Python学习路径：从基础到人工智能全攻略

请问怎么学习Python？

这是Python开发的学习路径，你可以根据这个大纲来规划你的学习计划~

第一级：专业基础

级别目标：

1.了解Python的开发环境和核心编程

2.熟练运用Python的面向对象知识进行程序开发。

3对库和组件有深刻的理解

4.熟练使用SQL语句进行常见的数据库操作

5.熟练使用Linux操作系统命令和环境配置

7。
充分利用所学知识完成项目

知识点：

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

1.Python编程基础；语法规则；功能和限制；数据类型；模块和包；文件IO；培养基本的Python编程技能，掌握Python核心对象和库的编程。

2.Python面向对象；核心对象；异常处理；多线程；网络编程；面向对象编程；异常处理机制；多线程原理；对网络协议有深刻的理解。
知识将技能应用到项目中。

3.班级数原则；元类，特殊方法；重复的神奇的方法；反射，一次又一次装饰者单元测试伪造的。
对物质导向原则的深刻理解；熟练掌握高级Python开发技术并了解单元测试技术。

4.数据库知识；范例MySQL配置；订单，数据库和表的创建；数据添加；删除修改、查询；限制；意见；存储过程；行动，倡议；交易；光标PDBC，深入了解数据库管理系统以及MySQL数据库使用和管理的一般知识。
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；六、使用说明；管理用户和权限；环境结构；码头工人Linuxshell编程；Linux作为主要的服务器操作系统，是每个开发工程师的必备之选。
必须熟练使用MasterKey技术。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1.Web前端开发技术；超文本标记语言，CSS，熟练掌握JavaScript和前端框架。

2.Web系统中的前端和后端交互深入了解通信流程和通信协议。

3.使用Django、Flask等框架完成Web系统开发

4.网络协议；分配，PDBC，阿贾克斯深入理解JSON等知识。

5框架实现

6.整个项目使用Web开发框架来实现项目

知识点：

Web前端编程；高级网页：结束Django开发框架；Flask开发框架和实用的Web开发项目。

1.网页元素；布局，CSS样式；场模式；JavaScript；jQuery和Bootstrap；掌握JQuery和BootStrap前端开发框架；并掌握整个页面的布局。
和仪容仪表。

2.前端开发框架Vue；JSON数据；网络通讯协议；Web服务器与前端交互能力；深入理解HTTP网络协议；熟练运用Swagger。
、AJAX技术实现前后端交互。

3.网络开发框架；Django框架的基本使用；模型属性及后台配置；Cookie和会话；模板，ORM数据模型；Redis二级缓存；安宁，MVC模型掌握Django框架。
使用通用API的前端技术我们创建集成且完整的WEB系统和框架。

4.Flask安装与配置；App对象初始化和配置；查看动作路径；认领该物品；取消该操作；自定义错误；视图函数的返回值；Flask内容和请求挂钩；模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy；数据库迁移扩展包Flask-Migrate和电子邮件扩展包Flask-Mail。
Flask框架的常用API；掌握与Django框架的异同，独立完成完整的WEB系统开发。

第三阶段：写作和数据分析

阶段目标：

1。
熟练掌握编写工具的操作原理以及常用网络抓包工具的使用。
并可以分析HTTP和HTTPS协议进行抓包分析

2.熟练分析各种分析库

3常见的反爬行机制和常见的定位策略反窃取措施

4.熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫，用于爬取分布式内容。

6.主要数据分析工具Numpy；还有熊猫熟练使用Matplotlib。
7.数据清理；组织熟练掌握格式转换和数据分析报告撰写

8个流程项目实践

知识点：

网页制作开发；Numpy用于数据分析，Pandas用于数据分析。

1.爬虫页面抓取原理；复制过程；页面解析工具LXML；美丽的福普，正则表达式；代理池创作和架构；常见爬取措施及解决方案；文具框架结构；商业文具框架Scrapy；基本复印原则；对网站数据爬取流程和网络协议有分析性的了解；熟练使用网页分析工具；能够灵活应对大多数网站的抓取策略；能够自由编写脚本框架和大规模部署能够编写商业爬虫框架的分布式爬虫。

2.Numpy中ndarray数据结构的特点；麻木内置数组创建方法；算术运算符；公制产品；自动递增和递减；一般职能和集体职能；光盘索引ndarray的矢量化和传输机制；熟悉Numpy的常见用法；数据分析的三大强大工具之一；熟悉ndarray数据结构的特点和常用操作；切割索引；熟练执行矩阵运算。
ndarray数组具有不同的维度等等。

3.数据框Series和Index对象的基本概念和使用；替换索引对象和删除索引；算术和数据拟合方法；Pandas中的三种主要数据结构，包括数据清理和数据。
正常结构转变，熟悉做饭数据分析三大工具之一的Pandas的使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用以及最重要的数据清理；Pandas可以用来完成格式化和数据标准化工作。
在数据分析方面；用Pandas读取文件及操作方法。

4.Matplotlib三层结构；各种常见的图表类型都是折线图；柱形图堆积柱形图；饼图绘制；传奇文字添加线标记；保存视觉文件；熟悉使用Matplotlib熟悉数据分析三大工具之一Matplotlib的三层结构，并熟练绘制各种数据分析图表。
股市数据分析与预测；能够广泛运用课程中教授的各种数据分析和可视化工具，完成共享用户群体数据分析、全球幸福指数数据分析等实际项目。

第四阶段：机器学习和人工智能

阶段目标：

1。
了解机器学习涉及的基本概念和过程。
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2.熟练应用各种机器学习模型解决监督学习和无监督学习。
测试问题；解决回归和分类问题

3.克尼恩决策树；随机森林；熟练掌握K-Means等常用分类算法和回归算法模型。

4.熟练掌握神经网络处理图像识别和自然语言识别问题。
去熟悉他们。
深度学习框架TF中的张量

5；会议熟悉梯度优化模型等。
池化层图像识别；手写字体识别；FC层及

完成验证码识别等传统深度学习实战项目的知识点：

1.常见的机器学习算法；使用sklearn数据集；词汇特征提取；文本特征提取；正则化；标准化;数据主成分分析PCA；KNN算法；决策树模型；随机森林；线性回归和逻辑回归模型和算法。
熟悉机器学习基础知识；掌握机器学习的基本工作流程；熟悉特征工程和分类；衰退各种常见的机器学习算法模型都可以用来解决聚类等问题。

2.张量流，TF数据流图；会议张量张量板可视化；张量修正；TF文件读取；使用张量流游乐场；神经网络架构；卷积计算；激活函数计算；游泳前设计差异——机器学习和深度学习；深度学习的掌握基本工作流程；掌握神经网络的结构层次和表征；张量的使用；图结构；掌握OP对象；ETC。
输入层；卷积层，带池化层的全连接层设计；验证码识别；图像识别；完成手写输入识别等常见深度学习项目的全流程。

Python基础入门知识点——while循环讲解