Python的学习目标和学习线路图

掌握学习方法,不如会弯道超车

Python常见的开发岗位

  Python开发工程师      Python Web开发工程师     Python数据分析工程师      Python爬虫工程师      Python人工制能工程师     Python运维工程师     Python架构师     网站开发工程师   


胜任180多个岗位,Python是胶水语言能和多数语言配合使用。
Python适合开发的软件类型

 WEB开发     网络编程   
 爬虫开发     云计算开发   
 人工智能     自动化运维   
 金融分析     科学运算   
 游戏开发     桌面软件   


Python是一个非常好用的编程语言, 应用非常广泛。
需要掌握的技术及需要掌握的程度

 Python基础     Linux     模块化编程     面向对象编程     数据结构与算法     Mysql /Redis/Scrapy     SPSS数据处理     机器语言     统计学     Tensorflow     Django框架     Web前端      Flask框架   


Python应用广,Web、爬虫、数据分析、人工智能是重点!

Python的学习目标:

Python涉及到软件开发、网络爬虫、数据分析与人工智能等最前沿的开发技术。 课程中的每个知识点都是程序开发人员必不可少的内容,而且每个技术点的内容都非常全面,深度到位,课程当中不仅有丰富实用的教学案例, 而且还融入了软件工程知识的企业级实战项目。
1.迅速掌握开发技能,积累开发经验。
2.通过本课程高级部分学习,包括Python基础及相关技术,提高编程能力。
3.符合企业需求的Python软件开发工程师。
4.熟悉数据库服务器的管理、操作并精通SQL语句编写。
5.熟练使用python等技术进行网络数据的抓取,并进行相关的数据分析
6.熟练掌握Excel,SPSS.SQL等专业的数据分析工具
7.熟练使用Python进行数据分析及数据可视化
8.掌握机器学习算法及人工智能领域中的机器学习技术,面向未来,成长为IT领域内的技术大咖。
9.熟悉Python开发,能搭建最好的网站运行平台,对服务器进行管理、维护以及安全防范。
10.使用Python框架完成Web开发和小程序开发

Python语言基础

语言基础打的牢固,
是学习全栈技能的基础

Python语言入门容易,上手快。基础一定要打好, 虽然学完基础还不具备开发能力, 但是为后面的课程做好铺垫。在基础部分需要掌握Python基础语法编程能力,掌握Python六大数据类型,能够熟练使用Python完成各种数据类型的操作。 还需要掌握Python控制语句、文件操作、异常处理相关操作,以及掌握Python函数的使用、编写方法,可以熟练的进行模块化编程,和掌握Python面向对象思想及面向对象设计。这些内容每个细节都要掌握, 后面的课程和开发中都需要用到。

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Python高级特性

语法部分需要记的多
高级部分要加入一些思想进去

Python编程思想很广泛, 在学习中需要掌握函数式编程,和几种常见的Python内置数据结构,以及列表的内置操作方法和对象的深浅拷贝、字典和集合的内置方法以及对文件的读写操作,能自己处理OOP问题。 还要具有初步软件工程知识,并树立模块化编程思想,掌握面向过程和面向对象两种编程思想的区别,掌握面向对象的魔术方法,能够使用异常并能够在程序中意识的抛出异常来加固程序的可用性,最重要的是还要掌握部分数据结构和算法。

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Linux应用

Python最好是在Linux下面用,
对Python学习很有帮助

Python语言也可以在Windows下学习和开发,但是在Linux系统下更加方便些。比如,如果是想用Python开发网站(现今流行的、成熟的Python Web框架)那就需要使用到Linux平台了, 毕竟搭建这样的网站Linux平台更常用;第二如果想使用Python爬虫爬取数据,在Linux系统上也要更方便一些;还有就是想学习网络安全渗透测试,在Linux上编写Python自动化测试脚本也很有必要。

