Python学习挑战记：清明节回顾与未来计划

Python总结（第一章:Python概述第二章:Python语言基础第三章:选择结构）

面对学习Python的挑战，我决定在清明节期间系统复习一下，纠正自己之前学习的不足。
今天复习的内容包括第一章和第二章。
第一章讲解Pycharm和IDLE的下载。
知识点不多，和第二章的内容紧密相关。
第2章主要介绍Python语言的基础知识，特别是选择结构，包括完成题和编程题。
一个有趣的编程问题是打印HelloWorld。
第一种方法是打印两行：`print('Hello')`和`print('World')`。
第二种方法是使用字符串输出：`print(".HelloWorld")`。
要构造*三角形，例如5行直角三角形，可以使用循环，例如`foriinrange(5):print('*'*(i+1))`。
接下来的编程问题涉及输出金字塔、字符串格式化以及计算三角形的面积。
通过求解公式，我们学习了如何处理不同类型的问题，例如输入从华氏度到摄氏度的温度以及计算学期总绩点。
在这些实践中，我发现自己有很多需要加强的地方，通过对比别人的回答和老师的讲解，我有了更深的认识。
虽然进度比预想的要慢，但我还是决定继续每天一章一章的突破Python。
最后的总结是，虽然我每天只能编译一章的内容，但我决心迎难而上，通过不断的实践和学习逐步提高，直到完全掌握Python。
我正在挑战Python，我确信我会赢！

请问怎么学习Python？

这是Python语言开发的学习路径，大家可以按照这个图表来安排自己的学习计划~

第一阶段：专业基础

阶段目标：

1。
熟练掌握Python开发环境和基础编程知识

2.熟练使用面向对象的Python知识进行程序开发

3库，对组件有深入的了解

4熟练使用SQL语句进行常见的数据库操作

5.熟练使用Linux操作系统命令及环境配置

6.熟练使用MySQL，掌握高级数据库操作。

7。
能够综合运用所学知识完成项目。

知识点：

Python编程基础、Python面向对象、高级Python、MySQL数据库、Linux操作系统。

1.Python编程基础知识、语法规则、函数和参数、数据类型、模块和包、文件IO，培养基本的Python编程技能，掌握编程核心Python对象和库。

2.Python面向对象、基础对象、异常处理、多线程、网络编程，深入了解面向对象编程、异常处理机制、多线程原理、网络协议。
知识，并在项目中熟练运用。

3.类原理、MetaClass、下划线私有方法、迭代、魔术方法、反射、迭代器、装饰器、UnitTest、Mock。
深入理解面向对象的基本原理，掌握高级Python开发技术，了解单元测试技术。

4.数据库、模型、MySQL配置、命令、建库建表、数据增删改查、约束、视图、存储过程、函数、触发器、事务、游标、PDBC等知识，深入理解——一般知识数据库管理系统MySQL数据库的数据使用和管理。
为Python后端开发打下坚实的基础。

5.Linux安装与配置、文件目录操作、VI命令、管理、用户与权限、环境配置、Docker、shell编程Linux作为主流的服务器操作系统，是每个开发工程师必须掌握并能够熟练使用的关键技术。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1．精通Web前端开发技术、HTML、CSS、JavaScript、前端框架

2.深入了解系统中前后端交互流程和通信协议Web

3Django、Flask等框架完成Web系统开发

4.您对网络和分发协议、PDBC、AJAX、JSON等知识有深入的了解

5.能够运用所学的知识进行MiniWeb框架的开发，并掌握实现框架的原理

6、在整个项目中使用Web开发框架实现项目

知识点：

Web前端编程、高级Web后端、Django开发框架、Flask开发框架、实用的Web开发项目。

1.掌握网页元素、布局、CSS样式、盒子表单、JavaScript、JQuery、Bootstrap的前端开发技术，掌握JQuery和BootStrap的前端开发框架，并完成页面布局。
以及美化。

2.Vue前端开发框架、JSON数据、网络通信协议、Web服务器、前端交互。
熟练使用Vue框架，深入了解HTTP网络协议，Swagger熟练使用AJAX技术实现前后端交互。

3.Web开发框架定制、Django框架基本使用、表单属性及后端配置、cookies和session、模板、ORM数据模型、Redis二级缓存、RESTful、Django主MVC表单框架。
它使用常用的应用程序编程接口（API），集成前端技术，开发完整的Web系统和框架。

