Python所有方向的学习路线图，让Python初学者少走弯路 【赠相关资料】

发布于：2022-10-30 ⋅ 阅读:(712) ⋅ 点赞:(0)

在我看来，制定明确的学习目标和学习路径，在一定程度上比信仰“大力出奇迹”的学习哲学要实用的多。到后期我们就会日渐发现，那些伪勤奋和蛮力只会成为我们学习的阻力。

而在编程路上能够执着到底，一步一个脚印行进的人，都是对自己的职业生涯有着清晰规划的人。

怎样的Python学习路线比较好？大家可以参考一下我如下的建议。（附Python学习线路图）
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编程即是兴趣，也是一项生存技能，编程的魅力就在于指引我们用编程思维处理问题。因为编程体系有着非常严密的逻辑，所以在学习编程的过程中，也会深刻影响着学习者的思维能力和思考方式。为了方便大家理解和更好地入门Python，我把上述Python学习线路图，按照学习模块进行了细化知识点的拆分说明，希望对大家的学习有一定的借鉴作用：

一、Python基础阶段

**技能树：**掌握python脚本、python界面编程能力、数据库、基本爬虫、多线程多进程开发能力，可以胜任基本的python开发工作。
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知识点细化：

  1. 数据的存储：Python概述、进制以及进制转换、原码、反码、补码、第一个Python程序、终端读取与打印等。
  2. 运算符与表达式：关键字和标识符、算术运算符、python数据类型、赋值运算符、运算符、复合运算符、条件控制语句(if…else…)、逻辑运算符等。
  3. 循环：循环语句之while、循环语句之for、break与continue语句等。
  4. 基础数据结构：Number与数学函数操作、String(查找，替换，下标索引、列表(常用)、元组、字典(常用)、set集合、迭代器与生成器(常用)、函数概述等。
  5. 函数：函数的调用、简单函数的定义、函数的返回值、传递参数、关键字参数、默认参数、不定长参数、匿名函数、装饰器、偏函数、回调函数、变量的作用域、递归函数、目录遍历、递归遍历目录、栈模拟递归遍历目录(深度遍历)、队列模拟递归遍历目录(广度遍历)等。
  6. 模块：模块概述使用标准库中的模块使用自定义模块name属性包的概述安装第三方模块virtualenv与时间相关模块。
  7. 面向对象编程：面向对象思想、类与对象、类的方法与属性、构造函数与析构函数、self的使用、重写__ repr__ 与__str__ 函数、访问限制等。
  8. 继承、封装、多态 ：单继承的实现、多继承的实现、函数重写、人开枪射击子弹小案例、多态、对象属性与类属性、类方法与静态方法等。
  9. 面向对象高阶：动态添加属性方法、property、运算符重载、发邮件与发短信等。
  10. 文件操作与异常处理：StringIO与BytesIO、文件的管理操作、文件读写(csv、txt)操作、异常处理等。
  11. 高阶函数与测试：调试(打印、断言、logging、pdb)
  12. 排列组合与正则表达：破解密码(排列、组合、排列组合)、正则表达等。
  13. 网络编程：TCP/IP简介、TCP编程、UDP编程等。

二、Linux和数据库阶段

技能树：掌握Linux操作系统管理技术，可以搭建几乎所有Linux环境服务器。
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知识点细化：

  1. Linux操作系统：常见操作系统、操作系统发展历史、系统的使用、Linux版本、Linux应用领域、虚拟机与Vmware的安装、Linux版本与Ubuntu16.04、配置自己的Linux系统、编程IDE的安装、apt-get安装软件包。
  2. 文件系统与用户管理：目录访问、文件与目录的管理、文件的权限、用户管理。
  3. 文本操作命令：文本命令、文本编辑器Vi/Vim。
  4. 网路命令、进程管理与服务配置：网络管理命令、系统目录、重要系统文件、设置开机启动与登陆启动、IP配置、服务的启动停止、防火墙配置。
  5. Shell编程与bash、源文件编译：基础IO操作、流程控制、定义变量与环境变量、脚本传参、定时任务、定时系统操作。
  6. 版本控制：Git的安装与配置、GitHub的注册与使用、Clone与Fork、Git常用命令、标签、分支与源、多人协作开发。
  7. MySQL基本使用：MySQL的安装、MySQL简介、MySQL基本命令脚本、MySQL与Python的交互。
  8. MongoDB的基本使用：MongoDB安装、MongoDB的基本操作。
  9. Redis的基本使用：Redis安装、Redis的基本操作、Redis的数据类型、Redis的备份与恢复。

