python學習心得第5天（學完python的心得體會）

本文目錄一覽：

• 1、Python精選5篇教學心得
• 2、Python該怎麼入門?
• 3、python語言主要是做什麼的
• 4、請問怎麼學習Python？
• 5、自學python推薦書籍

Python精選5篇教學心得

Python是一種跨平台的計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態類型語言，越來越多被用於獨立的，大型項目的開發，已被逐漸廣泛應用於系統管理任務的處理和Web編程。下面給大家帶來一些關於Python 學習心得 ，希望對大家有所幫助。

python學習心得1

最近這段時間我們學習了很多內容，增長了很多關於Python的知識，萬事萬物是相通的，正如學習新的知識就像吃飯一樣。

吃多了就會消化不良，反映到學習上也是一樣，不知各位最近的感覺怎樣，反正學記是需要一些時間好好消化，掌握到手中，為下一步的知識補齊缺口。

接下來，學記和大家一起回顧一下最近學習的內容，循序漸進，循序漸進。

分支結構

分支結構就像上圖一樣，是用來選擇道路的。

所用的關鍵字是

If elif else

這三個詞的意思分別是

如果 否則如果 其他的

分支語句的寫法需要將與關鍵字與關鍵字對齊

循環結構

循環結構應用於一些重複的進程

通常我們只接觸兩種循環

for-in循環 和 while循環

for-in循環適用於

確切的知道到底循環幾次

while循環適用於

不知道到底有幾次循環

此時要搭配bool 來進行

即 True 和 Flase

關鍵字

關鍵字的熟練運用對於今後的開發工作

有非常重要的作用，但這麼多關鍵字我們不能去死記硬背

只有在一個一個代碼的驗證當中去熟悉去掌握

那樣是最可靠的

def 設置模組

len 計算字符串長度

capitalize 獲得字符串首字母大寫的拷貝

upper 獲得字符串變大寫後的拷貝

find 從字符串中查找子串所在位置

index 與find類似但找不到子串時會引發異常

startswith 檢查字符串是否以指定的字符串開頭

endswith 檢查字符串是否以指定的字符串結尾

center 將字符串以指定的寬度居中並在兩側填充指定的字符

rjust 將字符串以指定的寬度靠右放置左側 填充指定的字符

isdigit 檢查字符串是否由數字構成

isalpha 檢查字符串是否以字母構成

isalnum 檢查字符串是否以數字和字母構成

append 添加元素

remove 刪除元素

clear 清空元素

sorted 排序

大家可能會有些疑惑，學習這些東西真的有用嗎?這些隨處可見的基礎方面的知識真的有用嗎?

我可以非常肯定地告訴大家

有用的!

這些知識就像是建築工地隨處可見的磚石，不管這些磚石怎樣的不起眼，但是沒有一幢建築可以離開磚石，學習的過程是枯燥的，不過這也正符合非常現實的一條規律。

學如逆水行舟，不進則退!

也正是因為它枯燥苦悶，學習有難度，才保證了，我們學習了這些知識以後，可以靠它們為生，在這個知識時代闖出自己的一片天!

不要放棄，絕對不要放棄!

黎明之前是最黑暗的!

為了自己的未來好好堅守吧!

青年學記 陪伴着各位青年

python學習心得2

python是一門非常有潛力的高級語言，歷經多年的發展，其在編程上發揮着越來越大的作用。在這學期中，通過選修python課上的基礎知識學習，我對python也有了一定的認識。而且，在字符串上的處理，python相對於c語言也是給程序員極大的便利。而python不僅如此，它的庫也很多，正因為它強大的庫，讓編程變得不再艱難。但是，我認為python雖然在許多方 面相 對於c語言比較方便，但也有其相對於弱一點的方面，比如說for循環等方面。雖然一學期下來，我對python的學習也僅僅只是它的基礎方面，但python的強大，也是足足地吸引着我，希望自己能夠在不斷地學習中，將python學習的更加好。

python是一門非常有潛力的高級語言，歷經多年的發展，其在編程上發揮着越來越大的作用。在這學期中，通過選修python課上的基礎知識學習，我對python也有了一定的認識。

