Python编程入门全攻略：从基础到实战，掌握必备知识

零基础学Python应该学习哪些入门知识

1.Python简介

Python的特点、优点、缺点、前景以及python能做什么？

2.Python环境安装

一键安装Python编译环境，编写第一个Python代码

3.了解什么是写代码和PythonPython的基本类型

Python的基本类型，包括整数和浮点类型；10、8、2、十六进制数的含义及转换关系；布尔类型；字符串和常见的字符串操作

4.Python中“组”的概念和定义

了解“组”的概念以及Python中用于表示“组”的一些类型，包括：元组、列表、集合和字典。

5.变量和运算符

理解变量和七个运算符的含义，并详细解释每个运算符的扩展

6.分支、循环、条件和枚举

代码的基本逻辑结构，包括条件控制（ifelse）、循环控制（forin、while）、表达式和运算符优先级。
此外，还有Python枚举类型和Python编码规范。

7.包、模块、函数和变量作用域

了解Python代码的核心组织结构：包、模块和函数。
你需要对Python代码的组织结构有非常清晰的了解。
重点是功能。
除了了解函数的基本概念外，还需要了解Python灵活的函数参数机制（默认参数、关键字参数、列表参数）。

8.Python函数

函数是所有语言中的基本代码组织结构。
函数的重要性不言而喻。
对于Python来说，函数的使用极其灵活，并且比其他语言强大得多。
了解Python函数的定义、调用、序列解包、必需参数、关键字参数、默认参数等诸多内容。

9.高级部分：面向对象

理解面向对象的概念。
包括面向对象的三大特性（继承、封装、多态）、类的基本要素、Python内置的类属性、方法重写、运算符重载、静态方法等。

10.正则表达式正则表达式搭配JSON也是文本解析中非常重要的知识点。
学习如何用Python编写正则表达式和常用正则表达式。
另外，重点了解JSON对象、JSON字符串、Python类型和JSON的转换。

11.Python高级语法及使用

了解Python高级部分的高级特性，如枚举、闭包

12.函数式编程：匿名函数、高阶函数、装饰器

详细了解函数式编程的lambda、mapece、过滤器和装饰器

13.实战：原生爬虫

学习如何访问网络数据，获取并解析网络数据，爬虫基本原理讲解。
并使用最基本的语法来创建一个原生的爬虫项目，而不需要使用爬虫框架。

14.Pythonic与Python杂记

了解扩展Python的优秀编写方法，学习如何编写高质量的Pythonic风格代码。
包括：如何保持字典有序、lmbda表达式的应用等Python高级知识

python要学什么

4.Matplotlib的三层结构体系多种常见图表类型折线图柱形图堆积柱形图饼图图例文本添加高亮线保存可视化文件熟悉常用用法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。