零基礎學習Python的學習路線及教程！附19最新python學習資料分享

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什麼是Python？

在過去的2017年裏，Python開發者在全球快速增加，國內小夥伴學習 Python 的熱情一路高漲。同時，PYPL發佈7月編程語言指數榜，Python 在今年5月首次超越 Java 拿下榜首位。此外，做爲人工智能的主要編程語言，在人工智能風口已經到來的 2018 年以及將來的幾年，Python勢必繼續高歌。據統計，如今初級python工程師的起薪通常在10-15K。

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Python語言的優點是什麼？

1. Python編程簡單直接，更適合初學編程者，讓初學者專一於編程邏輯，而不是困惑於晦澀的語法細節上。
2. 易學，Python入手很是快，學習曲線很是低，能夠直接經過命令行交互環境來學習Python編程。
3. 免費/開源 Python的全部內容都是免費開源的，這意味着你不須要花一分錢就能夠無償使用Python，而且你能夠自由地發佈這個軟件的拷貝、閱讀它的源代碼、對它作改動、把它的一部分用於新的自由軟件中。
4. 面向對象 Python既支持面向過程，又支持面向對象，這樣編程就更加靈活。
5. 教育部考試中心於2017年10月發佈通知，決定自 2018年3月起，在計算機二級考試加入了「Python 語言程序設計」科目，Python愈來愈流行。

如下是學習Python的線路圖及各階段須要掌握的知識內容。但願能幫到小夥伴們。

第一階段：Python核心編程

學習目標

1. 掌握Python基礎語法, 具有基礎的編程能力；
2. 創建起編程思惟以及面向對象程序設計思想；

主要內容

• 計算機組成原理
• Python開發環境
• Python基礎語法
• 高級變量類型
• 給程序添加邏輯
• 面向過程編程思想
• 面向對象編程思想
• 常規算法實現
• 模塊和包

第二階段：Python高級編程

學習目標

1. 掌握Python多平臺的遷移；
2. 掌握程序設計中處理併發相關技術, 並可以編寫支持高併發量的網絡程序；
3. 掌握正則表達式語法規則以及Python處理正則表達式的re模塊, 可以實現對字符串進行復雜模式匹配；
4. 掌握Python經常使用第三方庫的使用；

主要內容

• Python多平臺遷移
• Python經常使用第三方庫
• 文件處理與持久化
• 網絡編程
• 聊天服務器開發
• 線性代數基礎

第三階段：數據庫SQL

學習目標

1. 掌握關係型數據庫表的設計；
2. 掌握數據的增刪改查；
3. 掌握Python數據庫操做的庫；
4. 掌握MySQL操做相關技術, 熟練編寫各類數據庫操做SQL語句, 並可以進行Python與MySQL之間的數據交互；

主要內容

• 數據原理
• 數據持久化方案
• Mysql 數據庫
• MongoDB 數據庫
• Redis 數據庫

第四階段：前端開發

學習目標

1. 可根據UI設計提供的設計圖，獨立開發Web網站的前端頁面；
2. PC端和移動端頁面交互和特效；
3. 前端頁面性能優化；

主要內容

• PC端開發實戰流程
• Html5和CSS3
• JavaScript編程
• DOM操做
• JQuery插件使用

第五階段：Web全棧開發

學習目標

1. 根據產品原型圖，獨立開發Web網站的前端界面；
2. 根據業務流程圖，開發Web網站的後臺業務；
3. 根據Web框架的設計，開發出對應的數據庫；
4. 緩存服務器的操做和設計；
5. 異步任務的實現；

主要內容

• Linux 服務器配置
• Python Flask 開發
• Python Django 開發
• RESTful 接口開發
• 數據化項目開發
• 中間件開發
• 測試驅動開發
• 網站部署與管理
• 異步任務的實現

第六階段：網絡爬蟲與搜索引擎

學習目標

1. 實現定向抓取互聯網上的海量信息；
2. 掌握爬蟲的工做原理和設計思想；
3. 掌握反爬蟲機制；
4. 掌握反反爬蟲的機制；
5. 掌握運用爬蟲框架實現分佈式爬蟲；
6. 掌握主流的爬蟲框架實現數據採集；

主要內容

• 爬蟲工做原理
• 反爬蟲機制
• 北京房價數據爬取
• 分佈式數據採集
• 定向抓取互聯網信息
• 制定爬蟲採集系統

第七階段：數據分析

學習目標

1. 掌握數據挖掘基礎工具使用；
2. 掌握數據挖掘處理數據方法；
3. 深刻分佈式文件系統HDFS
4. 理解分佈式資源管理框架Yarn
5. 掌握分佈式計算框架Spark

主要內容

• 數據探索
• 數據處理
• 數據可視化
• 數據統計方法
• 數據挖掘與建模
• 模型評價與分析
• Hadoop-Spark
• 金融數據量化分析
• 北京房價預測
• 水色圖像水質評價

第八階段：人工智能

學習目標

1. 掌握機器學習的基本算法原理；
2. 掌握常見流派及幾大要素介紹；
3. 掌握分類、聚類、迴歸、神經網絡；
4. 掌握經常使用庫scikit-learn；
5. 掌握圖像識別、檢測的實現；

主要內容

• 機器學習sklearn
• 邏輯迴歸
• TensorFlow 框架
• 樸素貝葉斯
• 支持向量機
• K-means算法
• 決策樹
• CNN-人臉識別
• RNN-語言建模

以上就是目前比較好的幾個Python的發展規劃和前景，讓你學習Python有個流程，不在會暈頭轉向。

最後，想學習Python的小夥伴們！

轉發！

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