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python學習過程介紹

發布時間:2022-06-14 01:40:34

A. python需要學習什麼內容,好學嗎

Python相對來說挺好入門的,不過也不要掉以輕心,學習的時候還是應該認真努力,學習內容整理如下:
Python語言基礎:主要學習Python基礎知識,如Python3、數據類型、字元串、函數、類、文件操作等。
Python語言高級:主要學習Python庫、正則表達式、進程線程、爬蟲、遍歷以及MySQL資料庫。
Pythonweb開發:主要學習HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知識,掌握python三大後端框架(Django、 Flask以及Tornado)。
Linux基礎:主要學習Linux相關的各種命令,如文件處理命令、壓縮解壓命令、許可權管理以及Linux Shell開發等。
Linux運維自動化開發:主要學習Python開發Linux運維、Linux運維報警工具開發、Linux運維報警安全審計開發、Linux業務質量報表工具開發、Kali安全檢測工具檢測以及Kali 密碼破解實戰。
Python爬蟲:主要學習python爬蟲技術,掌握多線程爬蟲技術,分布式爬蟲技術。
Python數據分析和大數據:主要學習numpy數據處理、pandas數據分析、matplotlib數據可視化、scipy數據統計分析以及python 金融數據分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。
Python機器學習:主要學習KNN演算法、線性回歸、邏輯斯蒂回歸演算法、決策樹演算法、樸素貝葉斯演算法、支持向量機以及聚類k-means演算法。

B. python怎麼學習

對於很多想學習Python的小夥伴來說,不知道從何開始,小蝸這里整理了一份Python全棧開發的學習路線,大家可按照以下這份大綱來進行學習:

第一階段:專業核心基礎

階段目標:
1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識
2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發
3. 對Python的核心庫和組件有深入理解
4. 熟練應用SQL語句進行資料庫常用操作
5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置
6. 熟練使用MySQL,掌握資料庫高級操作
7. 能綜合運用所學知識完成項目

知識點:
Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL資料庫、Linux操作系統。
1、Python編程基礎,語法規則,函數與參數,數據類型,模塊與包,文件IO,培養扎實的Python編程基本功,同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。
2、Python面向對象,核心對象,異常處理,多線程,網路編程,深入理解面向對象編程,異常處理機制,多線程原理,網路協議知識,並熟練運用於項目中。
3、類的原理,MetaClass,下劃線的特殊方法,遞歸,魔術方法,反射,迭代器,裝飾器,UnitTest,Mock。深入理解面向對象底層原理,掌握Python開發高級進階技術,理解單元測試技術。
4、資料庫知識,範式,MySQL配置,命令,建庫建表,數據的增刪改查,約束,視圖,存儲過程,函數,觸發器,事務,游標,PDBC,深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。
5、Linux安裝配置,文件目錄操作,VI命令,管理,用戶與許可權,環境配置,Docker,Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統,是每一個開發工程師必須掌握的重點技術,並且能夠熟練運用。

第二階段:PythonWEB開發

階段目標:
1. 熟練掌握Web前端開發技術,HTML,CSS,JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議
3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發
4. 深入理解網路協議,分布式,PDBC,AJAX,JSON等知識
5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架,掌握框架實現原理
6. 使用Web開發框架實現貫穿項目

知識點:
Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。
1、Web頁面元素,布局,CSS樣式,盒模型,JavaScript,JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術,掌握JQuery與BootStrap前端開發框架,完成頁面布局與美化。
2、前端開發框架Vue,JSON數據,網路通信協議,Web伺服器與前端交互熟練使用Vue框架,深入理解HTTP網路協議,熟練使用Swagger,AJAX技術實現前後端交互。
3、自定義Web開發框架,Django框架的基本使用,Model屬性及後端配置,Cookie與Session,模板Templates,ORM數據模型,Redis二級緩存,RESTful,MVC模型掌握Django框架常用API,整合前端技術,開發完整的WEB系統和框架。
4、Flask安裝配置,App對象的初始化和配置,視圖函數的路由,Request對象,Abort函數,自定義錯誤,視圖函數的返回值,Flask上下文和請求鉤子,模板,資料庫擴展包Flask-Sqlalchemy,資料庫遷移擴展包Flask-Migrate,郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API,與Django框架的異同,並能獨立開發完整的WEB系統開發。

第三階段:爬蟲與數據分析

階段目標:
1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網路抓包工具使用,能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析
2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取
3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略,能夠針對常見的反爬措施進行處理
4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網路爬蟲進行分布式內容爬取
5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程
6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫
8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰

知識點:
網路爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。
1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML,Beautifulfoup,正則表達式,代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy,基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網路協議的分析和了解,掌握網頁解析工具的使用,能夠靈活應對大部分網站的反爬策略,具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。
2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制,熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用,熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作,掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。
3、Pandas裡面的三大數據結構,包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用,索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法,數據清洗和數據規整、結構轉換,熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用,熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法,能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。
4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存,熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用,熟悉Matplotlib的三層結構,能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。

