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全了！Python各大阶段知识汇总

第一阶段：python基础入门

课程无缝衔接数据开发、人工智能、数据分析，后续挑战30w年薪。从零基础开始入门学习Python，开发环境使用最新版python3.10，从软件下载，IDE使用，让学生一步步了解Python，掌握Python基础语法，掌握代码编写的规范和技巧，Bug调试能力，用Python第三方库做出可视化图表。课程+配套练习学练结合，锻炼学生的自主解决问题的能力和举一反三能力，课堂生动有趣，不枯燥

第二阶段：python进阶

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高效简介的授课风格, 用最短的时间清晰简介的讲解知识点, 干货非常满

系统性的讲解Python进阶内容，为深入学习数据分析和大数据方向的朋友有铺垫坚实的基础

优点：

1.掌握网络编程技术，能够实现网络通讯

2.知道通讯协议原理

3.掌握开发中的多任务编程实现方式

4. 拿捏多进程多线程的原理

第三阶段：Python 进阶之 MySQL 入门

MySQL从基础到订单案例实战，老师说话比较清晰，注意力全在课程上，学就完了

第四阶段 python多线程

黑马程序员python多线程编程_哔哩哔哩_bilibili黑马程序员python多线程编程共计16条视频，包括：00-课程介绍、01-多任务介绍、02-进程介绍、03-使用多进程来完成多任务、04-进程执行带有参数的任务、05-获取进程的编号、06-进程注意点、07-案例-多进程实现传智视频文件夹多任务拷贝器、08-线程介绍、09-使用多线程执行多任务、10-线程执行带有参数的任务、11-主线程和子线程的结束顺序、12-线程之间的执行顺序是无序、13-线程和进程的对比、14-案例-多线程实现传智视频文件夹多任务拷贝器、15-总结等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。https://www.bilibili.com/video/BV1fz4y1D7tU?spm_id_from=333.999.0.0

从0开始学习python多任务编程，想了解python高并发实现，从基础到实践，通过知识点 + 案例教学法帮助你迅速掌握python多任务。进程和线程讲的很清楚，守护进程也明白了！

Python 数据挖掘基础

黑马程序员Python教程，4天快速入门Python数据挖掘，系统精讲+实战案例_哔哩哔哩_bilibili黑马程序员Python教程，4天快速入门Python数据挖掘，系统精讲+实战案例共计58条视频，包括：01-环境搭建、02-JupyterNotebook介绍、03-快速上手JupyterNotebook、04-Matplotlib介绍、05-快速上手Matplotlib、06-Matplotlib三层结构、07-完善折线图（画布层）、08-修改x、y轴刻度、09-中文问题解决、10其他辅助显示层完善折线图、11-完善折线图（图像层）、12-创建多个绘图区、13-折线图应用场景、14-常见图表及散点图、15-柱状图、16-直方图、17-饼图、18-总结、01-上节回顾、02-今日目标、03-Numpy优势、04-ndarray属性、05-生成数组的方法、06-均匀分布与正态分布、07-切片索引与形状修改、08-类型修改与数组去重、09-逻辑运算、10-统计运算、11-数组间运算、12-矩阵运算、13-合并与分割、14-IO操作与数据处理、15-总结、答疑、02-Pandas介绍、03-DataFrame属性和方法、04-DataFrame索引设置、05-MultiIndex与Panel、06-Series、07-索引操作、08-赋值与排序、09-算术运算与逻辑运算、10-统计运算与自定义运算、11-Pandas画图、12-csv文件的读取与存储、13-hdf5文件的读取与存储、14-json文件的读取与存储、15-总结1、02-今日安排、03-处理np.nan类型的缺失值、04-处理其他标记的缺失值、05-数据离散化、06-按方向合并pd.concat()、07-按索引合并pd.merge()、08-交叉表与透视表、09-分组与聚合、10-综合案例、11-总结等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。https://www.bilibili.com/video/BV1xt411v7z9?spm_id_from=333.999.0.0

该阶段主要是介绍一些数据科学领域用Python语言实现的基础库，如简洁、轻便的数据可视化展示工具Matplotlib，高效的运算工具Numpy，方便的数据处理工具Pandas，为人工智能阶段打基础。对于小白来说，配置环境是比较麻烦的事情，当初我也是在配置环境方面耽搁了好几天。其实，Anaconda是最方便的，无论是windows还是mac，相信学习数据挖掘的人大多都要搞机器学习和计算机视觉，那么更应该安装Aanaconda了亮点 1. 用最快地办法入门数据科学 2. 用最简单方式轻松掌握数据科学基础库

人工智能必学基础

黑马程序员3天快速入门python机器学习_哔哩哔哩_bilibili黑马程序员3天快速入门python机器学习共计49条视频，包括：01-人工智能概述、02-什么是机器学习、03-机器学习算法分类、04-机器学习开发流程、05-学习框架和资料介绍、06-可用数据集、07-sklearn数据集使用、08-字典特征抽取、09-文本特征抽取CountVectorizer、10-中文文本特征抽取、11-文本特征抽取TfidfVevtorizer、12-数据预处理-归一化、13-数据预处理-标准化、14-什么是降维、15-删除低方差特征与相关系数、16-主成分分析、17-instacart降维案例、18-总结、01-上节回顾、02-转换器与预估器、03-KNN算法、04-模型选择与调优、05-Facebook案例流程分析、06-Facebook案例代码实现、07-朴素贝叶斯算法原理、08-朴素贝叶斯算法对文本分类、09-认识决策树、10-决策树算法对鸢尾花分类、11-泰坦尼克号乘客分类案例流程分析、12-泰坦尼克号案例代码实现、13-随机森林、14-总结、01-上节回顾.、02-线性模型、03-损失函数、04-优化方法1-正规方程、05-优化方法2-梯度下降、06-正规方程与梯度下降对比、07-梯度下降优化器、08-过拟合与欠拟合、09-岭回归、10-逻辑回归原理、11-逻辑回归对癌症分类、12-精确率、召回率、F1-score、13-ROC曲线与AUC指标、14-模型保存与加载、15-KMeans算法原理、16-聚类的模型评估、17-总结等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。https://www.bilibili.com/video/BV1nt411r7tj?spm_id_from=333.999.0.0

