路線框架

時間 2020-08-22

標籤路線框架简体版

原文原文鏈接

路線框架

https://www.zhihu.com/question/29138020html

https://docs.python.org/zh-cn/3/前端

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400java

https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.htmlnode

http://www.pythontutor.com/visualize.html#mode=editpython

做者：桃花島主
連接：https://www.zhihu.com/question/29138020/answer/778840509
來源：知乎
著做權歸做者全部。商業轉載請聯繫做者得到受權，非商業轉載請註明出處。

給初學者的幾個建議：mysql

Make English as your working language.
Practice makes perfect.
All experience comes from mistakes.
Don't be one of the leeches.
Either stand out or kicked out.

先附上github地址：nginx

https://github.com/jackfrued/Python-100-Daygithub.com

下面是這個一百天計劃裏面的學習框架，我在這裏放上來。git

Day01~15 - Python語言基礎

Day01 - 初識Python

Python簡介 - Python的歷史 / Python的優缺點 / Python的應用領域程序員

搭建編程環境 - Windows環境 / Linux環境 / MacOS環境github

從終端運行Python程序 - Hello, world / print函數 / 運行程序

使用IDLE - 交互式環境(REPL) / 編寫多行代碼 / 運行程序 / 退出IDLE

註釋 - 註釋的做用 / 單行註釋 / 多行註釋

Day02 - 語言元素

程序和進制 - 指令和程序 / 馮諾依曼機 / 二進制和十進制 / 八進制和十六進制

變量和類型 - 變量的命名 / 變量的使用 / input函數 / 檢查變量類型 / 類型轉換

數字和字符串 - 整數 / 浮點數 / 複數 / 字符串 / 字符串基本操做 / 字符編碼

運算符 - 數學運算符 / 賦值運算符 / 比較運算符 / 邏輯運算符 / 身份運算符 / 運算符的優先級

應用案例 - 華氏溫度轉換成攝氏溫度 / 輸入圓的半徑計算周長和麪積 / 輸入年份判斷是不是閏年

Day03 - 分支結構

分支結構的應用場景 - 條件 / 縮進 / 代碼塊 / 流程圖

if語句 - 簡單的if / if-else結構 / if-elif-else結構 / 嵌套的if

應用案例 - 用戶身份驗證 / 英制單位與公制單位互換 / 擲骰子決定作什麼 / 百分制成績轉等級制 / 分段函數求值 / 輸入三條邊的長度若是能構成三角形就計算周長和麪積

