python新手學習路線（python新手怎麼學）

本文目錄一覽：

• 1、自學python的學習路線是什麼？推薦一些python學習資源
• 2、零基礎入門學習Python去哪兒？
• 3、沒有任何基礎的人，該如何學習Python
• 4、零基礎如何自學Python，有Python的學習路線圖嗎
• 5、初學者學習python編程有哪些方法?

自學python的學習路線是什麼？推薦一些python學習資源

第一個階段

初級，掌握Python的語法和一些常用庫的使用

這裡首先推薦廖雪鋒在網上的書籍，這是Python2.7版本的，這本書適合於重頭開始一直讀完，作為一個開發人員，除了基本的語法，這本書裡面提到了一些其他的常用的庫，看了廖老師寫的很多東西，感覺他的思路，以及寫博客寫書的高度，概括性，原理性都十分好，這本書讀完之後，相信就可以動手寫很多東西了，可以盡情的玩轉Python解釋器了。

另外還有一本書《Python參考手冊》，這本書也十分的有用，關於Python的方方面面基本都囊括在內，可以作為一本Python字典來查詢使用方法，十分好用。

掌握一門語言最好的方法就是用它，所以我覺得邊學語法邊刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。

很多只需要將Python作為腳本或者就是寫一些小程序處理處理文本的話，到這一個階段就足夠了，這個階段已經可以幫我們完成很多很多的事情了。但是如果是一個專業學習Python的，恐怕還需要努力的升級：

第二個階段

中級，掌握自己特定領域的庫，掌握pythonic寫法，非常熟悉Python的特性

推薦的第一本書是《編寫高質量代碼–改善python程序的91個建議》，這本書大概的提了下Python工程的文件布局，更多的總結了如何寫出pythonic的代碼，另外，也介紹了一些常用的庫。

要想深入的了解Python，有的時候看看Python的源碼也是很重要的，自己通過讀懂源碼，來徹底的了解Python的核心機制，這裡推薦《Python源碼剖析——深度探索動態語言核心技術》，這本書並沒有看完，只是在需要深入了解Python某個功能或者數據結構的時候看看相關章節，也覺得受益匪淺。

自己領域的書籍和資料也肯定很多，比如web開發的構架都有很多，只有了解熟悉了所有構架，在選擇的時候才能衡量利弊，然後深入掌握某些構架。

這個階段過後，可以寫出pythonic代碼，可以通過PEP8的檢查，可以為開源社區做貢獻了，可以將一個Python文件寫的十分好，但是如果要用Python開發一個大型項目，還是有很多東西需要掌握的，比如項目的文檔，項目的發布，下載，項目性能和案例等等。

第三個階段

高級，從整個工程項目著眼，考慮document，distribution，性能優化等

目前只看了一本書《the hacker guide to python》，看的是英文版的，這本書對項目的布局，文檔，性能，發布等做了很多詳細的介紹，我覺得寫的還是很不錯，只不過本人還需要再讀幾遍。

對於大多數人來說，很難有機會從頭開始一個有意義的大型工程項目，所以自己可以用Python實現一些簡單的功能，簡單的項目，這個靈感可以去知乎或者quora搜索，很多前輩都分享了自己的經驗。

從大局入手，規劃好項目的布局，設定好相應的文檔說明，提供工程下載安裝的方法，帶幾個demo，每個類，每個函數，每行代碼都反覆推敲，寫出pythonic的程序，相信這時候Python於我們便是信手拈來了!

零基礎入門學習Python去哪兒？

對於零基礎學習Python開發的小夥伴，小蝸這裡整理了一份Python全棧開發學習路線，可參照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，分散式，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散式內容爬取

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散式爬蟲的能力。

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、標準化、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。

沒有任何基礎的人，該如何學習Python

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、常用標準庫模塊、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、分散式爬蟲、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紮實，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。

零基礎如何自學Python，有Python的學習路線圖嗎

新手學Python可以按照以下步驟進行：

1. 按部就班敲代碼

在Python的學習教程中，在講到相應的語法規則的時候，必定有相應的案例，Python新手應按部就班的敲一遍代碼，切記不可直接抄寫，而是默寫，然後進行對比，及時發現錯誤，並訂正。

2. 階段案例實操

對於正規的Python學習教程中，會安排階段性的作業考核，也稱為案例，一個階段的案例就比較具有綜合性，可以客觀的考察Python學員能否真正的對Python知識點消化吸收，並融會貫通，通過該案例的實操，可以進行知識點的查漏補缺！

3. 大型項目模仿

在Python學習中，少不了大型項目實操，如果參加培訓學習，這個就比較簡單了，往往課程教學中會包含這一項，Python學員可以先自己寫一遍，然後再聽老師的講解，通過對比，找到疑惑點和不足之處，然後進行思路和項目的優化；對於未參加Python培訓的學員，可以在網上找一些大型項目進行練習，多看多練多總結，就能熟練掌握Python，形成更優化的Python思路。

對於Python等編程語言的學習，首先是要掌握齊全科學的Python學習教程，其次，要有恆心和細心，多看、勤思考、多練習是一定能夠將Python學好的！

初學者學習python編程有哪些方法?

一、設置一個鬧鐘提前30分鐘起床

你每天學習Python的最佳時間是在早晨。

從生物學角度來講，一個人腦子最清醒的時間是每日清晨起床後的兩個小時。如果不想浪費自己的腦細胞，那就晚上早睡，第二天早點起床，這樣就可以在上課或上班前練習一下。

如果能提前給自己安排好學習的計劃和內容，就能很大程度的提升學習效率，達到事半功倍的效果。一個簡單的辦法就是給自己一個「約定」：告訴自己，每天只花30分鐘來學習Python，學完之後才能看手機刷百度等。

也許有的人會說，晚上熬夜寫代碼效率更高，其實這種想法是不可取的。因為熬夜給身體帶來的傷害大家有目共睹，每年過勞死的人不在少數。而且熬夜會造成記憶力衰退，你會發現晚上學習真的記不住多少東西。

二、多利用周末或假期的空閑時間學習Python

這條建議看起來有點過分，有的人會說，過個周末不容易，還要擠出時間學習太累了。

其實，如果對一天的休息時間進行細分，就能做到玩好的同時又能學習Python。在這裡分享一下我自己的作息規律表：

8:00起床，睡個懶覺。8:00——9:00吃飯時間。9:00——10:00看書學習時間。10:00——12:00出遊時間。12:00——13:00午飯時間。13:00——15:00午休時間。15:00——18:00學習時間。18:00——19:00晚飯時間。19:00——20:00遊戲時間。20:00——23:00學習和寫作時間。23：00以後刷刷百度等，12點前睡覺，保證晚上至少有6個小時高質量睡眠時間。

當然了，具體的時間安排可以靈活調整，最重要的是要有一種自制力，娛樂要有度。

三、多做題

這一點就不用多說了吧，要想學好編程沒有捷徑。正確的學習方法，加上大量的代碼練習，才能學好一門編程語言。

關於初學者學習python編程有哪些方法，青藤小編就和您分享到這裡了。如果您對python編程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於python編程的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。