,也希望大家一起进步。

学习Python路线可以根据个人的学习目标和时间安排来制定,以下是一个常见的Python学习路线: 1. 入门阶段: - 学习Python的基本语法和数据类型,了解变量、运算符、条件语句、循环语句等基本概念。 - 掌握Python的基本输入输出,学会使用print函数和input函数。 - 学习如何定义和调用函数,了解函数的参数传递和返回值。 - 熟悉Python的列表、元组、字典和集合等数据结构。 2. 进阶阶段: - 学习面向对象编程(OOP)的基本概念,包括类、对象、继承、多态等。 - 掌握异常处理机制,学会使用try-except语句处理异常。 - 学习文件操作,包括读取和写入文件。 - 熟悉Python的模块和包的概念,了解如何导入和使用第三方库。 3. 实践阶段: - 参与实际项目开发,通过实践提升编程能力。 - 学习使用Python进行数据分析、机器学习或者Web开发等领域的应用。 - 阅读优秀的Python代码,学习其他开发者的编程风格和技巧。 4. 深入阶段: - 学习Python的高级特性,如生成器、装饰器、上下文管理器等。 - 掌握Python的并发编程和网络编程,了解多线程、多进程、协程等概念。 - 学习Python的内存管理和性能优化技巧。 在学习过程中,可以结合在线教程、书籍、视频教程和实践项目等资源进行学习。同时,参与Python社区的讨论和交流,与其他开发者分享经验和学习心得也是非常有益的。
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峰回路转-张一峰

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