Day04 - 循環結構

循環結構的應用場景 - 條件 / 縮進 / 代碼塊 / 流程圖

while循環 - 基本結構 / break語句 / continue語句

for循環 - 基本結構 / range類型 / 循環中的分支結構 / 嵌套的循環 / 提早結束程序

應用案例 - 1~100求和 / 判斷素數 / 猜數字遊戲 / 打印九九表 / 打印三角形圖案 / 猴子吃桃 / 百錢百雞

Day05 - 構造程序邏輯

基礎練習 - 水仙花數 / 完美數 / 五人分魚 / Fibonacci數列 / 迴文素數

綜合練習 - Craps賭博遊戲

Day06 - 函數和模塊的使用

函數的做用 - 代碼的壞味道 / 用函數封裝功能模塊

定義函數 - def語句 / 函數名 / 參數列表 / return語句 / 調用自定義函數

調用函數 - Python內置函數 / 導入模塊和函數

函數的參數 - 默認參數 / 可變參數 / 關鍵字參數 / 命名關鍵字參數

函數的返回值 - 沒有返回值 / 返回單個值 / 返回多個值

做用域問題 - 局部做用域 / 嵌套做用域 / 全局做用域 / 內置做用域 / 和做用域相關的關鍵字

用模塊管理函數 - 模塊的概念 / 用自定義模塊管理函數 / 命名衝突的時候會怎樣（同一個模塊和不一樣的模塊）

Day07 - 字符串和經常使用數據結構

字符串的使用 - 計算長度 / 下標運算 / 切片 / 經常使用方法

列表基本用法 - 定義列表 / 用下表訪問元素 / 下標越界 / 添加元素 / 刪除元素 / 修改元素 / 切片 / 循環遍歷

列表經常使用操做 - 鏈接 / 複製(複製元素和複製數組) / 長度 / 排序 / 倒轉 / 查找

生成列表 - 使用range建立數字列表 / 生成表達式 / 生成器

元組的使用 - 定義元組 / 使用元組中的值 / 修改元組變量 / 元組和列表轉換

集合基本用法 - 集合和列表的區別 / 建立集合 / 添加元素 / 刪除元素 / 清空

集合經常使用操做 - 交集 / 並集 / 差集 / 對稱差 / 子集 / 超集

字典的基本用法 - 字典的特色 / 建立字典 / 添加元素 / 刪除元素 / 取值 / 清空

字典經常使用操做 - keys()方法 / values()方法 / items()方法 / setdefault()方法

基礎練習 - 跑馬燈效果 / 列表找最大元素 / 統計考試成績的平均分 / Fibonacci數列 / 楊輝三角

綜合案例 - 雙色球選號 / 井字棋

Day08 - 面向對象編程基礎

類和對象 - 什麼是類 / 什麼是對象 / 面向對象其餘相關概念

定義類 - 基本結構 / 屬性和方法 / 構造器 / 析構器 / __str__方法

使用對象 - 建立對象 / 給對象發消息

面向對象的四大支柱 - 抽象 / 封裝 / 繼承 / 多態

基礎練習 - 定義學生類 / 定義時鐘類 / 定義圖形類 / 定義汽車類

Day09 - 面向對象進階

屬性 - 類屬性 / 實例屬性 / 屬性訪問器 / 屬性修改器 / 屬性刪除器 / 使用__slots__

類中的方法 - 實例方法 / 類方法 / 靜態方法

運算符重載 - __add__ / __sub__ / __or__ /__getitem__ / __setitem__ / __len__ / __repr__ / __gt__ / __lt__ / __le__ / __ge__ / __eq__ / __ne__ / __contains__

類(的對象)之間的關係 - 關聯 / 繼承 / 依賴

繼承和多態 - 什麼是繼承 / 繼承的語法 / 調用父類方法 / 方法重寫 / 類型斷定 / 多重繼承 / 菱形繼承(鑽石繼承)和C3算法

綜合案例 - 工資結算系統 / 圖書自動折扣系統 / 自定義分數類

Day10 - 圖形用戶界面和遊戲開發

使用tkinter開發GUI

使用pygame三方庫開發遊戲應用

「大球吃小球」遊戲

Day11 - 文件和異常

讀文件 - 讀取整個文件 / 逐行讀取 / 文件路徑
寫文件 - 覆蓋寫入 / 追加寫入 / 文本文件 / 二進制文件
異常處理 - 異常機制的重要性 / try-except代碼塊 / else代碼塊 / finally代碼塊 / 內置異常類型 / 異常棧 / raise語句
數據持久化 - CSV文件概述 / csv模塊的應用 / JSON數據格式 / json模塊的應用

Day12 - 字符串和正則表達式

字符串高級操做 - 轉義字符 / 原始字符串 / 多行字符串 / in和 not in運算符 / is開頭的方法 / join和split方法 / strip相關方法 / pyperclip模塊 / 不變字符串和可變字符串 / StringIO的使用
正則表達式入門 - 正則表達式的做用 / 元字符 / 轉義 / 量詞 / 分組 / 零寬斷言 /貪婪匹配與惰性匹配懶惰 / 使用re模塊實現正則表達式操做（匹配、搜索、替換、捕獲）
使用正則表達式 - re模塊 / compile函數 / group和groups方法 / match方法 / search方法 / findall和finditer方法 / sub和subn方法 / split方法
應用案例 - 使用正則表達式驗證輸入的字符串

Day13 - 進程和線程

進程和線程的概念 - 什麼是進程 / 什麼是線程 / 多線程的應用場景
使用進程 - fork函數 / multiprocessing模塊 / 進程池 / 進程間通訊
使用線程 - thread模塊 / threading模塊 / Thread類 / Lock類 / Condition類 / 線程池

Day14 - 網絡編程入門和網絡應用開發

計算機網絡基礎 - 計算機網絡發展史 / 「TCP-IP」模型 / IP地址 / 端口 / 協議 / 其餘相關概念
網絡應用模式 - 「客戶端-服務器」模式 / 「瀏覽器-服務器」模式
基於HTTP協議訪問網絡資源 - 網絡API概述 / 訪問URL / requests模塊 / 解析JSON格式數據
Python網絡編程 - 套接字的概念 / socket模塊 / socket函數 / 建立TCP服務器 / 建立TCP客戶端 / 建立UDP服務器 / 建立UDP客戶端 / SocketServer模塊
電子郵件 - SMTP協議 / POP3協議 / IMAP協議 / smtplib模塊 / poplib模塊 / imaplib模塊
短信服務 - 調用短信服務網關

Day15 - 圖像和文檔處理

用Pillow處理圖片 - 圖片讀寫 / 圖片合成 / 幾何變換 / 色彩轉換 / 濾鏡效果
讀寫Word文檔 - 文本內容的處理 / 段落 / 頁眉和頁腳 / 樣式的處理
讀寫Excel文件 - xlrd模塊 / xlwt模塊
生成PDF文件 - pypdf2模塊 / reportlab模塊

Day16~Day20 - Python語言進階

經常使用數據結構
函數的高級用法 - 「一等公民」 / 高階函數 / Lambda函數 / 做用域和閉包 / 裝飾器
面向對象高級知識 - 「三大支柱」 / 類與類之間的關係 / 垃圾回收 / 魔術屬性和方法 / 混入 / 元類 / 面向對象設計原則 / GoF設計模式
迭代器和生成器 - 相關魔術方法 / 建立生成器的兩種方式 /
併發和異步編程 - 多線程 / 多進程 / 異步IO / async和await