在學習python的第一節課上，其對我的最初的印象就是，相較於我學習過的c語言編程，它更加的簡潔。所有的變量都不需要像c語言編程那樣需要提前去定義，這樣給了編程者很大的自由空間與方便。如x=2，即可同時完成變量的定義與賦值。對於簡化程序的代碼，起到了許多的作用。而且，在字符串上的處理，python相對於c語言也是給程序員極大的便利。在c語言中，只能用字符類的數組對字符串進行相應的操作，步驟也是相對於比較繁瑣的，而在python中，當我們需要創建一個字符串的時候，只需要在創建字符串的時候用「s=」就可以了。而python不僅如此，它的庫也很多，正因為它強大的庫，讓編程變得不再艱難。我們只需要調用庫中的函數，而對於函數的具體實現，也沒有特殊的需求。

但是，我認為python雖然在許多方面相對於c語言比較方便，但也有其相對於弱一點的方面，比如說for循環等方面。不過也依然不會影響到python的強大，而隨着近幾年來的發展，python的受歡迎度也越來越高，而它的運用的領域也是越來越多，比如人工智能和大數據等領域，python都是在其中扮演者重要的角色。雖然一學期下來，我對python的學習也僅僅只是它的基礎方面，但python的強大，也是足足地吸引着我，希望自己能夠在不斷地學習中，將python學習的更加好。

python學習心得3

由於我是自學Python，非科班出生，所以只能分享一些關於我的學習心得，如果有不對地方歡迎指正。

不過非科班出生雖然是一個痛點，但是在工作上，我其實不輸給我其他同事，這點我倒是很有自信，而且我也統一一句話「目前互聯網上的免費編程課程，足夠讓你成為一個合格的碼農」。

編程入門

我剛開始學習編程，主要是因為自己想動手做個網站，但是由於技術原因，再加上朋友都比較忙，最後抱着「求人不如求己」的想法，乾脆自學。

編程難不難?

這個問題我覺得所有認真學過的人，都一定會肯定告訴你編程不難，但是精通那是相當困難的。

如果你還沒去學習，就覺得編程一定很難，那麼其實你是沒有資格說這句話的，任何事情一定是要去嘗試後，才能這麼說。

編程其實很像堆積木，然後根據需求，把東西造出來，可以是房子，也可以是橋樑。

學習編程無非運用這些積木，來創造你要的東西。

編程語言選擇

這邊說個題外話，關於當時編程語言的選擇，很多時候我覺得不是你選擇編程語言，而是編程語言選擇你，也就是你的「本命編程語言」。

人的性格會影響你適合的編程語言，比如你做事有條理，喜歡定期清理房間，那麼可能C語言很適合你;如果你不喜歡打掃房間，實在受不了，才打掃一次，可能你適合Java。

哈哈，開個玩笑，不過確實有這種很玄的存在。

我當時在編程語言的選擇上，用了一個笨 方法 。

我跑到w3cschool上面，把所有編程語言的第一章都去試了一遍，看看自己喜歡哪個語言，然後就選哪個語言，如果你不知道選哪門語言，可以用我的方法試試看。

至於編程語言，沒有高低之分，因為無論你學習哪門語言，你都非常有市場，而且你都能夠拿到高薪，關鍵是哪門語言適合你，並且能夠讓你有興趣學下去，能學好，這個很關鍵。

興趣是學習編程最大的驅動力!

為什麼是Python

說下為什麼選擇Python?

因為簡單，Python是公認的最容易入門的編程語言，而且也是公認有發展前景的編程語言，適用於機械人、大數據、人工智商等未來高科技。

基於以上的原因，我選擇Python來作為自己的入門語言，而且我覺得我適合Python這麼語言。(因為我很懶)

之前有個梗，大概就是其他編程語言在討論某個問題，怎麼解決，而Python的程序員已經下班了，由此可見Python的效率。

總結 ：Python的語言特點就是「一氣呵成，痛快如拉稀」。

學習心得

由於我是自學的，所以參考的網站比較多，小夥伴可以按照我的學習路線，一般來說不會出現什麼問題。

基礎：教程+視頻

進階：視頻+實踐

進階pro：視頻+實踐+書籍+交流

基礎

剛開始學習的時候，我比較推薦w3cschool和菜鳥教程這兩個網站。

w3cschool-學編程，從w3cschool開始!

