Python零基础，从入门到精通，看这一篇就够了
借着人工智能的东风，Python在这两年逐渐火了起来，Python在编程语言排行中的不断攀升，不得不说有着人工智能的很大功劳。凭借Python简洁易于上手的语法和丰富的扩展，Python在人工领域的应用越来越广泛。
Python使用场景广泛，拥有众多第三方库，胶水语言适应多种编程需求。所以学会Python，你可以朝这些方向发展：
Python Web开发工程师：
我们都知道Web网站开发一直都是所有互联网公司开发的重点之一，我们离不开互联网，离不开Web技术，利用Python的Web框架可以迅速开发Web应用。那么想要从事Python web开发，我们必须学习Python语言。先学习Python基本语法，再学习Python高级用法，然后了解各种标准库的用法。————————————————
Python爬虫开发工程师：
在当前信息大爆炸时代，大量的信息都通过Web来展示，为了获取这些数据，网络爬虫工程师就应运而生，除了日常的抓取数据和解析数据的需求，还能够突破普通网站常见的反爬虫机制，以及更深层次的爬虫采集算法的编写，相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。（当然ruby也是很好的选择）此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如Requests，mechanize相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如perl，shell，python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。（当然ruby也是很好的选择）
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Python大数据工程师：
在大数据时代，数据是公司的核心资产，从杂乱无章的数据中提取有价值的信息或者规律，成为了数据分析师的首要任务，而Python的工具链为这项繁重的工作提供了极高的效率支持。
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Python自动化运维工程师：
大型网站系统是公司业务发展的核心，保证系统的稳定性就是运维工程师工作的重中之重，Python语言可以满足Linux运维工程师工作中的所有需求。在当前分布式系统架构流行的时代，自动化运维是Python开发的主要任务。Python运维工程师主要干什么?其实无论是做什么运维，运维工程师最基本的职责都是负责服务的稳定性，确保服务可以二十四小时不间断地为用户提供服务，这个岗位负责维护并确保整个服务的高可用性，同时不断优化系统架构、提升部署效率、优化资源利用率提高整体的ROI。
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Python人工智能工程师：
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，Python是一门胶水语言，这是它的劣势，同时也是它的优势，通过各种扩展，Python能够实现绝大多数领域的应用。其作为一门通用性的编程语言，适合衔接不同的领域，实现所谓的All in Python。
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系统学习Python一般我们会经历以下几个阶段。
一、Python基础阶段
掌握python脚本、python界面编程能力、数据库、基本爬虫、多线程多进程开发能力，可以胜任基本的python开发工作。知识点：
1.数据的存储：Python概述、进制以及进制转换、原码、反码、补码、第一个Python程序、终端读取与打印等。
2.运算符与表达式：关键字和标识符、算术运算符、python数据类型、赋值运算符、运算符、复合运算符、条件控制语句(if…else…)、逻辑运算符等。
3.循环：循环语句之while、循环语句之for、break与continue语句等。
4.基础数据结构：Number与数学函数操作、String(查找，替换，下标索引、列表(常用)、元组、字典(常用)、set集合、迭代器与生成器(常用)、函数概述等。
5.函数：函数的调用、简单函数的定义、函数的返回值、传递参数、关键字参数、默认参数、不定长参数、匿名函数、装饰器、偏函数、回调函数、变量的作用域、递归函数、目录遍历、递归遍历目录、栈模拟递归遍历目录(深度遍历)、队列模拟递归遍历目录(广度遍历)等。
6.模块：模块概述使用标准库中的模块使用自定义模块name属性包的概述安装第三方模块virtualenv与时间相关模块。
7.面向对象编程：面向对象思想、类与对象、类的方法与属性、构造函数与析构函数、self的使用、重写__ repr__ 与__str__ 函数、访问限制等。
8.继承、封装、多态 ：单继承的实现、多继承的实现、函数重写、人开枪射击子弹小案例、多态、对象属性与类属性、类方法与静态方法等。
9.面向对象高阶：动态添加属性方法、property、运算符重载、发邮件与发短信等。
10.文件操作与异常处理：StringIO与BytesIO、文件的管理操作、文件读写(csv、txt)操作、异常处理等。
11.高阶函数与测试：调试(打印、断言、logging、pdb)
12.排列组合与正则表达：破解密码(排列、组合、排列组合)、正则表达等。
13.网络编程：TCP/IP简介、TCP编程、UDP编程等。
二、Linux和数据库阶段
掌握Linux操作系统管理技术，可以搭建几乎所有Linux环境服务器。知识点：
1.Linux操作系统：常见操作系统、操作系统发展历史、系统的使用、Linux版本、Linux应用领域、虚拟机与Vmware的安装、Linux版本与Ubuntu 16.04、配置自己的Linux系统、编程IDE的安装、apt-get安装软件包。