Day21~30 - Web前端入門

用HTML標籤承載頁面內容
用CSS渲染頁面
用JavaScript處理交互式行爲
jQuery入門和提升
Vue.js入門
Element的使用
Bootstrap的使用

Day31~35 - 玩轉Linux操做系統

操做系統發展史和Linux概述
Linux基礎命令
Linux中的實用程序
Linux的文件系統
Vim編輯器的應用
環境變量和Shell編程
軟件的安裝和服務的配置
網絡訪問和管理
其餘相關內容

Day36~40 - 數據庫基礎和進階

關係型數據庫MySQL

關係型數據庫概述
MySQL的安裝和使用
SQL的使用

DDL - 數據定義語言 - create / drop / alter
DML - 數據操做語言 - insert / delete / update / select
DCL - 數據控制語言 - grant / revoke

相關知識

範式理論 - 設計二維表的指導思想
數據完整性
數據一致性

在Python中操做MySQL

NoSQL入門

NoSQL概述
Redis概述
Mongo概述

Day41~55 - 實戰Django

Day41 - 快速上手

Web應用工做原理和HTTP協議
Django框架概述
5分鐘快速上手
使用視圖模板

Day42 - 深刻模型

關係型數據庫配置
管理後臺的使用
使用ORM完成對模型的CRUD操做
Django模型最佳實踐
模型定義參考

Day43 - 靜態資源和Ajax請求

加載靜態資源
用Ajax請求獲取數據

Day44 - 表單的應用

表單和表單控件
跨站請求僞造和CSRF令牌
Form和ModelForm
表單驗證

Day45 - Cookie和Session

實現用戶跟蹤
cookie和session的關係
Django框架對session的支持
視圖函數中的cookie讀寫操做

Day46 - 報表和日誌

經過HttpResponse修改響應頭
使用StreamingHttpResponse處理大文件
使用xlwt生成Excel報表
使用reportlab生成PDF報表
使用ECharts生成前端圖表
配置日誌和Django-Debug-Toolbar

