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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。
0基礎學習python怎麼入門呢？
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提取碼：238d
零基礎學python課程。Python是目前最流行的動態腳本語言之一。本課程由淺入深，全面、系統地介紹了使用Python進行開發的各種知識和技巧。 包括Python環境的安裝和配置、Python的基本語法、模塊和函數、內置數據結構、字元串和文件的處理、正則表達式的使用、異常的捕獲和處理、面向對象的語言特性和設計、Python的資料庫編程、Tkinter GUI庫的使用、HTML應用、XML應用、Django網頁開發框架的使用、測試驅動開發模式應用、Python中的進程和線程、Python系統管理、網路編程、Python圖像處理、Python語言的擴展和嵌入以及Windows下Python開發等。
課程目錄：
python語言的特點
python的發展歷史與版本
python的安裝
python程序的書寫規則
基礎數據類型
變數的定義和常用操作
序列的概念
字元串的定義和使用
……
自學Python能學會嗎？
python自學完全沒有問題的。
首先，你必須對自己有信心，編寫程序其實沒有太高的技術含量，你只需要遵守編程語言的語法規範，然後在這個基礎上去實現你想要的功能。
買一本靠譜的教材，或者在網上找一些教程，把教材的內容看明白，然後把例子程序輸入電腦運行，接著嘗試修改一下，看看會有什麼變化，把一套根據自身的知識基礎和能力特點來選擇一個崗位類型，目前採用Python的崗位類型可以分成三大類，分別是演算法崗、研發崗和應用開發崗，不同崗位對於知識結構的要求有所不同。
從近幾年的人才需求情況來看，開發崗的人才需求量相對大一些，而且對於開發人員的整體要求也並不算高。教材學完之後，你就大概知道怎麼樣用python語言寫程序了。
Python做推薦系統，界面用什麼實現
Linux下圖形一般都有qt和gtk兩種形式，做界面設計都還不錯。如果想用gtk的話可以安裝Anjuta IDE支持C/C++、Python、Java多語言；如果想用qt的話可以用qt界面設計大師:)
如何自學編程python
首先先了解Python語言的四大發展方向。目前Python的主要方向有web後端開發、大數據分析網路爬蟲和人工智慧，當然如果再細分的話還有自動化測試、運維等方向。
在學習Python的基礎語法時，並不需要太多的基礎，基本只要熟練使用電腦日常功能並對Python感興趣就可以了，但如果想要在人工智慧領域方向發展的話，線性代數、概率、統計等高等數學知識基本是必需的，原因在於這些知識能夠讓你的邏輯更加清晰，在編程過程中有更強的思路。
分享一個千鋒Python的學習大綱給你
第一階段 – Python 數據科學
Python 基礎語法
入門及環境安裝 、基本語法與數據類型、控制語句、錯誤及異常、錯誤處理方法、異常處理方法 、常用內置函數 、函數創建與使用、Python 高級特性、高級函數、Python 模塊、PythonIO 操作 、日期與時間 、類與面向對象 、Python 連接資料庫
Python 數據清洗
數字化 Python 模塊Numpy、數據分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高級操作
Python 數據可視化
數據可視化基礎、MLlib（RDD-Base API）機器學習、MatPlotlib 繪圖進階、高級繪圖工具
第二階段 – 商業數據可視化
Excel 業務分析
Excel 基礎技能、Excel 公式函數、圖表可視化、人力 財務分析案例、商業數據分析方法、商業數據分析報告
Mysql 資料庫
Mysql 基礎操作（一）、Mysql 基礎操作（二）、Mysql 中級操作、Mysql 高級操作、電商數據處理案例
PowerBI
初級商業智能應用 （PowerQuery）、初級商業智能應用 （PowerPivot）、初級商業智能應用案例、存儲過程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例
統計學基礎
微積分、線性代數基礎、統計基礎
Tableau
Tableau 基本操作、Tableau 繪圖、Tableau 數據分析、Tableau 流量分析
SPSS
客戶畫像、客戶價值模型、神經網路、決策樹、時間序列
第三階段 – Python 機器學習
Python 統計分析
數據準備、一元線性回歸、多元線性回歸、一般 logistic 回歸、ogistic 回歸與修正
Python 機器學習基礎
機器學習入門、KNN 講義、模型評估方法、模型優化方法、Kmeans、DBSCAN、決策樹演算法實戰
Python 機器學習中級
線性回歸、模型優化方法、邏輯回歸、樸素貝葉斯、關聯規則、協同過濾、推薦系統案例
Python 機器學習高級
集成演算法 – 隨機森林、集成演算法 -AdaBoost、數據處理和特徵工程、SVM、神經網路、XGBoost
第四階段 – 項目實戰
電商市場數據挖掘項目實戰
項目背景 業務邏輯 、指定分析策略 、方法實現與結果 、營銷活動設計及結果評價 、撰寫數據分析報告
金融風險信用評估項目實戰
項目背景 業務邏輯 、建模準備 、數據清洗 、模型訓練 、模型評估 、模型部署與更新
第五階段 – 數據採集
爬蟲類庫解析 、數據解析 、動態網頁提取 、驗證碼、IP 池 、多線程爬蟲 、反爬應對措施 、scrapy 框架
第六階段 – 企業課
團隊戶外拓展訓練 、企業合作項目課程 、管理課程 、溝通表達訓練 、職業素養課程
以上就是零基礎Python學習路線的所有內容，希望對大家的學習有所幫助。
原創文章，作者：CSMMO，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/316354.html
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