菜鳥教程 – 學的不僅是技術，更是夢想!

這兩個網站在我看來，是編程自學的福音。

w3cschool這個網站手冊非常棒，另外這個網站的編程微課以及編程實戰對新手來說非常友好!

我當時就是靠這兩個，引發我學習的樂趣，不然對着枯燥的代碼，說實話，很無聊的。

菜鳥教程，這個網站的實例是最棒的，很多時候，你不僅僅要自己看教程，還要去看看為什麼，而菜鳥教程的實例就能夠讓你清晰的知道，為什麼，並且會原來如此。

總的來說，這兩個網站就像新手村剛出來的劍和盾!是新手入門絕對不能少的，尤其是w3cschool，強烈推薦。

還有一個就是視頻，視頻我是在慕課網上面看的，我很喜歡慕課網這個網站，網站風格很棒，而且視頻也很清晰。

也可以在阿里雲上面看Python的視頻，也很不錯，並且是免費的。

進階

進階結束後，代表你是個初級工程師。

這一步實踐非常重要，你要自己動手，做一些小玩意，實踐才是最重要的，在實踐中發現問題，那是學習最快並且效率最高的時刻。

你可以先給自己定下一個目標，比如我要做一個簡單的頁面，或者我要做一個簡單的小程序。

然後就開始動手去實踐，這步很重要。

同時還是要多看書籍。

進階pro

到這一步，我建議務必買書，你需要書籍幫你反向梳理你的知識，這決定了你以後的高度，而不是這個也懂，那個也懂，但是東西就是做不出來。

我記得當時我買完書，看完後的第一感受就是：原來這個世界是這樣的!

書會非常系統性的幫你梳理你自己學過的知識!

這裡只推薦兩本書：《Python入門手冊》和《Python核心編程》

小夥伴可以自己去亞馬遜購買。

然後就是和身邊的小夥伴交流!

多看看別人的代碼，自己多敲敲代碼，是必經之路，也是一定要做的。

以上，希望對想入門Python的小夥伴能夠提供一點點幫助。

python學習心得4

017年11月，一群編程零基礎的小夥伴們成立了Python學習小組，12名學員從此夜以繼日地奔赴學習的征程。一個月過去了，從在屏幕上用最簡單的語句打印出「Hello, Python; Hello, World」開始，我們逐步地學習Python語法，學習操作列表、字典，學習For，While，If語句，現在遇到了第一個難點：類。通過研讀、練習、交流、討論，作為程序界的小白，我們逐步地理解了類的概念，明白了面向對象與面向過程編程的差異，以下是我們的小小心得，與大家分享：

編程基本思想

現實世界中，每個複雜的事務都可以拆分為多個組成部分，其中的每一部分就可稱之為對象。比如要實現一個很大很複雜的項目，我們可以把項目拆分成不同的組成部分，然後分別對不同部分通過編程實現，最終再把各個部分組裝起來完成整個項目。這讓我們能夠從整體上來控制項目，從而讓程序開發更有效。

比如汽車製造，汽車廠所做的僅僅是各個部件的組裝和匹配，而各個部件的生產是由相對專業的廠商完成。如果需要研發新型號汽車，整車廠所考慮的是如何對各個新式的零部件進行新的組裝和匹配，而不是從頭到尾重新生產一輛汽車。

面向對象的編程

VS

面向過程的編程

面向過程編程是針對一個需求的具體實現過程，但是對於大型項目的複雜需求，一步一步的做，這種編程效率顯然是低下的。

面向對象編程則是對項目進行拆分後(一般按照功能拆分)，分別實現，再將各個對象組裝起來。因此簡單的小程序使用面向過程方法編程更適合。面向對象的編程特性是易維護(可讀性高)，效率高，質量高(重用性)，擴展性好(高內聚,低耦合)。

對象

通俗的講，對象就是事物，一個公司、一個部門、一個人，甚至一本書都可以是一個對象，程序員可以自由決定把什麼作為對象。

比如eHR系統，需要對組織架構，員工進行管理，所以使用的對象可能是公司，部門，崗位，員工，等等。對象可大可小，可複雜也可簡單，如果僅僅是做一個考勤系統，員工這個對象一定要比eHR系統中的員工對象簡單。