Day47 - 中間件的應用

什麼是中間件
Django框架內置的中間件
自定義中間件及其應用場景

Day48 - 先後端分離開發入門

返回JSON格式的數據
用Vue.js渲染頁面

Day49 - RESTful架構和DRF入門
Day50 - RESTful架構和DRF進階
Day51 - 使用緩存

網站優化第必定律
在Django項目中使用Redis提供緩存服務
在視圖函數中讀寫緩存
使用裝飾器實現頁面緩存
爲數據接口提供緩存服務

Day52 - 文件上傳和富文本編輯

文件上傳表單控件和圖片文件預覽
服務器端如何處理上傳的文件
富文本編輯器概述
wangEditor的使用

Day53 - 短信和郵件

經常使用短信網關平臺介紹
使用螺絲帽發送短信
Django框架對郵件服務的支持

Day54 - 異步任務和定時任務

網站優化第二定律
配置消息隊列服務
在項目中使用celery實現任務異步化
在項目中使用celery實現定時任務

Day55 - 單元測試和項目上線

Python中的單元測試
Django框架對單元測試的支持
使用版本控制系統
配置和使用uWSGI
動靜分離和Nginx配置
配置HTTPS

Day56~60 - 實戰Flask

Day56 - Flask入門
Day57 - 模板的使用
Day58 - 表單的處理
Day59 - 數據庫操做
Day60 - 項目實戰

Day61~65 - 實戰Tornado

Day61 - 預備知識

併發編程
I/O模式和事件驅動

Day62 - Tornado入門

Tornado概述
5分鐘上手Tornado
路由解析
請求處理器

Day63 - 異步化

aiomysql和aioredis的使用

Day64 - WebSocket的應用

WebSocket簡介
WebSocket服務器端編程
WebSocket客戶端編程
項目：Web聊天室

Day65 - 項目實戰

先後端分離開發和接口文檔的撰寫
使用Vue.js實現前端渲染
使用ECharts實現報表功能
使用WebSocket實現推送服務

Day66~75 - 爬蟲開發

Day66 - 網絡爬蟲和相關工具

網絡爬蟲的概念及其應用領域
網絡爬蟲的合法性探討
開發網絡爬蟲的相關工具
一個爬蟲程序的構成

Day67 - 數據採集和解析

數據採集的標準和三方庫
頁面解析的三種方式：正則表達式解析 / XPath解析 / CSS選擇器解析

Day68 - 存儲數據

如何存儲海量數據
實現數據的緩存

Day69 - 併發下載

多線程和多進程
異步I/O和協程
async和await關鍵字的使用
三方庫aiohttp的應用

Day70 - 解析動態內容

JavaScript逆向工程
使用Selenium獲取動態內容

Day71 - 表單交互和驗證碼處理

自動提交表單
Cookie池的應用
驗證碼處理

Day72 - Scrapy入門

Scrapy爬蟲框架概述
安裝和使用Scrapy

Day73 - Scrapy高級應用

Spider的用法
中間件的應用：下載中間件 / 蜘蛛中間件
Scrapy對接Selenium抓取動態內容
Scrapy部署到Docker

Day74 - Scrapy分佈式實現

分佈式爬蟲的原理
Scrapy分佈式實現
使用Scrapyd實現分佈式部署

Day75 - 爬蟲項目實戰

爬取招聘網站數據
爬取房地產行業數據
爬取二手車交易平臺數據

Day76~90 - 數據處理和機器學習

Day76 - 機器學習基礎
Day77 - Pandas的應用
Day78 - NumPy和SciPy的應用
Day79 - Matplotlib和數據可視化
Day80 - k最近鄰(KNN)分類
Day81 - 決策樹
Day82 - 貝葉斯分類
Day83 - 支持向量機(SVM)
Day84 - K-均值聚類
Day85 - 迴歸分析
Day86 - 大數據分析入門
Day87 - 大數據分析進階
Day88 - Tensorflow入門
Day89 - Tensorflow實戰
Day90 - 推薦系統

Day91~100 - 團隊項目開發

第91天：團隊項目開發準備

軟件過程模型

經典過程模型（瀑布模型）

可行性分析（研究作仍是不作），輸出《可行性分析報告》。
需求分析（研究作什麼），輸出《需求規格說明書》和產品界面原型圖。
概要設計和詳細設計，輸出概念模型圖、物理模型圖、類圖、時序圖等。
編碼 / 測試。
上線 / 維護。

敏捷開發（Scrum）- 產品全部者、Scrum Master、研發人員 - Sprint

產品的Backlog（用戶故事、產品原型）。
計劃會議（評估和預算）。
平常開發（站立會議、番茄工做法、結對編程、測試先行、代碼重構……）。
修復bug（問題描述、重現步驟、測試人員、被指派人）。
評審會議（Showcase）。
回顧會議（當前週期作得好和很差的地方）。

補充：敏捷軟件開發宣言

個體和互動 高於流程和工具
工做的軟件 高於詳盡的文檔
客戶合做 高於合同談判
響應變化 高於遵循計劃

角色：產品全部者（決定作什麼，能對需求拍板的人）、團隊負責人（解決各類問題，專一如何更好的工做，屏蔽外部對開發團隊的影響）、開發團隊（項目執行人員，具體指開發人員和測試人員）。
準備工做：商業案例和資金、合同、憧憬、初始產品需求、初始發佈計劃、入股、組建團隊。
敏捷團隊一般人數爲8-10人。
工做量估算：將開發任務量化，包括原型、Logo設計、UI設計、前端開發等，儘可能把每一個工做分解到最小任務量，最小任務量標準爲工做時間不能超過兩天，而後估算整體項目時間。把每一個任務都貼在白板上面，白板上分三部分：to do（待完成）、in progress（進行中）和done（已完成）。

項目團隊組建

團隊的構成和角色
說明：謝謝付祥英女士繪製了下面這張精美的公司組織架構圖。

編程規範和代碼審查（flake八、pylint）

Python中的一些「慣例」（請參考《Python慣例-如何編寫Pythonic的代碼》）
影響代碼可讀性的緣由：

代碼註釋太少或者沒有註釋
代碼破壞了語言的最佳實踐
反模式編程（意大利麪代碼、複製-黏貼編程、自負編程、……）

團隊開發工具介紹

版本控制：Git、Mercury
缺陷管理：Gitlab、Redmine
敏捷閉環工具：禪道、JIRA
持續集成：Jenkins、Travis-CI

請參考《團隊項目開發》。

項目選題和理解業務

選題範圍設定

CMS（用戶端）：新聞聚合網站、問答/分享社區、影評/書評網站等。
MIS（用戶端+管理端）：KMS、KPI考覈系統、HRS、CRM系統、供應鏈系統、倉儲管理系統等。
App後臺（管理端+數據接口）：二手交易類、報刊雜誌類、小衆電商類、新聞資訊類、旅遊類、社交類、閱讀類等。
其餘類型：自身行業背景和工做經驗、業務容易理解和把控。

需求理解、模塊劃分和任務分配

需求理解：頭腦風暴和競品分析。
模塊劃分：畫思惟導圖（XMind），每一個模塊是一個枝節點，每一個具體的功能是一個葉節點（用動詞表述），須要確保每一個葉節點沒法再生出新節點，肯定每一個葉子節點的重要性、優先級和工做量。
任務分配：由項目負責人根據上面的指標爲每一個團隊成員分配任務。

制定項目進度表（每日更新）

第92天：Docker的使用

第93天：數據庫設計和OOAD

概念模型和正向工程

UML（統一建模語言）的類圖

經過模型建立表（正向工程）
python manage.py makemigrations app python manage.py migrate

物理模型和反向工程

PowerDesigner

2.經過數據表建立模型（反向工程）
python manage.py inspectdb > app/models.py

第94天：網絡API接口設計
第95天：使用Django開發項目

項目開發中的公共問題

數據庫的配置（多數據庫、主從複製、數據庫路由）
緩存的配置（分區緩存、鍵設置、超時設置、主從複製、故障恢復（哨兵））
日誌的配置
分析和調試（Django-Debug-ToolBar）
好用的Python模塊（日期計算、圖像處理、數據加密、三方API）