2.文件系统与用户管理：目录访问、文件与目录的管理、文件的权限、用户管理。
3.文本操作命令：文本命令、文本编辑器Vi/Vim。
4.网路命令、进程管理与服务配置：网络管理命令、系统目录、重要系统文件、设置开机启动与登陆启动、IP配置、服务的启动停止、防火墙配置。
5.Shell编程与bash、源文件编译：基础IO操作、流程控制、定义变量与环境变量、脚本传参、定时任务、定时系统操作。
6.版本控制：Git的安装与配置、GitHub的注册与使用、Clone与Fork、Git常用命令、标签、分支与源、多人协作开发。
7.MySQL基本使用：MySQL的安装、MySQL简介、MySQL基本命令脚本、MySQL与Python的交互。
8.MongoDB的基本使用：MongoDB安装、MongoDB的基本操作。
9.Redis的基本使用：Redis安装、Redis的基本操作、Redis的数据类型、Redis的备份与恢复。
三、Python web开发
掌握Python后端框架，解决前后端Web开发问题，知识点：
1.HelloDjango：BS/CS,MVC/MTV、Django请求流程、Admin管理。
2.Models：ORM、模型字段属性、CRUD、聚合函数，F,Q对象。
3.Models&Templates：模型对应关系、模板加载、静态资源、模板语法。
4.Views：路由规则、反向解析、请求与响应、会话技术cookie,token,ses-sion、文件上传。
5.Advanced：验证码、分页器、类视图、中间件、日志、缓存、信号、Cerlery、用户权限，用户角色。
6.RESTful：REST概念、HelloREST、数据序列化、请求与响应、视图，转换器、关系，超链接、认证和权限。
四、Python爬虫阶段
掌握分布式多线程大型爬虫技术，能开发企业级爬虫程序。
1.多线程原理：同步与异步、串联与并发、线程、开辟一个线程、线程安全与线程锁、多线程队列。
2.协程：线程的局限、协程的定义与原理、协程的实现。
3.爬虫的概念及相关工具：爬虫的概念及作用、HTTP协议原理、工具的安装、使用。
4.Python http libs：urllib的使用、示例requests库的使用、bs4库的使用、xpath语法。
5.爬虫实战：使用requests编写-个简单爬虫、改造requests爬虫为多线程版、利用redis改造多线程版爬虫至分布式。
6.scrapy框架：scrapy安装、创建项目、创建spider文件，编写parse方法、scrapy子命令、运行scrapy爬虫程序、命令行传递参数、进一步解析二级页面、parse方法之前传递参数、导出json、Csv格式的数据、scrapy爬虫的状态保存、item的定义、item的使用、pipeline的使用、使用pipeline将items存储至MySQ、Lscrapy整体架构、downloadermiddleware、使用downloadermiddleware实现IP代理池、spidermiddleware、scrapy插件、scrapy-redis。
7.量化交易：自动化交易理论、Python量化交易框架。
五、Python机器学习阶段
掌握Python数据挖掘分析，入门人工智能。知识点：
1.jupyter入门：jupyter软件安装、jupyter入门、numpy学习。
2.pandas：pandas入门、pandas-Series、pandas数据丢失、pandas索引、pandas数据处理、基于Pandas的人脸识别技术。
3.scipy：scipy学习
4.matpoltlib：数据可视化的概念、可视化图表的绘制、动画及交互渲染、数据的合并与分组。
5.KNN：临近算法、预处理、KNN相关函数。
6.线性回归与逻辑斯蒂回归：线性回归、逻辑斯蒂回归。
7.决策树与贝叶斯：贝叶斯学习、决策树学习。
8.SVM与K均值聚类：SVC学习
9.Kmeans： Kmeans学习
10.机器学习框架TensorFlow：机器学习、权重分配与优选方案、深度学习、自动化神经网络、AI网络的描述。
11.自然语言处理与社交网络处理：文本数据处理、自然语言处理及NLTK、主题模型、LDA、图论简介、网络的操作及数据可视化。
国外Python的使用率非常高，但在国内Python是近几年才火起来，Python正处于高速上升期市场对于Python开发人才的需求量急剧增加，学习Python的前景还是可以的。
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总结下来，学习Python，最常见的坑有这些：
- 很难找到合适且优质的学习资源，难以下手，或者随便找一些材料开始学习，极其容易从入门到放弃；
- 遇到问题不知道如何寻找解决办法，甚至连问题都描述不清楚，经常被一些细小的问题卡住，学习效率不高；
- 在理论学习中无法自拔，学习很久之后，发现还是不知道如何在实际的项目中去应用，缺乏解决问题的能力；
- 看到别人的案例觉得好像是那么回事，但是自己去写代码的时候依然很困难，无法训练编程思维。
以上就是“Python零基础，从入门到精通，看这一篇就够了”的全部内容，希望对你有所帮助。
关于Python技术储备
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、Python必备开发工具
三、Python视频合集
观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
四、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
五、Python练习题
检查学习结果。
六、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
最后祝大家天天进步！！
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