類

現實世界中，類代表一組有共同特性的事物，把不同對象之間的共性抽象出來，就形成類的概念。比如說男人、女人可以抽象成人這個類;處長、秘書可以抽象成員工類。至於類如何去抽象，粒度的粗細，這是一個需要在學習和實踐中摸索的過程。

實例

以下是一個實例，大家體會一下：

1. 定義父類：

class Employee:

def __init__(self, name, age): #抽象員工共性(名字，年齡)

self.name = name

self.age = age

def signON(self):

print(self.name+” sign on.”) #抽象簽到的動作

def work(self):

print(self.name + ” on work.”) #抽象工作的動作

2. 繼承出子類：

class MEmployee(Employee): #繼承父類的共性

def __init__(self, name, age):

super().__init__(name, age)

def work(self): #重寫子類的方法(抽象出從事管理崗位工作的動作)

print(self.name + ” on manager_work.”)

3. 繼承出第二個子類：

class TEmployee(Employee):

def __init__(self, name, age, devLanguage): #繼承父類的共性，增加語言的屬性

super().__init__(name, age)

self.devLanguage = devLanguage

def work(self): #重寫子類的方法(抽象出從事技術崗位工作的動作)

print(self.name + ” on technology_work.”)

def showLanguage(self): #增加子類的方法(抽象出會某種編程語言的動作)

print(“use “+self.devLanguage+” language.”)

在上面的程序中，我們先定義了一個父類：包含員工的姓名、年齡等一般特性，可以執行簽到、工作這兩類動作。在第一個子類中，管理層在前面一般特性的基礎上，執行管理工作;在第二個子類中，作為一般員工在前面一般特性的基礎上，執行技術工作，從事編程。

python學習心得5

1、定義方法

關鍵字 def 是方法定義的標誌。接下來緊跟方法名和被圓括號所包圍的參數列表。方法的主

體語句將在下一行開始並且必須縮進。

方法主體的首句可選擇性地是一句字符，用來說明方法的主要功能

例如：

“””print a finabo series up to n.”””

2、默認參數值

默認值僅被設置一次，這與以前默認值為可變對象(如列表、字典和多數類實

例時)有很大的區別。

例如：

i=5

def f(arg=i):

print(arg)

i=6

f()

將會輸出 5

3、關鍵字參數

可以通過形式關鍵字參數調用方法

在方法調用中，關鍵字參數必須遵循位置參數。 所有的關鍵參數必須符合方法接受的參數

其中之一。但是他們的次序不重要，這包含非選擇的參數。沒有參數可以多次接受一個值。

當最後一個形參是__ name 時，它可以接受包含除了形式參數之外的所有關鍵字的字典，

_ name 必須在__ name 之前出現

4、可變參數列表

正常來說，這些可變參數常常放在正式參數列表的後面，因為它們會包攬所有傳遞給該方法

的剩餘輸入參數。任何出現在_ args 參數後低的正式參數會被認為是關鍵字參數，意味着它

們只能當關鍵字使用而不是位置參數。

def concat(_ args,sep=”/”):

…returnsep.join(args)

…

concat(“earth”,”mars”,”venus”)

』earth/mars/venus』

concat(“earth”,”mars”,”venus”, sep=”.”)

』earth.mars.venus』

5、拆分參數列表

當參數已經存在列表或者元組中，但是需要分拆以供要求分離位置參數調用的方法，如果單獨

分開它們無法使用，就需要寫一個方法用 _ 操作符來調用實現分拆列表或者元組中的參數。

同樣的使用形式，字典可以用__ 操作符實現關鍵字參數。

6、形式

lamdba a,b:a+b 該函數表示兩個數的和，像內嵌函數

7、代碼風格

對於 python，PEP8 作為許多項目應該遵守的編碼指導書而做的。 它提出了一種可讀而悅

目的編碼風格。 每位 python 開發者應該讀它。這裡抽出一個重要的事項與你分享 ：

? 用四個空格代替 tab 鍵

? 每行不要超過 79 個字符。

? 用空行分離方法和類，大塊代碼中的方法。

? 必要的時候為每行添加註釋。

? 用文檔字符串

? 在操作符兩邊用空格

? 用統一的風格命名自定義的方法和類

? 如果你的代碼打算用在國際環境中，請不要用想像的字符編碼。Python 默認的是

utf-8,在任何情況下可以用 Ascii .