REST API設計

RESTful架構

API接口文檔的撰寫

RAP2
YAPI

django-REST-framework的應用

項目中的重點難點剖析

使用緩存緩解數據庫壓力 - Redis
使用消息隊列作解耦合和削峯 - Celery + RabbitMQ

第96天：軟件測試和自動化測試

單元測試

測試的種類
編寫單元測試（unittest、pytest、nose二、tox、ddt、……）
測試覆蓋率（coverage）

項目部署

部署前的準備工做

關鍵設置（SECRET_KEY / DEBUG / ALLOWED_HOSTS / 緩存 / 數據庫）
HTTPS / CSRF_COOKIE_SECUR / SESSION_COOKIE_SECURE
日誌相關配置

Linux經常使用命令回顧
Linux經常使用服務的安裝和配置
uWSGI/Gunicorn和Nginx的使用

Gunicorn和uWSGI的比較

對於不須要大量定製化的簡單應用程序，Gunicorn是一個不錯的選擇，uWSGI的學習曲線比Gunicorn要陡峭得多，Gunicorn的默認參數就已經可以適應大多數應用程序。
uWSGI支持異構部署。
因爲Nginx自己支持uWSGI，在線上通常都將Nginx和uWSGI捆綁在一塊兒部署，並且uWSGI屬於功能齊全且高度定製的WSGI中間件。
在性能上，Gunicorn和uWSGI其實表現至關。

虛擬化技術（Docker）

性能測試

AB的使用
SQLslap的使用
sysbench的使用

自動化測試

使用Shell和Python進行自動化測試
使用Selenium實現自動化測試

Selenium IDE
Selenium WebDriver
Selenium Remote Control

測試工具Robot Framework介紹

第97天：電商網站技術要點剖析
第98天：項目部署上線和性能調優

MySQL數據庫調優
Web服務器性能優化

3.代碼性能調優

多線程
異步化

4.靜態資源訪問優化

雲存儲
CDN

第99天：面試中的公共問題
第100天：英語面試

做者：駱昊 (jackfrued)

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筆記連接（基於Python 2.7）：

筆記目錄：

01. Python 工具

02. Python 基礎

03. Numpy

04. Scipy

05. Python 進階

06. Matplotlib

07. 使用其餘語言進行擴展

08. 面向對象編程

09. Theano 基礎

10. 有趣的第三方模塊

11. 有用的工具

12. Pandas

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做者：彭貓
連接：https://www.zhihu.com/question/29138020/answer/72193349
來源：知乎
著做權歸做者全部。商業轉載請聯繫做者得到受權，非商業轉載請註明出處。

力。

Python 的設計哲學之一就是簡單易學，體如今兩個方面：

語法簡潔明瞭：相對 Ruby 和 Perl，它的語法特性很少很多，大多數都很簡單直接，不玩兒玄學。
切入點不少：Python 可讓你能夠作不少事情，科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、遊戲、命令行實用工具等等等等，總有一個是你感興趣而且願意投入時間的。

廢話很少說，學會一門語言的捷徑只有一個： Getting Started

¶ 起步階段
任何一種編程語言都包含兩個部分：硬知識和軟知識，起步階段的主要任務是掌握硬知識。

°1 硬知識
「硬知識」指的是編程語言的語法、算法和數據結構、編程範式等，例如：變量和類型、循環語句、分支、函數、類。這部分知識也是具備普適性的，看上去是掌握了一種語法，實際是創建了一種思惟。例如：讓一個 Java 程序員去學習 Python，他能夠很快的將 Java 中的學到的面向對象的知識 map 到 Python 中來，所以可以快速掌握 Python 中面向對象的特性。

若是你是剛開始學習編程的新手，一本可靠的語法書是很是重要的。它看上去可能很是枯燥乏味，但對於創建穩固的編程思惟是必不可少。

下面列出了一些適合初學者入門的教學材料：

❖「笨方法學 Python」：http://learnpythonthehardway.org/book/
這本書在講解 Python 的語法成分時，還附帶大量可實踐的例子，很是適合快速起步。

❖「廖雪峯的 Python 2.7 教程」：Home - 廖雪峯的官方網站
Python 中文教程的翹楚，專爲剛剛步入程序世界的小白打造。

❖「The Hitchhiker’s Guide to Python!」：The Hitchhiker’s Guide to Python!
這本指南着重於 Python 的最佳實踐，無論你是 Python 專家仍是新手，都能得到極大的幫助。