化繁为简、算法讲解清晰明了 “学”和“做”结合，边学习，边练习，加深知识理解结合“吃鸡”游戏，体验机器学习魅力所在，主要介绍一些经典的传统机器学习算法，如分类算法：KNN 算法，朴素贝叶斯算法，逻辑回归，决策树算法以及随机森林；回归算法：线性回归，岭回归；聚类算法：KMeans 算法，结合 Python 语言实现的经典机器学习库 Sikit-Learn 库，实现一些小型预测案例。

深度学习之神经网络

黑马程序员3天带你玩转Python深度学习TensorFlow框架_哔哩哔哩_bilibili黑马程序员3天带你玩转Python深度学习TensorFlow框架共计50条视频，包括：01-上节回顾、02-课程安排、03-深度学习与机器学习区别、04-深度学习框架、05-TensorFlow结构、06-图的介绍、07-Tensorboard的介绍、08-Operation的介绍、09-会话的介绍、10-张量的属性与生成、11-张量的修改与运算、12-变量的介绍、13-基础API和高级API、14-案例：自实现线性回归、15-案例代码注意点、16-增加变量显示、17-添加命名空间、18-模型保存与加载、19-命令行参数设置、20-总结、01-上节回顾1、02-今日安排1、03-文件读取通用流程、04-图片读取&狗图片读取案例、05-二进制文件读取流程分析、06-二进制文件读取案例、07-tfrecords文件存储、08-tfrecords文件读取、09-神经网络基础、10-神经网络原理、11-案例：用全连接对手写数字识别、12-准确率计算、13-总结、01-上节回顾2、02-今日安排3、03-卷积神经网络介绍、04-卷积神经网络结构、05-卷积层、06-激活函数、07-不同激活函数演示、08-池化层、09-卷积神经网络设计、10-CNN识别手写数字代码实现、11-验证码识别案例分析、12-验证码识别案例流程分析、13-验证码识别代码01、14-验证码识别代码02、15-验证码识别代码03、16-调节参数、17-总结等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。https://www.bilibili.com/video/BV1Wt411C75s?spm_id_from=333.999.0.0

时间可以安排3天去学：

TensorFlow框架使用1天

数据读取、神经网络基础1天

卷积神经网络、验证码识别1天

注意：python3.6版本以上不支持2.0以下的tensorflow（即老师讲课时期的版本）。两条路子： 1）python回退到3.6，然后安装老师版本的tensorflow。这个方法我尝试了很久，过于麻烦，最后也是没有成功。 2）tf2.0以上，import tensorflow as tf 改成这两行

import tensorflow.compat.v1 as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

该方法借鉴评论区小伙伴的。

Python+大数据开发学习路线：
MySQL数据库：

最后推荐实的这11个适合练习 Python 的做题学习网站！

1、Python123 地址：Python123 - 编程更简单特点：北京理工大学搭建的学习python 的网站；可以边学边练习
2、PythonTip PythonTip 里面的练习题主要偏向 Python 基础和一些基础的算法，比较适合作为新手的入门练习题。地址：http://www.pythontip.com/coding/code_oj
3、python开发者社区地址：python开发者社区特点：分类全，手册和文档很多很详细
4、github 地址： github 特点： python的项目很多，可以搜索自己感兴趣的项目练练手
5、python在线帮助文档地址：python在线帮助文档特点：python在线帮助文档肯定不能少，遇到问题查什么都比较方便

6、趣IT 地址：趣IT官网-互联网求职刷题神器特点：it类基本全包括了，刷题，社区分享面试经，是个新平台，发现好东西分享就对了。

7、pythontutor 这个网站对于新手同学理解代码的运行逻辑简直是太好用了，代码运行到哪里、变量是多少都展示的一清二楚，这对于初学者来说，可以省去很多弯路。地址：https://pythontutor.com/

8、动画算法以动画的形式向我们展示了多种算法的实现过程，效果还是非常赞的，支持自己设置排序数值

地址：https://visualgo.net/

9、Python 代码例子该网站就是通过代码例子来让我们更快的学习各种库的使用，毕竟有的时候某些类库的官方文档不健全，网上一些博客又喜欢断章取义，此时对于新手来说，除了去各种咨询前辈之外，这个网站就是非常好的去处了！地址：https://www.programcreek.com/python

10、python中文学习大本营地址：Python 中文学习大本营特点：笔记记录挺详细的

11、LearnPython 地址：http://www.learnpython.org/ 不管是小白还是有经验的程序员，都可以来这个网站学习，他涵盖基本和高级的python概念，而且所有的教程都做了有序的分组，很方便。

职场小tips：你也许看不惯那些拍马屁和谄媚的人，但有时候就是这些人能得到自己想要的，而你还在那里看不清形势得假清高。也许你会觉得很失望，但是现实的重锤会一次次教你做人。

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