? 同樣的，即使有很少機會讓說不同語言的人們讀代碼或者維護代碼，但在定義中不

要用非 ASCII 編碼字符。

Python該怎麼入門?

作為初學者，第一個月的月目標應該是這樣的：

熟悉基本概念（變量，條件，列表，循環，函數）

練習超過 30 個編程問題

利用這些概念完成兩個項目

熟悉至少 2 個框架

開始使用集成開發環境（IDE），Github，hosting，services 等

整體計劃

現在，我們先將月計劃細化成周計劃。

第一周：熟悉 Python

要積極探索 Python 的使用方法，儘可能多的完成下面這些任務：

第一天：基本概念（4 小時）：print，變量，輸入，條件語句

第二天：基本概念（5 小時）：列表，for 循環，while 循環，函數，導入模塊

第三天：簡單編程問題（5 小時）：交換兩個變量值，將攝氏度轉換為華氏溫度，求數字中各位數之和，判斷某數是否為素數，生成隨機數，刪除列表中的重複項等等

第四天：中級編程問題（6 小時）：反轉一個字符串（迴文檢測），計算最大公約數，合併兩個有序數組，猜數字遊戲，計算年齡等等

第五天：數據結構（6 小時）：棧，隊列，字典，元組，樹，鏈表。

第六天：面向對象編程（OOP）（6 小時）：對象，類，方法和構造函數，面向對象編程之繼承

第七天：算法（6 小時）：搜索（線性和二分查找）、排序（冒泡排序、選擇排序）、遞歸函數（階乘、斐波那契數列）、時間複雜度（線性、二次和常量）

通過第一周時間，python大致能熟悉了，自學能力稍微弱一點找人帶下你，節約自己的時間。

注意：別急着安裝 Python 環境！

這看起來很矛盾，但是你一定要相信我。我有幾個朋友，他們因為語言工具包和 IDE 安裝的失敗而逐漸失去了學習下去的慾望。因此，我的建議是先使用一些安卓 app 來探索這門語言，如果你是個技術小白，安裝 Python 環境可不是你的首要任務。

第二周：開始軟件開發（構建項目）

接下來，讓我們朝着軟件開發任務進軍吧！不妨嘗試綜合你學到的知識完成一個實際的項目：

第一天：熟悉一種 IDE（5 小時）: IDE 是你在編寫大型項目時的操作環境，所以你需要精通一個 IDE。在軟件開發的初期，我建議你在 VS code 中安裝 Python 擴展或使用 Jupyter notebook。

第二天：Github（6 小時）：探索 Github，並創建一個代碼倉庫。嘗試提交（Commit）、查看變更（Diff）和上推（Push）你的代碼。另外，還要學習如何利用分支工作，如何合併（merge）不同分支以及如何在一個項目中創建拉取請求（pull request）。

第三天：第一個項目——簡單計算器（4 小時）：熟悉 Tkinter，創建一個簡單的計算器

第四、五、六天：個人項目（每天 5 小時）：選定一個項目並完成它。如果你不知道你該做什麼，可以查看下面的清單（ pythonprojects -for-an- middle – programmer/answer/jhankar – mahbub2）

第七天：託管項目（5 小時）：學習使用服務器和 hosting 服務來託管你的項目。創建一個 Heroku 設置並部署你構建的應用程序。

為什麼要寫項目？

如果僅僅按部就班地學習課堂上或視頻中的內容，你無法擁有獨立思考能力。所以，你必須把你的知識應用到一個項目中。當你努力尋找答案時，你也在慢慢地學會這些知識。

第三周：讓自己成為一名程序員

第 3 周的目標是熟悉軟件開發的整體過程。你不需要掌握所有的知識，但是你應該知道一些常識，因為它們會影響你的日常工作。

第一天：數據庫基礎（6 小時）：基本 SQL 查詢（創建表、選擇、Where 查詢、更新）、SQL 函數（Avg、Max、Count）、關係數據庫（規範化）、內連接、外連接等

第二天：使用 Python 數據庫（5 小時）：利用一種數據庫框架（SQLite 或 panda），連接到一個數據庫，在多個表中創建並插入數據，再從表中讀取數據。