❖「Python 官方文檔」：Our Documentation
實踐中大部分問題，均可以在官方文檔中找到答案。

❖ 輔助工具：Python Tutor
一個 Python 對象可視化的項目，用圖形輔助你理解 Python 中的各類概念。

Python 的哲學：

用一種方法，最好是隻有一種方法來作一件事。

學習也是同樣，雖然推薦了多種學習資料，但實際學習的時候，最好只選擇其中的一個，堅持看完。

必要的時候，可能須要閱讀講解數據結構和算法的書，這些知識對於理解和使用 Python 中的對象模型有着很大的幫助。

°2 軟知識
「軟知識」則是特定語言環境下的語法技巧、類庫的使用、IDE的選擇等等。這一部分，即便徹底不瞭解不會使用，也不會妨礙你去編程，只不過寫出的程序，看上去顯得「傻」了些。

對這些知識的學習，取決於你嘗試解決的問題的領域和深度。對初學者而言，起步階段極易走火，或者在選擇 Python 版本時徘徊不決，一下子看 2.7 一下子又轉到 3.0，或者徜徉在類庫的大海中沒法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什麼都要試試，或者參與編輯器聖戰、大括號縮進探究、操做系統辯論賽等無心義活動，或者成天跪舔語法糖，老想着怎麼一行代碼把全部的事情作完，或者去構想聖潔的性能安全通用性健壯性所有滿分的解決方案。

不少「大牛」都會告誡初學者，用這個用那個，少走彎路，這樣反而把初學者推向了真正的彎路。
還不如告訴初學者，學習原本就是個須要你去走彎路出 Bug，只能腳踏實地，沒有奇蹟只有狗屎的過程。

選擇一個方向先走下去，哪怕髒醜差，走不動了再看看有沒有更好的解決途徑。

本身走了彎路，你才知道這麼作的好處，才能理解爲何人們能夠手寫狀態機去匹配卻偏要發明正則表達式，爲何面向過程能夠解決卻偏要面向對象，爲何我能夠操縱每一根指針卻偏要自動管理內存，爲何我能夠嵌套回調卻偏要用 Promise...

更重要的時，你會明白，高層次的解決方法都是對低層次的封裝，並非任何狀況下都是最有效最合適的。

技術涌進就像波浪同樣，那些陳舊的封存已久的技術，消退了早晚還會涌回的。就像如今移動端應用、手遊和 HTML5 的火熱，某些方面不正在重演過去 PC 的那些歷史麼？

所以，不要擔憂本身走錯路誤了終身，堅持並保持進步纔是正道。

起步階段的核心任務是掌握硬知識，軟知識作適當瞭解，有了穩固的根，粗壯的枝幹，才能長出濃密的葉子，結出甜美的果實。

¶ 發展階段
完成了基礎知識的學習，一定會感到一陣空虛，懷疑這些語法知識是否是真的有用。

沒錯，你的懷疑是很是正確的。要讓 Python 發揮出它的價值，固然不能停留在語法層面。
發展階段的核心任務，就是「跳出 Python，擁抱世界」。

在你面前會有多個分支：科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、遊戲、命令行實用工具等等等等，這些都不是僅僅知道 Python 語法就能解決的問題。

拿爬蟲舉例，若是你對計算機網絡，HTTP協議，HTML，文本編碼，JSON一無所知，你能作好這部分的工做麼？而你在起步階段的基礎知識也一樣重要，若是你連循環遞歸怎麼寫都還要查文檔，連 BFS 都不知道怎麼實現，這就像工匠作石凳每次起錘都要思考錘子怎麼使用同樣，很是低效。

在這個階段，不可避免要接觸大量類庫，閱讀大量書籍的。

°1 類庫方面
「Awesome Python 項目」：vinta/awesome-python · GitHub
這裏列出了你在嘗試解決各類實際問題時，Python 社區已有的工具型類庫，以下圖所示：

你能夠按照實際需求，尋找你須要的類庫。

至於相關類庫如何使用，必須掌握的技能即是閱讀文檔。因爲開源社區大多數文檔都是英文寫成的，因此，英語很差的同窗，須要惡補下。

°2 書籍方面：
這裏我只列出一些我以爲比較有一些幫助的書籍，詳細的請看豆瓣的書評：

科學和數據分析：
❖「集體智慧編程」：集體智慧編程 (豆瓣)
❖「數學之美」：數學之美 (豆瓣)
❖「統計學習方法」：統計學習方法 (豆瓣)
❖「Pattern Recognition And Machine Learning」：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖「數據科學實戰」：數據科學實戰 (豆瓣)
❖「數據檢索導論」：信息檢索導論 (豆瓣)

爬蟲：
❖「HTTP 權威指南」：HTTP權威指南 (豆瓣)

Web 網站：
❖「HTML & CSS 設計與構建網站」：HTML & CSS設計與構建網站 (豆瓣)

...