第四階段:機器學習與人工智慧

階段目標:
1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程
2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題,解決回歸、分類問題
3. 熟練掌握常見的分類演算法和回歸演算法模型,如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等
4. 掌握卷積神經網路對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式,熟悉深度學習框架TF裡面的張量、會話、梯度優化模型等
5. 掌握深度學習卷積神經網路運行機制,能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目

知識點:
1、機器學習常見演算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標准化、數據主成分分析PCA、KNN演算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和演算法。熟悉機器學習相關基礎概念,熟練掌握機器學習基本工作流程,熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習演算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。
2、Tensorflow相關的基本概念,TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網路結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計,掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習,熟練掌握深度學習基本工作流程,熟練掌握神經網路的結構層次及特點,掌握張量、圖結構、OP對象等的使用,熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計,完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。

C. 一套完整的python學習體系是什麼,如何進行學習

以下是python全棧開發課程學習路線,可以按照這個課程大綱有規劃的進行學習:
階段一:Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括:Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二:Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括:面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三:前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括:Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四:WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括:Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五:爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括:爬蟲開發實戰。
階段六:全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括:企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七:數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括:金融量化分析。
階段八:人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括:機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。
階段九:自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括:CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十:高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括:GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

D. 自學Python要經歷哪些階段

學習Python通常需要三個階段,第一個階段是學習基本的Python語法,這個階段一定要重視多做實驗,這會促進對於大量抽象概念的理解,第二個階段是選擇一個主攻方向來學習,初學者可以根據自身的知識基礎來選擇學習方向,比如Web開發方向和數據分析方向都是不錯的選擇,對於要進入IT互聯網行業發展的初學者來說,建議先按照Web開發方向來學習。

第三個階段是在具體的應用場景下進行實踐,這個階段是比較重要的,因為編程語言的應用與具體的場景是分不開的,在實踐的過程中也會積累大量的開發經驗。對於大學生來說,可以通過參加專業比賽來獲得實踐的機會,也可以通過參加老師的課題組來積累實踐經驗,而對於職場人來說,可以在實習崗位上來鍛煉實踐能力。

學習Python的過程一定要重視交流和總結,這是形成自己編程思想的必要階段,而在形成了自己的編程思想之後,後期再學習其他編程語言,比如Java等語言,也會有較為積極的促進作用,因為Python與Java都是面向對象編程語言,雖然語法有差別,但是在具體的編程思路上是比較統一的。

最後,對於初學者來說,並不建議同時學習多門編程語言,建議先熟練掌握一門編程語言之後,再學習新的編程語言。

關於自學Python要經歷哪些階段,環球青藤小編就和大家分享到這里了,學習是永無止境的,學習一項技能更是受益終身,所以,只要肯努力學,什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容,可以點擊本站其他文章學習。

E. 如何自學Python

分享Python學習路線。

第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段,也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

學習目標:掌握Python基礎語法,具備基礎的編程能力;掌握Linux基本操作命令,掌握MySQL進階內容,完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術,你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。

學習目標:掌握WEB前端技術內容,掌握WEB後端框架,熟練使用Flask、Tornado、Django,可以完成數據監控後台的項目。

第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點,你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標:可以掌握爬蟲、數據採集,數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段高級進階。這是Python高級知識點,你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標:可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術,可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後,你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然,想要快速成為企業競聘的精英人才,你需要有好的老師指導,還要有較多的項目積累實戰經驗。

自學本身難度較高,一步一步學下來肯定全面且扎實,如果自己有針對性的想學哪一部分,可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊,可以多看一些不同的視頻學習。

F. python需要學習什麼內容

Python的學習內容還是比較多的,我們將學習的過程劃分為4個階段,每個階段學習對應的內容,具體的學習順序如下:

Python學習順序:

①Python軟體開發基礎

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一,學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的,發展前景非常好,普通人也可以學習。

想要系統學習,你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校,好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力,中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設python專業的學校都是不錯的,建議實地考察對比一下。

祝你學有所成,望採納。

G. 學習python的話大概要學習哪些內容

想要學習Python,需要掌握的內容還是比較多的,對於自學的同學來說會有一些難度,不推薦自學能力差的人。我們將學習的過程劃分為4個階段,每個階段學習對應的內容,具體的學習順序如下:

Python學習順序:

①Python軟體開發基礎

想要系統學習,你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校,好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能,南京北大青鳥、中博軟體學院、南京課工場等都是不錯的選擇,建議實地考察對比一下。