第三天：API（5 小時）：如何調用 API。學習 JSON、微服務（micro-service）以及表現層應用程序轉換應用程序接口（Rest API）。

第四天：Numpy（4 小時）：熟悉 Numpy（- Numpy -for- datascies-beginners-b8088722309f）並練習前 30 個 Numpy 習題（- 100/blob/master/100_numpy_excercises.md)

第五、六天：作品集網站（一天 5 小時）：學習 Django，使用 Django 構建一個作品集網站（- start-with-django -1/），也要了解一下 Flask 框架。

第七天：單元測試、日誌、調試（5 小時）：學習單元測試（PyTest），如何設置和查看日誌，以及使用斷點調試。

真心話時間（絕密）

如果你非常「瘋狂」，並且非常專註，你可以在一個月內完成這些任務。你必須做到：

把學習 Python 作為你的全職活動。你需要從早上 8 點開始學習，一直到下午 5 點。在此期間，你可以有一個午休時間和茶歇時間（共 1 小時）。

8 點列出你今天要學的東西，然後花一個小時複習和練習你昨天學過的東西。

從 9 點到 12 點：開始學習，並進行少量練習。在午飯後，你需要加大練習量，如果你卡在某個問題上，可以在網上搜索解決方案。

嚴格保持每天 4-5 小時的學習時間和 2-3 小時的練習時間（每周最多可以休息一天）。

你的朋友可能會認為你瘋了。走自己的路，讓別人去說吧！

如果你有一份全職工作，或者你是一名學生，完成這些流程可能需要更長的時間。作為一名全日制學生，我花了 8 個月的時間來完成這份清單。現在我是一名高級開發人員。所以，不管花多長時間，一定要完成它們。要想成功完成一個目標，必須付出百分之百的努力。

第四周：認真考慮工作（實習）問題

第 4 周的目標是認真思考如何才能被錄用。即使你現在不想找工作，你也可以在探索這條道路的過程中學到很多東西。

第一天：準備簡歷（5 小時）：製作一份一頁的簡歷。把你的技能總結放在最上面，必須在寫項目的同時附上 Github 鏈接。

第二天：作品集網站（6 小時）：寫幾個博客，將它們添加到你之前開發的作品集網站中。

第三天：LinkedIn 簡介（4 小時）：創建一個 LinkedIn 個人簡介，把簡歷上的所有內容都放到 LinkedIn 上。

第四天：面試準備（7 小時）：準備一些谷歌常見的面試問題，練習白皮書中的 10 個面試編程問題。在 Glassdoor、Careercup 等網站中查看前人遇到的面試問題。

第五天：社交（~小時）：走出房門，開始參加聚會、招聘會，與其他開發人員和招聘人員見面。

第六天：工作申請（~小時）：搜索「Python Job」，查看 LinkedIn Job 和本地求職網站。選擇 3 個工作崗位並發送工作申請。為每個工作定製你的簡歷。在每個工作要求中找出 2 到 3 件你不知道的事情，並在接下來的 3-4 天里學會它們。

第七天：在拒絕中學習（~小時）：每次你被拒絕的時候，找出兩件為了獲得這份工作你應該知道的事情，然後花 4-5 天 的時間來掌握它們。這樣，每次拒絕都會讓你成為更好的開發人員。

python語言主要是做什麼的

1、Web開發（Python後端）

Python有很多優秀的Web開發框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以幫助你快速搭建一個網站。當需要一個新功能時，用Python只需添加幾行代碼即可，這受到了很多初創型公司的一致歡迎。

像知乎、豆瓣、小米這樣的大廠，最早的網站都是用Python搭建的，國外則更多，如YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix等代表地球頂級流量的大站，都構建在Python之上。

平均薪資：15~20K

技能要求：前端基礎、Python基礎、主流Python Web框架（Flask、Django等）、數據庫等

2、Python爬蟲工程師

顧名思義，就是用Python收集和爬取互聯網的信息，也是小夥伴們入坑Python的第一驅動力。靠人力一星期才能完成的工作，你泡着咖啡、跑10分鐘爬蟲即可，又裝X又實用，學會Python爬蟲後，即使不做程序員的工作也能加分不少。