列到這裏已經不須要繼續了。

聰明的你必定會發現上面的大部分書籍，並非講 Python 的書，而更多的是專業知識。

事實上，這裏所謂「跳出 Python，擁抱世界」，實際上是發現 Python 和專業知識相結合，可以解決不少實際問題。這個階段能走到什麼程度，更多的取決於本身的專業知識。

¶ 深刻階段
這個階段的你，對 Python 幾乎瞭如指掌，那麼你必定知道 Python 是用 C 語言實現的。

但是 Python 對象的「動態特徵」是怎麼用相對底層，連自動內存管理都沒有的C語言實現的呢？這時候就不能停留在表面了，勇敢的拆開 Python 的黑盒子，深刻到語言的內部，去看它的歷史，讀它的源碼，才能真正理解它的設計思路。

這裏推薦一本書：
「Python 源碼剖析」：Python源碼剖析 (豆瓣)
這本書把 Python 源碼中最核心的部分，給出了詳細的闡釋，不過閱讀此書須要對 C 語言內存模型和指針有着很好的理解。

另外，Python 自己是一門雜糅多種範式的動態語言，也就是說，相對於 C 的過程式、 Haskell 等的函數式、Java 基於類的面向對象而言，它都不夠純粹。換而言之，編程語言的「道學」，在 Python 中只能有限的體悟。學習某種編程範式時，從那些面向這種範式更加純粹的語言出發，纔能有更深入的理解，也能瞭解到 Python 語言的根源。

這裏推薦一門公開課
「編程範式」：斯坦福大學公開課：編程範式
講師高屋建瓴，從各類編程範式的表明語言出發，給出了每種編程範式最核心的思想。

值得一提的是，這門課程對C語言有很是深刻的講解，例如C語言的範型和內存管理。這些知識，對閱讀 Python 源碼也有大有幫助。

Python 的許多最佳實踐都隱藏在那些衆所周知的框架和類庫中，例如 Django、Tornado 等等。在它們的源代碼中淘金，也是個不錯的選擇。

¶ 最後的話
每一個人學編程的道路都是不同的，其實大都異曲同工，沒有迷路的人只有不能堅持的人。雖然聽上去有點雞湯，可是這是事實。

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做者：老楊
連接：https://www.zhihu.com/question/29138020/answer/394020225
來源：知乎
著做權歸做者全部。商業轉載請聯繫做者得到受權，非商業轉載請註明出處。

1.第一 python入門基礎：這些都是基礎，基本概念必須清楚！

學習Python須要掌握以下基礎知識以及相關技能。
1.Python基礎知識（變量、語句、數據類型、數值類型、字符串、布爾類型、列表、字典、元組、條件語句、循環語句、函數、裝飾器、面向對象、網絡socket、爬蟲）
2.Python基礎庫（模塊、包、系統模塊、三方模塊）
3.python文件處理（讀、寫、執行、）
4.python字符統計
5.python數據排序

2.學習方法：萬虐終成神！敲代碼，解決BUG纔是學習，無數次的看視頻不是學習，至少不會學好。

只記Python基礎語法，卻沒什麼鳥用。就像幼兒園，老師在黑板上寫的‘肉’字，記住這個字咋寫，一筆一劃的記住，只須要半天，可是把這個詞和你平時吃的東西綁定，以致於後面你想到這個字，就流口水，須要平常的重複訓練。

同理：無方向的看書，看視頻也沒什麼用，其實能夠經過直接實戰來上手，好比：
文件操做
字符排序
網絡編程

錯誤的學習方法：
不少人在學習Python的時候經常會犯下面一種狀況：
買一本厚厚的編程指南，逼本身看完，記住每一個語法，閉門看書三個月，吃透一本書，最後一行代碼也寫不出來。

正確的學習方法：
編程就像騎自行車，買一本<<騎自行車大全>>是沒有什麼用的。
正確姿式：掌握最基礎的姿式，就能夠騎上車出發了，實際聯繫幾天，摔幾跤，基本就學會了。

3.自我進行測評：基礎門檻，不過須要找緣由並解決。

不少朋友反饋：Python基礎語法都學會了，但不知如何寫項目進階？
1.List，Dict特性滾瓜爛熟，就是沒法寫出實際的項目。
2.各類書籍也看，寫不出東西。
3.各類視頻也看，寫不出東西。
4.各類大會也去，名詞高大上，可是沒學到具體的技能。

對自我進行檢測：

1.給你一個字符串「come baby,python rocks!」如何統計裏面字母o出現的次數！
思路：遍歷字符串，定義一個變量，每次o出現，都+1

2.給你一個字符串「come baby,python rocks!」如何統計這裏面全部字母出現的次數！（普通變量確定沒法完成。）
思路：須要使用字典這類複雜的數據結構處理，字母當key，出現的次數當value，每一個key出現，對應的value+1

3.給你一個字符串「come baby,python rocks!」如何統計這裏面字母出現次數的前三名！
思路：排序，取出前三

後續擴展練習：

1.給你一個字符串「come baby,python rocks!」怎麼統計出現次數前三的字母。
2.一個nginx日誌文件，怎麼統計IP出現次數前三的url。
3.一個nginx日誌文件，統計IP出現前三後，如何存入MySQL數據庫。
4.存入MySQL中的日誌文件，如何輸出給瀏覽器端顯示。
5.如何美化前端表格等等。