祝你學有所成,望採納。

H. 學習python必備的基礎知識

python作為當下最熱門的計算機編程語言之一,是許多互聯網大廠(如阿里騰訊等)在招聘時會作出要求的能力之一。學好python對於將來大數據方向、雲計算方向等物聯網時代新興崗位的學習很有幫助。

想要學習Python,需要掌握的內容還是比較多的,對於自學的同學來說會有一些難度,不推薦自學能力差的人。我們將學習的過程劃分為4個階段,每個階段學習對應的內容,具體的學習順序如下:

Python學習順序:

①Python軟體開發基礎

想要系統學習,你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校,好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能,南京北大青鳥、中博軟體學院、南京課工場等都是不錯的選擇,建議實地考察對比一下。

祝你學有所成,望採納。

I. 自學Python編程經歷階段包括哪三個

【導語】對於編程的初學者來說,從Python開始學起是不錯的選擇,相對於Java語言來說,Python更簡單一些,而且很多實驗也更容易實現,初學者在學習初期就更容易建立起學習的成就感,那麼自學Python編程經歷階段包括哪三個?下面就來具體看看吧。

1、第一個階段是學習基本的Python語法,這個階段一定要重視多做實驗,這會促進對於大量抽象概念的理解。

2、第二個階段是選擇一個主攻方向來學習,初學者可以根據自身的知識基礎來選擇學習方向,比如Web開發方向和數據分析方向都是不錯的選擇,對於要進入IT互聯網行業發展的初學者來說,建議先按照Web開發方向來學習。

3、第三個階段是在具體的應用場景下進行實踐,這個階段是比較重要的,因為編程語言的應用與具體的場景是分不開的,在實踐的過程中也會積累大量的開發經驗。對於大學生來說,可以通過參加專業比賽來獲得實踐的機會,也可以通過參加老師的課題組來積累實踐經驗,而對於職場人來說,可以在實習崗位上來鍛煉實踐能力。

學習Python的過程一定要重視交流和總結,這是形成自己編程思想的必要階段,而在形成了自己的編程思想之後,後期再學習其他編程語言,比如Java等語言,也會有較為積極的促進作用,因為Python與Java都是面向對象編程語言,雖然語法有差別,但是在具體的編程思路上是比較統一的。

關於自學Python編程經歷階段,就給大家分享到這里了,對於初學者來說,並不建議同時學習多門編程語言,建議先熟練掌握一門編程語言之後,再學習新的編程語言,加油!

J. 怎樣學習python

以下是Python十大應用領域!
1. WEB開發
Python擁有很多免費數據函數庫、免費web網頁模板系統、以及與web伺服器進行交互的庫,可以實現web開發,搭建web框架,目前比較有名氣的Python web框架為Django。從事該領域應從數據、組件、安全等多領域進行學習,從底層了解其工作原理並可駕馭任何業內主流的Web框架。
2. 網路編程
網路編程是Python學習的另一方向,網路編程在生活和開發中無處不在,哪裡有通訊就有網路,它可以稱為是一切開發的「基石」。對於所有編程開發人員必須要知其然並知其所以然,所以網路部分將從協議、封包、解包等底層進行深入剖析。
3. 爬蟲開發
在爬蟲領域,Python幾乎是霸主地位,將網路一切數據作為資源,通過自動化程序進行有針對性的數據採集以及處理。從事該領域應學習爬蟲策略、高性能非同步IO、分布式爬蟲等,並針對Scrapy框架源碼進行深入剖析,從而理解其原理並實現自定義爬蟲框架。
4. 雲計算開發
Python是從事雲計算工作需要掌握的一門編程語言,目前很火的雲計算框架OpenStack就是由Python開發的,如果想要深入學習並進行二次開發,就需要具備Python的技能。
5. 人工智慧
MASA和Google早期大量使用Python,為Python積累了豐富的科學運算庫,當AI時代來臨後,Python從眾多編程語言中脫穎而出,各種人工智慧演算法都基於Python編寫,尤其PyTorch之後,Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確定。
6. 自動化運維
Python是一門綜合性的語言,能滿足絕大部分自動化運維需求,前端和後端都可以做,從事該領域,應從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等層面進行學習。
7. 金融分析
金融分析包含金融知識和Python相關模塊的學習,學習內容囊括Numpy\Pandas\Scipy數據分析模塊等,以及常見金融分析策略如「雙均線」、「周規則交易」、「羊駝策略」、「Dual Thrust 交易策略」等。
8. 科學運算
Python是一門很適合做科學計算的編程語言,97年開始,NASA就大量使用Python進行各種復雜的科學運算,隨著NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等眾多程序庫的開發,使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。
9. 游戲開發
在網路游戲開發中,Python也有很多應用,相比於Lua or C++,Python比Lua有更高階的抽象能力,可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯,Python非常適合編寫1萬行以上的項目,而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。
10. 桌面軟體
Python在圖形界面開發上很強大,可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體!

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