怎樣快速入門python？

　　怎樣快速入門python？針對這個問題，今天小編總結這篇有關python的文章，希望能幫助更多想學python的朋友找到更加簡單易行的辦法。

　　零基礎Python學習路線及階段學習目標，首先應該夯實Python核心基礎、Web前端編程、Django開發(fā)框架、Flask開發(fā)框架、爬蟲與數(shù)據(jù)分析等知識，理解機器學習相關的基本概念及系統(tǒng)處理流程。

　　階段一、Python核心基礎
　　1、Python編程基礎，語法規(guī)則，函數(shù)與參數(shù)，數(shù)據(jù)類型，模塊與包，文件IO，培養(yǎng)扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。
　　2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網(wǎng)絡編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網(wǎng)絡協(xié)議知識，并熟練運用于項目中。
　　3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發(fā)高級進階技術，理解單元測試技術。
　　4、數(shù)據(jù)庫知識，范式，MySQL配置，命令，建庫建表，數(shù)據(jù)的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數(shù)，觸發(fā)器，事務，游標，PDBC，深入理解數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)通用知識及MySQL數(shù)據(jù)庫的使用與管理。為Python后臺開發(fā)打下堅實基礎。
　　5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與權限，環(huán)境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的服務器操作系統(tǒng)，是每一個開發(fā)工程師必須掌握的重點技術，并且能夠熟練運用。

　　Python基礎涉及的知識點：
　　Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL數(shù)據(jù)庫、Linux操作系統(tǒng)。

　　Python學習目標：
　　1. 熟練掌握Python的開發(fā)環(huán)境與編程核心知識
　　2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發(fā)
　　3. 對Python的核心庫和組件有深入理解
　　4. 熟練應用SQL語句進行數(shù)據(jù)庫常用操作
　　5. 熟練運用Linux操作系統(tǒng)命令及環(huán)境配置
　　6. 熟練使用MySQL，掌握數(shù)據(jù)庫高級操作
　　7. 能綜合運用所學知識完成項目

　　階段二：PythonWEB開發(fā)
　　1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發(fā)技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發(fā)框架，完成頁面布局與美化。
　　2、前端開發(fā)框架Vue，JSON數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡通信協(xié)議，Web服務器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網(wǎng)絡協(xié)議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現(xiàn)前后端交互。
　　3、自定義Web開發(fā)框架，Django框架的基本使用，Model屬性及后端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數(shù)據(jù)模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發(fā)完整的WEB系統(tǒng)和框架。
　　4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數(shù)的路由，Request對象，Abort函數(shù)，自定義錯誤，視圖函數(shù)的返回值，F(xiàn)lask上下文和請求鉤子，模板，數(shù)據(jù)庫擴展包Flask-Sqlalchemy，數(shù)據(jù)庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，并能獨立開發(fā)完整的WEB系統(tǒng)開發(fā)。

　　WEB開發(fā)知識點：
　　Web前端編程、Web前端高級、Django開發(fā)框架、Flask開發(fā)框架、Web開發(fā)項目實戰(zhàn)。

　　WEB開發(fā)學習目標：
　　1. 熟練掌握Web前端開發(fā)技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
　　2. 深入理解Web系統(tǒng)中的前后端交互過程與通信協(xié)議
　　3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統(tǒng)開發(fā)
　　4. 深入理解網(wǎng)絡協(xié)議，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知識
　　5. 能夠運用所學知識開發(fā)一個MiniWeb框架，掌握框架實現(xiàn)原理
　　6. 使用Web開發(fā)框架實現(xiàn)貫穿項目

　　階段三：爬蟲與數(shù)據(jù)分析
　　1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業(yè)爬蟲框架Scrapy，基于對爬蟲爬取原理、網(wǎng)站數(shù)據(jù)爬取流程及網(wǎng)絡協(xié)議的分析和了解，掌握網(wǎng)頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網(wǎng)站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業(yè)爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。
　　2、Numpy中的ndarray數(shù)據(jù)結構特點、numpy所支持的數(shù)據(jù)類型、自帶的數(shù)組創(chuàng)建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數(shù)和聚合函數(shù)、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數(shù)據(jù)分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數(shù)據(jù)結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數(shù)組的分片、索引、矩陣運算等操作。
　　3、Pandas里面的三大數(shù)據(jù)結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數(shù)據(jù)對齊方法，數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)規(guī)整、結構轉換，熟悉數(shù)據(jù)分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數(shù)據(jù)對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數(shù)據(jù)分析中最重要的數(shù)據(jù)清洗、格式轉換和數(shù)據(jù)規(guī)整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。
　　4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數(shù)據(jù)分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數(shù)據(jù)分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數(shù)據(jù)分析和可視化工具完成股票市場數(shù)據(jù)分析和預測、共享單車用戶群里數(shù)據(jù)分析、全球幸福指數(shù)數(shù)據(jù)分析等項目的全程實戰(zhàn)。

　　爬蟲與數(shù)據(jù)分析知識點：

　　網(wǎng)絡爬蟲開發(fā)、數(shù)據(jù)分析之Numpy、數(shù)據(jù)分析之Pandas。

　　爬蟲與數(shù)據(jù)分析學習目標：
　　1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網(wǎng)絡抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協(xié)議進行抓包分析
　　2. 熟練掌握各種常見的網(wǎng)頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取
　　3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理
　　4. 熟練使用商業(yè)爬蟲框架Scrapy編寫大型網(wǎng)絡爬蟲進行分布式內容爬取
　　5. 熟練掌握數(shù)據(jù)分析相關概念及工作流程
　　6. 熟練掌握主流數(shù)據(jù)分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
　　7. 熟練掌握數(shù)據(jù)清洗、整理、格式轉換、數(shù)據(jù)分析報告編寫
　　8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網(wǎng)電影評論數(shù)據(jù)并完成數(shù)據(jù)分析全流程項目實戰(zhàn)

　　階段四：機器學習與人工智能
　　1、機器學習常見算法、sklearn數(shù)據(jù)集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、歸一化、標準化、數(shù)據(jù)主成分分析PCA、KNN算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特征工程、能夠使用各種常見機器學習算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。
　　2、Tensorflow相關的基本概念，TF數(shù)據(jù)流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經(jīng)網(wǎng)絡結構、卷積計算、激活函數(shù)計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區(qū)別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經(jīng)網(wǎng)絡的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰(zhàn)。

　　機器學習與人工智能學習目標：
　　1. 理解機器學習相關的基本概念及系統(tǒng)處理流程
　　2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題
　　3. 熟練掌握常見的分類算法和回歸算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等
　　4. 掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF里面的張量、會話、梯度優(yōu)化模型等
　　5. 掌握深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規(guī)深度學習實戰(zhàn)項目

　　Python學習路線知識點總結：要掌握Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL數(shù)據(jù)庫、Linux操作系統(tǒng)。、Web前端編程、Web前端高級、Django開發(fā)框架、Flask開發(fā)框架、Web開發(fā)項目實戰(zhàn)、網(wǎng)絡爬蟲開發(fā)、數(shù)據(jù)分析之Numpy、數(shù)據(jù)分析之Pandas、理解機器學習相關的內容。

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