三、Python web开发

技能树：掌握Python后端框架，解决前后端Web开发问题。
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知识点细化：

  1. HelloDjango：BS/CS,MVC/MTV、Django请求流程、Admin管理。
  2. Models：ORM、模型字段属性、CRUD、聚合函数，F,Q对象。
  3. Models&Templates：模型对应关系、模板加载、静态资源、模板语法。
  4. Views：路由规则、反向解析、请求与响应、会话技术cookie,token,ses-sion、文件上传。
  5. Advanced：验证码、分页器、类视图、中间件、日志、缓存、信号、Cerlery、用户权限，用户角色。
  6. RESTful：REST概念、HelloREST、数据序列化、请求与响应、视图，转换器、关系，超链接、认证和权限。
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知识点细化：

  1. HelloFlask：Flask介绍、Flask请求、Flask MTV拆分、Flask-Script。
  2. Views：Flask Blueprint、路由规则、错误处理、请求与响应。
  3. Templates&Models：静态资源、模板加载、模板语法、ORM、Flask-SQLAlchemy。
  4. Modesl：Flask-Migrate、CRUD、模型关系、反向引用。
  5. Extension：Flask-Cache、Flask-Login、Flask- RESTful、Flask- Bootstrap、Flask-Upload。
  6. Program：需求分析、项目设计、基础框架搭建、建模。

四、Python爬虫阶段

技能树：掌握分布式多线程大型爬虫技术，能开发企业级爬虫程序。
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  1. 多线程原理：同步与异步、串联与并发、线程、开辟一个线程、线程安全与线程锁、多线程队列。
  2. 协程：线程的局限、协程的定义与原理、协程的实现。
  3. 爬虫的概念及相关工具：爬虫的概念及作用、HTTP协议原理、工具的安装、使用。
  4. Python http libs：urllib的使用、示例requests库的使用、bs4库的使用、xpath语法。
  5. 爬虫实战：使用requests编写-个简单爬虫、改造requests爬虫为多线程版、利用redis改造多线程版爬虫至分布式。
  6. scrapy框架：scrapy安装、创建项目、创建spider文件，编写parse方法、scrapy子命令、运行scrapy爬虫程序、命令行传递参数、进一步解析二级页面、parse方法之前传递参数、导出json、Csv格式的数据、scrapy爬虫的状态保存、item的定义、item的使用、pipeline的使用、使用pipeline将items存储至MySQ、Lscrapy整体架构、downloadermiddleware、使用downloadermiddleware实现IP代理池、spidermiddleware、scrapy插件、scrapy-redis。
  7. 量化交易：自动化交易理论、Python量化交易框架。

五、Python机器学习阶段

技能树：掌握Python数据挖掘分析，入门人工智能。
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知识点细化：

  1. jupyter入门：jupyter软件安装、jupyter入门、numpy学习。
  2. pandas：pandas入门、pandas-Series、pandas数据丢失、pandas索引、pandas数据处理、基于Pandas的人脸识别技术。
  3. scipy：scipy学习
  4. matpoltlib：数据可视化的概念、可视化图表的绘制、动画及交互渲染、数据的合并与分组。
  5. KNN：临近算法、预处理、KNN相关函数。
  6. 线性回归与逻辑斯蒂回归：线性回归、逻辑斯蒂回归。
  7. 决策树与贝叶斯：贝叶斯学习、决策树学习。
  8. SVM与K均值聚类：SVC学习
  9. Kmeans： Kmeans学习机器学习框架
  10. TensorFlow：机器学习、权重分配与优选方案、深度学习、自动化神经网络、AI网络的描述。
  11. 自然语言处理与社交网络处理：文本数据处理、自然语言处理及NLTK、主题模型、LDA、图论简介、网络的操作及数据可视化。

作为一个IT的过来人，我分享的都是一些自己的学习方法和干货。还有一下写整理的一些Python干货可以领取哦。

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
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二、Python必备开发工具

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三、精品Python学习书籍

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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四、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
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五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。在这里插入图片描述

六、Python练习题

检查学习结果。
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七、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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