4.Flask安装与配置、应用程序对象初始化与配置、查看函数管道、请求对象、中止函数、自定义错误、查看函数返回值、Flask上下文、请求钩子、模板、Flask-Sqlalchemy数据库扩展包、Flask-Migrate数据库迁移扩展Package和Flask-Mail电子邮件扩展包。
掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，能够独立进行完整的Web系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析

阶段目标：

1.掌握爬虫操作原理，使用常用网络抓包工具，能够通过HTTP、HTTPS协议进行抓包分析

2.熟练使用多种流行的网页结构分析库来分析和提取爬行结果

3常见的反爬虫机制以及针对常见反爬虫措施的自适应策略

4.熟练使用Scrapy商业爬虫框架编写爬虫分布式内容大规模网络爬行

5.掌握与数据分析相关的概念和工作流程

6.熟练使用主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib

7.熟练清理和组织数据、转换格式、撰写数据分析报告

8.能够综合使用爬虫爬取豆瓣影评数据并完成整个数据分析实战操作项目

知识点：

开发过网络爬虫，用于数据分析的Numpy，用于数据分析的Pandas数据分析。

1.爬虫页面抓取原理、爬虫流程、页面解析工具LXML、Beautifulfoup、正则表达式、代理池编写及架构、常见反爬程序及解决方案、爬虫框架架构、商业爬虫框架Scrapy、分析理解爬虫原理基础、爬虫处理网站数据和网络协议，熟练使用网页分析工具，能够灵活应对大多数网站的反爬虫策略，能够完成爬虫框架的编写独立熟练运用大型商业爬虫框架的能力编写分布式爬虫。

2.Numpy中ndarray数据结构的属性、numpy支持的数据类型、内置数组构造方法、算术运算符、矩阵乘积、自增自减、全局函数和聚合函数。
、ndarray的切片索引以及传输和广播机制，熟悉三大强大数据分析工具之一Numpy的常用使用，熟悉ndarray数据结构的常见特性和操作，掌握ndarray的切片、索引和矩阵操作不同维度的数组等等。

3.Pandas中的三种主要数据结构，包括Dataframe、Series、Index对象的基本概念和使用，替换索引对象和删除索引，算术方法和数据对齐，以及数据和数据清理。
组织、结构改造、熟熟熟悉数据分析三大工具之一Pandas的常用使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用，能够使用Pandas完成数据最重要的工作用Pandas进行数据分析和文件读取中的清理、格式转换、数据组织和操作方法。

4.Matplotlib三层结构系统，很多常见的图表类型，折线图，柱形图，堆积柱形图，饼图，图例，文本，添加选择线，保存可视化文件，熟悉常用的Matplotlib，三大数据分析工具之一。
熟悉Matplotlib的三层结构，能够高效使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。
能够综合运用课程中教授的各种数据分析和可视化工具，完成股市数据分析与预测、共享单车用户群体数据分析、世界幸福指数数据分析等大型实践项目。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：

1.了解机器学习相关的基本概念和系统处理流程

2.能够熟练应用各种流行的机器学习模型来解决监督学习问题、训练无监督学习和测试问题、解决回归和分类问题

3.熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等。

4.掌握卷积神经网络处理图像识别、自然语言识别和识别问题的方式。
熟悉TF深度学习框架中的张量、会话、梯度优化模型等

5.掌握深度学习卷积神经网络的运行机制，能够自定义卷积层和池化层。
而FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等传统深度学习实战项目

知识点：

1.常见的机器学习算法，使用sklearn数据集、字典特征提取、文本特征提取、归一化、标准化、PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归、逻辑回归模型和算法。
熟悉机器学习相关的基本概念，掌握基本的机器学习工作流程，熟悉特征工程，能够使用各种流行的机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。

2.Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图，会话，张量，张量面板可视化，张量修改，读取TF文件，使用Tensorflow操作，神经网络架构，卷积计算、激活函数计算、聚类。
掌握机器学习和深度学习之前的变体和练习。
掌握神经网络的结构层次和性质。
掌握张量、图结构、OP的使用。
物体等，并在识别输入层、卷积层、池化层和全连接层设计上，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目的全流程。