總結2020年的Python學習路線及學習目標規划

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本文章來自騰訊雲 作者：Python知識大全

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找不到完整的學習路線？小編分享2020年Python學習路線及學習目標規划拿走不謝，Python作為今年來特別受歡迎的編程語言，是AI時代頭牌語言AI領域的敲門磚，Python已經入駐小學生教材，將來不學Python不僅知識會脫節與小朋友都沒共同話題了，作為程序員的我們，必須給自己增加一項技能，提高職場競爭力，掌握一定的Python技能。

第一階段、Python基礎

1、學習目標：

能夠熟練使用Python技術完成針對小問題的程序編寫以及小游戲程序的開發。

2、知識點：

1）計算機組成原理

計算機組成部分、操作系統分類、B/S和C/S架構、理解軟件與硬件的區別

2）Python變量以及開發環境

字符串、數字、字典、列表、元祖等

3）流程控制語句

程序的執行順序，順序執行、循環執行、選擇執行

4）函數

定義函數、調用函數、函數的嵌套、遞歸函數

5）文件的基本操作

文件的打開、編輯、關閉

6）面向對象編程

類對象、實例對象、定義類、實例化對象

7）異常處理

學會捕捉異常、自定義異常

8）模塊和包

理解模塊和包的概念病學會使用

9）飛機大戰游戲制

第二階段、Python和Linux高級

1、學習目標：

能夠使用面向對象的程序設計方法，基於Linux操作系統進行高並發量的網絡程序開發。

2、知識點：

1）Linux系統應用

Linux發行版系統的使用、基本的操作語句

2）網絡編程

TCP/IP協議、服務器工作過程

3）並發編程

線程、進程、協程

4）函數高級應用

熟練使用函數的調用等

5）正則表達式

熟練舒勇re模塊的各種方法

6）數據庫

關系型數據庫、非關系型數據庫、MySQL

7）Python語法進階

閉包、裝飾器、生成器、迭代器

8）mini-web服務器

根據網絡服務的過程寫出簡易的web服務器

9）mini-web框架

可以編寫簡易的web服務器框架

第三階段、前端開發

1、學習目標：

能夠寫出簡單的HTML頁面，會使用jQuery、CSS等。

2、知識點：

1）HTML的學習

HTML的文檔結構、快速創建HTML方法

2）CSS

CSS的使用

3）PS的簡單應用

Photoshop的基本使用、取色、圖層

4）JavaScript的學習

JavaScript的基本語法

5）jQuery的學習

jQuery的使用

6）Vue框架

框架的使用以及注意點

第四階段、Web開發

1、學習目標：

能夠熟練使用Flask和Django框架進行web服務的開發。

2、知識點：

1）Flask web框架的使用

模板與表單、數據庫的使用、單元測試、第三方擴展與部署、Redis緩存使用、GIT版本控制、雲服務器的使用、驗證碼的收發、網站項目開發實戰

2）Django web框架的使用

框架的使用方法、模型介紹、ORM以及數據庫操作、視圖以及模板、Django中間件、Django REST Framework、網站項目開發實

第五階段、爬蟲開發

1、學習目標：

能夠寫出實用的爬蟲項目。

2、知識點：

1）爬蟲開發的知識體系與相關工具

網絡爬蟲的原理以及相關爬蟲工具

2）MongoDB數據庫

數據庫的增刪改查

3）Scrapy框架

框架的原理以及使用

4）定制化爬蟲采集系統

數據的采集、分析

5）爬蟲實戰項目

實用型綜合爬蟲應用

第六階段、shell自動化運維

1、學習目標：

能夠熟練使用shell命令和Python腳本進行自動化運維。

2、知識點：

1）shell運維、腳本與變量

運維簡介、shell簡介、腳本執行方法、開發規范

2）shell常見命令進階

表達式、linux常見符號、常見命令詳解

3）shell流程控制

選擇語句、循環語句、函數

4）代碼發布與環境部署

掌握代碼發布流程與環境部署

5）手工代碼與腳本代碼發布

掌握手工代碼發布與腳本代碼發布

第七階段、數據挖掘與數據分析

1、學習目標：

能夠熟練使用Python技術完成針對小問題的程序編寫以及小游戲程序的開發。

2、知識點：

1）基本概念

順序表、鏈表、棧、隊列

2）排序與索引

排序、索引、樹與樹算法

3）Series對象

Series對象、DataFrame對象、DataFrame查詢

4）數據操作

數據的操作、存取與統計

5）Pandas繪圖

熟練使用Pandas

6）科學計算numpy、pandas

numpy、pandas、matpalotlib、金融數據的綜合分析處理

第八階段、人工智能

1、學習目標：

能夠熟練使用Python技術完成針對小問題的程序編寫以及小游戲程序的開發。

2、知識點：

1）特征工程

了解什么是人工智能、機器學習、深度學習以及特征工程

2）監督學習分類算法

熟悉監督學習分類算法、Scikit-learn使用

3）模型選擇與調優

可用數據集、模型的選擇與調優

4）數據與多因子模型

多因子模型應用

5）量化交易策略

量化交易概念與相關的策略

6）回測框架

了解回測框架

7）量化交易平台實戰

Python語言開發工具，內容覆蓋了計算機原理、網絡、Web前端、后端、架構、數據庫、項目部署、數據獲取、數據提取、數據清洗、數據分析、數據挖掘、機器學習、深度學習、圖像識別等領域所需要的全部技術的最新前沿課程。學習Python對於職場求職增加了一項核心競爭力，未來10年內會給世界帶來顛覆性變化的技術，全棧工程師未來人才缺口會很大。