零基础学习Python的学习路线及教程！附19最新python学习资料分享

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什么是Python？

在过去的2017年里，Python开发者在全球快速增加，国内小伙伴学习 Python 的热情一路高涨。同时，PYPL发布7月编程语言指数榜，Python 在今年5月首次超越 Java 拿下榜首位。此外，做为人工智能的主要编程语言，在人工智能风口已经到来的 2018 年以及将来的几年，Python势必继续高歌。据统计，如今初级python工程师的起薪通常在10-15K。

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Python语言的优点是什么？

1. Python编程简单直接，更适合初学编程者，让初学者专一于编程逻辑，而不是困惑于晦涩的语法细节上。
2. 易学，Python入手很是快，学习曲线很是低，能够直接经过命令行交互环境来学习Python编程。
3. 免费/开源 Python的全部内容都是免费开源的，这意味着你不须要花一分钱就能够无偿使用Python，而且你能够自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它作改动、把它的一部分用于新的自由软件中。
4. 面向对象 Python既支持面向过程，又支持面向对象，这样编程就更加灵活。
5. 教育部考试中心于2017年10月发布通知，决定自 2018年3月起，在计算机二级考试加入了“Python 语言程序设计”科目，Python愈来愈流行。

如下是学习Python的线路图及各阶段须要掌握的知识内容。但愿能帮到小伙伴们。

第一阶段：Python核心编程

学习目标

1. 掌握Python基础语法, 具有基础的编程能力；
2. 创建起编程思惟以及面向对象程序设计思想；

主要内容

• 计算机组成原理
• Python开发环境
• Python基础语法
• 高级变量类型
• 给程序添加逻辑
• 面向过程编程思想
• 面向对象编程思想
• 常规算法实现
• 模块和包

第二阶段：Python高级编程

学习目标

1. 掌握Python多平台的迁移；
2. 掌握程序设计中处理并发相关技术, 并可以编写支持高并发量的网络程序；
3. 掌握正则表达式语法规则以及Python处理正则表达式的re模块, 可以实现对字符串进行复杂模式匹配；
4. 掌握Python经常使用第三方库的使用；

主要内容

• Python多平台迁移
• Python经常使用第三方库
• 文件处理与持久化
• 网络编程
• 聊天服务器开发
• 线性代数基础

第三阶段：数据库SQL

学习目标

1. 掌握关系型数据库表的设计；
2. 掌握数据的增删改查；
3. 掌握Python数据库操做的库；
4. 掌握MySQL操做相关技术, 熟练编写各类数据库操做SQL语句, 并可以进行Python与MySQL之间的数据交互；

主要内容

• 数据原理
• 数据持久化方案
• Mysql 数据库
• MongoDB 数据库
• Redis 数据库

第四阶段：前端开发

学习目标

1. 可根据UI设计提供的设计图，独立开发Web网站的前端页面；
2. PC端和移动端页面交互和特效；
3. 前端页面性能优化；

主要内容

• PC端开发实战流程
• Html5和CSS3
• JavaScript编程
• DOM操做
• JQuery插件使用

第五阶段：Web全栈开发

学习目标

1. 根据产品原型图，独立开发Web网站的前端界面；
2. 根据业务流程图，开发Web网站的后台业务；
3. 根据Web框架的设计，开发出对应的数据库；
4. 缓存服务器的操做和设计；
5. 异步任务的实现；

主要内容

• Linux 服务器配置
• Python Flask 开发
• Python Django 开发
• RESTful 接口开发
• 数据化项目开发
• 中间件开发
• 测试驱动开发
• 网站部署与管理
• 异步任务的实现

第六阶段：网络爬虫与搜索引擎

学习目标

1. 实现定向抓取互联网上的海量信息；
2. 掌握爬虫的工做原理和设计思想；
3. 掌握反爬虫机制；
4. 掌握反反爬虫的机制；
5. 掌握运用爬虫框架实现分布式爬虫；
6. 掌握主流的爬虫框架实现数据采集；

主要内容

• 爬虫工做原理
• 反爬虫机制
• 北京房价数据爬取
• 分布式数据采集
• 定向抓取互联网信息
• 制定爬虫采集系统

第七阶段：数据分析

学习目标

1. 掌握数据挖掘基础工具使用；
2. 掌握数据挖掘处理数据方法；
3. 深刻分布式文件系统HDFS
4. 理解分布式资源管理框架Yarn
5. 掌握分布式计算框架Spark

主要内容

• 数据探索
• 数据处理
• 数据可视化
• 数据统计方法
• 数据挖掘与建模
• 模型评价与分析
• Hadoop-Spark
• 金融数据量化分析
• 北京房价预测
• 水色图像水质评价

第八阶段：人工智能

学习目标

1. 掌握机器学习的基本算法原理；
2. 掌握常见流派及几大要素介绍；
3. 掌握分类、聚类、回归、神经网络；
4. 掌握经常使用库scikit-learn；
5. 掌握图像识别、检测的实现；

主要内容

• 机器学习sklearn
• 逻辑回归
• TensorFlow 框架
• 朴素贝叶斯
• 支持向量机
• K-means算法
• 决策树
• CNN-人脸识别
• RNN-语言建模

以上就是目前比较好的几个Python的发展规划和前景，让你学习Python有个流程，不在会晕头转向。

最后，想学习Python的小伙伴们！

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