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数据库

Python项目离不开数据库
必须要熟练掌握到少一种数据库

Python和关系型数库MySQL结合使用的情况比较多, 也会和Redis或MongoDB非关系型数据库一起使用。所以一定要了解数据库的基本情况,掌握Mysql数据库常用操作(增、删、改、查等),可以熟练编写sql语句。 能够进行Python和MySQL、MongoDB和Redis之间的数据交互,另外还需要掌握网络编程相关技术,能够实现网络间数据通信。掌握程序设计中处理并发相关技术,并能够编写支持高并发量的网络程序, 掌握一定的多线程开发能力,并学会处理并发执行带来的协成问题。

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Web前端技术

Python在Web方面逐渐增加,在其它领域也要Web技术支持

学习Web开发, 一定掌握web网站的前端页面开发,会多种面页布局方式,也要掌握web网站的页面特效开发,可以结合Python语言开发高并发全功能的Web网站开发,同时可根据业务流程图,开发web网站的后台业务; 技术方面需要HTML的开发知识,具有商业网页的模仿能力, CSS的布局知识,商业网页的布局,掌握JavaScript,为将来从事全栈工作打下基础,具备jQuery商业级的开发能力, 理解Ajax的工作原理并能使用ajax和后台框架通讯,掌握vue在网络前端中的使用, 和掌握web项目开发的流程和知识点。

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常用框架

现在开发都是基于框架
没有人再从底层一步步开发了

通过为开发人员提供应用程序开发结构,框架使开发人员的生活更轻松。他们自动执行通用解决方案,缩短开发时间,并允许开发人员更多地关注应用程序逻辑而不是常规元素。 做Web通过会用到两种常见框架, Django是一个免费的开源全栈Python框架。它试图默认包含所有必要的功能,而不是将它们作为单独的库提供,要具备企业级django开发能力。 Flash是Python开发Web轻量级框架,要掌握Flask框架的实战应用,可完成微信小程序项目开发。

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爬虫应用

爬虫应用广泛,
Python爬虫也有N种姿势

网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。其实通俗的讲就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据,也就是自动抓取数据 世界上80%的爬虫是基于Python开发的,学好爬虫技能,可为后续的大数据分析、挖掘、机器学习等提供重要的数据源。 你可以用爬虫爬图片,爬取视频等等你想要爬取的数据,只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取,爬虫的本质是模拟浏览器打开网页,获取网页中我们想要的那部分数据。

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数据分析

开放的数据分析场景,
要用编程来进行数据分析

Python语言在机器学习领域有广泛的应用。采用机器学习的方式进行数据分析需要经过五个步骤,分别是数据准备、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用。 采用Python进行数据分析还需要掌握一系列库的使用,包括Numpy(矩阵运算库)、Scipy(统计运算库)、Matplotlib(绘图库)、pandas(数据集操作)、Sympy(数值运算库)等库,这些库在Python进行数据分析时有广泛的应用。

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人工智能

python随着人工智能兴起而大热, 人工智能成就Python

相对于其他语言,python对人工智能最大的优势是他的可扩展性、可嵌入性。这也是他被程序员称为“胶水语言”的原因。Python借助AI和数据科学,目前已经攀爬到了编程语言生态链的顶级位置,可以说Python基本上与AI已经紧密捆绑在了一起了。 Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具,有numpy这样的底子,因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python,同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量,也方便从业人员上手。

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学习路径

一门技术想学成, 达到可以工作的目的, 内容的确不少, 也不是三五日可以速成的,需要一个长期积累的过程。 但掌握好的学习方法及学习路径也是可以事半功倍的。 对于零基础小白最大的痛点就是不知到学什么,也不知道从哪里开始学。一门技术虽然相关联的内容很多,但学习猿地有大牛帮你找出常用的30%的内容学习,能开发90%以上的软件, 技术的版本更新迭代的速度也很快,不同版本之间差距比较大, 学习正确的版本也可以节省精力的。按学习猿地推荐的学习线路图学习, 即有学习顺序,又都是重点实用的内容,技术版本也是精心挑选过的。

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