平均薪資：15~25K

技能要求：前端基礎、Python爬蟲庫、數據庫、JS反爬等

友情提示：注意法律風險

3、Python數據分析師

這個時代，數據和黃金一樣寶貴，現在最火的公司如：今日頭條、抖音、快手等，產品都建立在對用戶的分析之上，更不用說淘寶、京東、拼多多這些 「定製化推薦」 的老手。

可以說，所有的商業公司都需要這樣一個角色，Python數據分析師也成了目前最火的職業之一。

Python是目前數據分析業務中，最常用的語言。學會Python後，基本可以滿足數據分析經理的招聘需求。

平均薪資：10~25K

技能要求：統計學基礎、Python的數據分析庫（Pandas、NumPy、matplolib）、數據庫、機器學習框架（高端職位需要）

4、AI工程師

人工智能是目前最火的方向之一，薪資待遇非常高（土豪的代名詞）。從招聘網站上可以看到，80K、100K 的職位也有很多，小編流下了沒有技術的淚水，當然這些職位的要求也相對較高。

Python是人工智能時代的頭牌語言，不管是機器學習（Machine Learning）還是深度學習（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用Python調用，如Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow等，因此Python是人工智能工程師的必備技能之一。

薪資：20~40K

技能要求：統計學基礎、Python、數據分析庫、機器學習、深度學習框架

5、自動化運維工程師

運維工程師經常要監控上百台機器的運行，或同時部署的情況。使用Python可以自動化批量管理服務器，起到1個人頂10個人的效果。

自動化運維也是Python的主要應用方向之一，它在系統管理、文檔管理方面都有很強大的功能。

平均薪資：15~25K

技能要求：Python、shell、Linux、數據庫、openpyxl庫等

6、自動化測試工程師

測試的工作是枯燥和重複的，在過去，每次產品更新，都要重複測試一遍，效率低而且容易出錯。

Python提供了很多自動化測試的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重複工作，Python自動化測試也變得越來越流行。

平均薪資：10~20K

技能要求：Python、自動化測試框架、Linux等

7、Python遊戲開發

Python遊戲開發的招聘集中在遊戲服務器領域，主要負責網絡遊戲的服務器功能開發、性能優化等工作。

平均薪資：15~25K

技能要求：Python、Python Web框架、Linux、數據庫、Nginx等

通過以上一系列的講解，相信各位剛入門Python編程語言的人，對於Python主要用來做什麼這個問題有了一定的了解。Python編程語言應用廣泛，就業方向也是十分廣闊，當下正是學習Python的好時機。

請問怎麼學習Python？

這裡整理了一份Python開發的學習路線，可按照這份大綱來安排學習計劃~

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語句進行數據庫常用操作

5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置

6. 熟練使用MySQL，掌握數據庫高級操作

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數據庫、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，培養紮實的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，網絡編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網絡協議知識，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、數據庫知識，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，深入理解數據庫管理系統通用知識及MySQL數據庫的使用與管理。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，用戶與權限，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的服務器操作系統，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. 深入理解網絡協議，分佈式，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，網絡通信協議，Web服務器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網絡協議，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，數據庫擴展包Flask-Sqlalchemy，數據庫遷移擴展包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絡抓包工具使用，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編寫大型網絡爬蟲進行分佈式內容爬取

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：

網絡爬蟲開發、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絡協議的分析和了解，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佈式爬蟲的能力。

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裏面的三大數據結構，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、餅圖的繪製、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繪製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：機器學習與人工智能

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算法和回歸算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等

4. 掌握卷積神經網絡對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裏面的張量、會話、梯度優化模型等

5. 掌握深度學習卷積神經網絡運行機制，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、標準化、數據主成分分析PCA、KNN算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和算法。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、神經網絡結構、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，熟練掌握神經網絡的結構層次及特點，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。

自學python推薦書籍

零基礎如何學好python，作為一個學了python兩三年的過來人，我當初也是從0開始一路摸索過來的，這裡給想學python的小白們分享一點我的學習心得。

1.《笨方法學Python》、《流暢的python》、《EffectivePython：編寫高質量Python代碼的59個有效方法》、《PythonCookbook》。

2.《利用Python進行數據分析（原書第2版）》、《Python數據科學手冊(圖靈出品)》。