經驗分享：0基礎如何學Python、爬蟲、人工智能並轉行？

主要講述轉型的三個方面：web開發，爬蟲，數據分析與人工智能

Python的發展主要有幾個方向：

網絡，爬蟲，數據分析，測試，運維，人工智能等，要屬當下最火的仍是人工智能，好多人衝着人工智能的方向學python，其實人工智能聽起來確實很高大上，都想往這方面涌入，可是做爲過來人，若是單純從編程0基礎想轉行人工智能仍是難度至關大的（大神除外），由於好多搞人工智能的公司會相對比較大，如今企業又不肯意去培養人，因此招聘時候學歷，專業，項目經驗，工做年限都相對仍是比較硬性的。

雖然門檻比較高，可是想轉行python進而轉型數據分析和人工智能也是有很大機會的，畢竟python在國內火起來也沒多長時間，只要按照科學有效的方法學習提高，也是能夠很快轉型的，因爲對運維和測試不是特別瞭解，這裏不在說這方面的轉型路線，先講web後端開發、爬蟲開發、數據分析與人工智能路線。

 

學習python過程當中有不懂的能夠加入個人python零基礎系統學習交流秋秋qun：前面是934，中間109，後面是170，與你分享Python企業當下人才需求及怎麼從零基礎學習Python，和學習什麼內容。相關學習視頻資料、開發工具都有分享

1，首先是轉行python學習路線：

通用必備基礎知識 :(這些知識不論是作python哪方面，都是基礎知識，必須會）

第一階段：Python入門（框架再怎麼變，基本語法不會變，基礎中的基礎）

數據類型

循環判斷

經常使用模塊

函數，迭代器，裝飾器

遞歸，迭代，反射

面向對象編程

第二階段：網絡編程（最好能徹底搞透徹）

Socket c / s編程，Twisted異步網絡框架

多線程，多進程，攜程gevent，選擇\ poll \ epoll

FTP服務器開發

批量命令，文件分佈工具

RabbitMQ消息隊列，SqlAlchemy ORM

Reids \ MemCache \ MongoDB緩存數據庫

第三階段：正則表達式和數據庫

學習字符串匹配的正則表達式重模塊

學習的MySQL的數據庫（80％以上的公司都在用）

學習的Redis的數據庫（作網站和爬蟲都很重要）

學習的MongoDB的數據庫

第四階段：WEB前端基礎（坑比較多，多敲）

作WEB固然要懂點基本的前端知識。

html / css基礎

 原生JS 

JQuery的的（JS庫）

Ajax的異步加載

 繪圖庫

引導（瞭解，最好能掌握一種佈局框架）

好了，以上就是無論你後面發展那些方面，這些都是基礎中的基礎，必需要學

2，轉型python的網站後端開發學習的知識：

Django的（應用普遍的後端框架）

tornado

flask（後起之秀的框架）

session/中間件/ ORM / CSRF / FORM（一些網絡基本的技術知識）

Django，flask，tornado，三個框架各有優劣，網頁框架我用的Django和flask居多，Django的會以爲不少東西都已經封裝好了，能夠直接用，不用本身手動構造，好比Django的的管理的後臺和xadmin後臺，flask就相對靈活多變，至少掌握兩個框架，多多益善（我在培訓班1個半月，學的django和flask2個框架）

3，轉型爬蟲學習的知識：

requests：發送網頁請求，返回數據

xpath：用於網頁元素的提取（固然還有BS4，pyquery等，選擇順手的）

selenium：用於真實瀏覽器訪問網頁，根據具體狀況使用

scrapy：用於大規模快速網頁數據爬取

驗證碼破解：驗證碼破解建議你們能夠多搞點難破解的，好比滑塊驗證碼，淘寶驗證碼，12306驗證碼等等，面試常常問到哦

4，轉行數據分析（機器學習，人工智能）學習路線:

（如下幾個模塊是數據分析最經常使用的庫，必定要學好）

1，學習科學計算和分析包，numpy的和pandas

2，學習可視化，分析結果可視化的包matplotlib，實現數據繪圖展現

3，學習數據挖掘模型，這個包主要是sklearn，裏面的算法基本都有對應的包，但但願你們能對高等數學，機率論，線性代數，信息論的基礎理論進行學習，這些算法都是基於數學基礎，若是數學理解不透，也只能當一個調包俠

4，神經網絡的框架，推薦學習TensorFlow或者keras，Karas的是把TensorFlow封裝起來的高級包，學習難度比較低。還有一個更加高級的框架CAFFE，聽說很厲害。

5，常見神經網絡：迴歸網絡，分類網絡，卷積神經網絡（CNN）在圖像語言等領域處理方面優秀，循環神經網絡（RNN）利用時間序列分析（RNN LSTM），避免過分擬合。自編碼網絡，這個我不瞭解，也不感興趣。神經網絡還不少，技術前沿的東西還不知道。

好了，說到這裏，基本學習路線就講完了，下面就是最基本的學習路線總結

轉型web：通用必備知識+2個網頁框架

轉型爬蟲：通用必備知識+爬蟲框架

轉型數據分析：通用必備知識+數據分析庫（pandas，numpy的的，matplotlib，sklearn），甚至這些還遠遠不夠用

轉型人工智能：通用必備知識+數據分析庫+高等數學+線性代數+機率論+ tensorflow框架