2023Python学习路线图新版超详细，小白必看！建议收藏

深碍√TFBOYSˉ_ 2023-09-25 19:57 20阅读 0赞

#### Python是什么 ####

Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。

自1991年问世以来，Python逐渐被越来越多人使用，有以下几个优点：

1. 首先是语法简单易学，一位初中生一天之内就可以掌握Python基础语法；

2. 其次是类库生态丰富，一个较为形象的例子就是同样的功能C需要1000行，Java需要100行，而Python只需要10行，本质就是调包顺畅；

3. 还有就是跨平台、高扩展，Python基本可以同所有语言做交互，例如数据库、spark等，这意味着Python可以完成其他语言能完成的全部任务或者无缝衔接；

4. 最后则是依托数据科学、人工智能踩到了时代风口，使得一个完整的生态被建立起来。

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#### 学习路线图有什么作用？ ####

**在放学习路线之前，我们先要知道学习路线图有什么作用**

学习路线图上面写的是某个方向建议学习和掌握的知识点汇总。如果你要学习python，那么就可以按照python学习路线图去学习，这样学下来之后，知识体系是全面且系统的。相比在网上找到什么就学什么，容易造成可能学了没有用，有用的却没学到。还有一点就是，有了学习路线图可以知道现在的进度，以及未来的学习方向

**好了，话不多说，直接上干货！**

#### 一、Python学习大纲及资料参考 ####

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**包含学习python参考的书籍、python的核心知识点、职业方向等**

#### 二、Python学习路线图 ####

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#### 01：Python语言基础 ####

学习python的第一阶段，先要了解python。对于新手学Python而言，基础和高级编程这一块是很重要的。先打好根基，后续的学习才更简单快捷

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1.  **认识python语言**
2.  **常用数据结构和函数**
3.  **函数和面向对象编程**
4.  **Python网络数据采集**

#### 02：商业数据分析 ####

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这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。而利用爬虫去分析数据，可以实现更简便、快捷的处理。

**第二阶段包含：**

1.  **数据分析概述和Excel的应用**
2.  **关系型数据库和SQL**
3.  **商业智能（BI）工具**
4.  **Python数据分析**

#### 03：机器学习算法 ####

机器学习是人工智能的必经之路，核心就在这里。

所以想从事人工智能，或者想往这个方向发展的朋友，可以从了解机器学习算法开始。不过也有个前提，人工智能是公认的门槛较高行业，会要求学历及学习能力。

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**第三阶段包含：**

1.  机器学习的数学基础
2.  机器学习算法
3.  深度学习和神经网络
4.  数据仓库和大数据挖掘

#### 04：项目实战和就业指导 ####

对于想要从业python的朋友来说，实战是非常重要的，有了实战的经验才能更好的了解python的运用。

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**第四阶段包含：**

1.  零售/电商行业数据分析项目实战
2.  金融风险信用评估项目实战
3.  就业指导和模拟面试

#### 三、学Python能用来做什么 ####

说起编程语言，Python 也许不是使用最广的，但一定是现在被讨论最多的。随着近年大数据、人工智能的兴起，Python 越来越多的出现在人们的视野中。

**在今年3月TIOBE排行榜中，python稳居第一**

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**那么学习了Python有什么实用场景？**

**1. Web应用开发**

在因大数据、人工智能为人所熟知之前，Python 就已经在 Web 开发领域被广泛使用，产生了 Django、Flask、Tornado 等 Web 开发框架。得益于其简洁的语法和动态语言特性，Python 的开发效率很高，因而深受创业团队的青睐。

**2. 自动化运维**

**在自动化运维领域，Python 是必备技能**

灵活的功能和丰富的类库使其成为运维工程师的首选语言。大量自动化运维工具和平台或以 Python 开发，或提供 Python 的配置接口。单从 Linux 内置 Python 这一点来看也足见其在服务器和运维领域的地位。

**3. 数据分析**

通过爬虫python获取了海量数据之后，则需要对数据进行清洗、去重、存储、展示、分析。**在这方面 Python 有许多优秀的类库：NumPy、Pandas、Matplotlib**

**可以让你的数据分析事半功倍**

**4. 人工智能**

随着人工智能的大火**，**Python 在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言

*  机器学习：Scikit-learn
 *  自然语言处理：NLTK
 *  深度学习：Keras、Google 的 TensorFlow、Facebook 的 PyTorch、Amazon 的 MxNet

**这些已经占据业内主流的工具要么是用 Python 开发，要么也提供了 Python 版本。Python 无疑已成为 AI 领域的必修语言。**

**5. 胶水语言**

Python 简洁、灵活、通用，几乎可以在各种场景与各种平台、设备、语言进行连接，因此被称为胶水语言，有人把它比作小巧而又多功能的瑞士军刀

**除了上面提到的，在其他领域也常常见到 Python 的身影：**

*  金融：大量金融分析和量化交易工具使用 Python 作为的开发脚本语言
 *  游戏：一些引擎使用 Python 作为开发脚本，比较有名的游戏有《文明》系列、网易的《阴阳师》
 *  桌面应用：虽然不算主流，但 PyQT、wxPython、Tkinter 等 GUI 库也足以应付一般的桌面程序

有着如此广泛的应用，再加上简单易懂的语法，使得 Python 成为一门既适合初学，又值得深入的语言

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