4.重要學習部分：python庫怎麼學

模塊
將多個代碼塊（按功能）定義到同一個文件中。別的文件中使用時則先導入模塊，在調用模塊內變量或函數。
模塊命名要符合python變量的命名規範
1.建議全小寫英文字母和數字
2.避免與經常使用模塊或第三方模塊名稱衝突
控制模塊內代碼在使用python mod.py時執行，在導入時不執行
1.經過Global內變量__name__進行判斷
2.當以python mod.py運行腳本時__name__變量爲__main__字符串
3.當以模塊導入時__name__爲模塊名稱字符串

包
將不一樣模塊文件放在不一樣文件夾內，包文件夾下面須要有__init__.py文件用以聲明該文件爲Python包。
使用時須要從包內導入模塊後調用模塊中變量和函數。

經常使用系統模塊：

os,sys,time,datetime,urllib,xml,json,email,csv,collections,math,zipfile,trafile,hashlib
經常使用三方模塊：

requests,pyquery,django,flask,mysqlclient,paramiko,redis,lxml,dateutils,ipaddr,netaddr

模塊學習方法：

1.先知道有沒有
2.用的時候在查
內置工具：dir、help
搜索引擎：google、百度

5.再說一個python目前一個熱點：python Web應用（python全棧）

1.Python基礎入門（入門、數據類型、條件表達、循環語句）
2.Python基礎進階（文件操做、函數、裝飾器、模塊、面向對象、網絡編程）
3.Python前端知識（Html、Css、Js、Jquery、Bootstrap、）
4.Python高級用法（Django、Flask、數據庫操做、MVC、ORM、Admin、template）
5.Python項目實戰（電商項目、爬蟲項目、經常使用組件、運維項目、代碼調優）
6.Python高級進階（數據算法、代碼規範、面試技巧）

重要：多抄、多寫、多想、多問、多看、多聽、多說

1.學習編程就是爲了解決實際的問題，把本身在工做或學習中的重複工做程序化
2.谷歌和度娘
3.加入開源社區（多看、多分享、多交流）
4.參加培訓輔導（仔細聽課、跟上課堂學習，有問題作記錄，課後查閱資料或請求他人）
5.善於記錄筆記，不斷總結，查漏補缺。

6.python前景之一：大數據分析

1.python基礎入門（入門、數據類型、條件表達、循環語句）

2.python基礎進階（文件操做、函數、裝飾器、模塊、面向對象、網絡編程）

3.python數據採集：（外部數據源導入分析&爬蟲本身採集數據源分析）

4.數據分析：（各類庫，如Pandas庫，Numpy庫必備數據庫）

5.數據可視化：（matplotlib庫）

重要：實用便可，最具價值，切莫花哨不適用

7.python前景之二：機器學習

直接看應用吧：看起來是個雲端的概念

1.計算機視覺

典型的應用包括：人臉識別、車牌識別、掃描文字識別、圖片內容識別、圖片搜索等等。

2.天然語言處理

典型的應用包括：搜索引擎智能匹配、文本內容理解、文本情緒判斷，語音識別、輸入法、機器翻譯等等。

3.社會網絡分析

典型的應用包括：用戶畫像、網絡關聯分析、欺詐做弊發現、熱點發現等等。

4.推薦

典型的應用包括：蝦米音樂的「歌曲推薦」，某寶的「猜你喜歡」等等。

學習路線：

數學基礎：微積分、線性代數、機率與統計、典型算法

2.編程語言、工具和環境:python

python有着全品類的數據科學工具，從數據獲取、數據清洗到整合各類算法都作得很是全面。

網頁爬蟲: scrapy
數據挖掘:

pandas：模擬R，進行數據瀏覽與預處理。
numpy：數組運算。
scipy：高效的科學計算。
matplotlib：很是方便的數據可視化工具。

機器學習:

scikit-learn：遠近聞名的機器學習package。未必是最高效的，可是接口真心封裝得好，幾乎全部的機器學習算法輸入輸出部分格式都一致。而它的支持文檔甚至能夠直接當作教程來學習，很是用心。對於不是很是高緯度、高量級的數據，scikit-learn勝任得很是好(有興趣能夠看看sklearn的源碼，也頗有意思)。
libsvm：高效率的svm模型實現(瞭解一下頗有好處，libsvm的係數數據輸入格式，在各處都很是常見)
keras/TensorFlow：對深度學習感興趣的同窗，也能很方便地搭建本身的神經網絡了。

天然語言處理:

nltk：天然語言處理的相關功能作得很是全面，有典型語料庫，並且上手也很是容易。

交互式環境：

ipython notebook：能直接打通數據到結果的通道，方便至極。強力推薦。

3.編程語言、工具和環境:R

R最大的優點是開源社區，彙集了很是多功能強大可直接使用的包，絕大多數的機器學習算法在R中都有完善的包可直接使用，同時文檔也很是齊全。常見的package包括：RGtk2, pmml, colorspace, ada, amap, arules, biclust, cba, descr, doBy, e1071, ellipse等等。另外，值得一提的是R的可視化效果作得很是不錯，而這對於機器學習是很是有幫助的。

4.其餘語言

相應資深程序員GG的要求，再補充一下Java和C++相關機器學習package。