python程序員學習路線

1. 怎樣開始自學python

Python是一個通用編程語言，並很快成為每個自重程序員寶庫中的一個必需品。
Python中有數不清的Web框架，從基本的微小架構到完整的架構，它們自有各自的優點。那麼你准備使用它來做一些web開發，但在探討細節之前，讓我們從頭開始。

學習Python的基礎
截
至目前，Python有兩個版本，2.7.5和3.3是目前Python的穩定版本。你選擇哪個學習並不重要，因為區別非常小——尤其對於初學者而言。但
你應該知道，雖然Python 2有非常非常多的第三方支持，Python 3是設計語言的開發者關注的重點，很多第三方支持還沒有移植到Python
3。這個選擇需要你做出決定。然而，學習任何新的語言都會是一件令人卻步的任務，找到合適的地方和人並從中學習是成功的一半。這是這篇指南的用處。讓
Python簡單、有趣並易於學習是你的藍圖。

1. Codecademy python課程
Codecademy做了一項偉大的工作，將python的課程放在了一起，這對於初學者快速入門Python非常有用。
2. ScreenCasts
對於絕對的初學者，有一些非常棒的截屏視頻。
我學習python時參考的一些截屏視頻是：
ShowMeDo's Python Screencasts
TheNewBoston's Python Programming Tutorials
兩個教程非常優秀，你甚至可以在學習完這兩個系列後開始編寫腳本。非常建議觀看下那些教程，它們是免費的，同時也是你將來參考時的非常好的資源。

3. Python的官方網站
當然，沒有比官方http://python.org的文檔更加好的資源了。但並不推薦給初學者，因為涉及的概念更加深入和高級，但它仍然是最好的資源。
有了這個，你將擁有一些python知識，知道在python中怎麼樣處理東西。
讀一些書
有過剩的免費高質量的電子書可供選擇。下面的快捷清單列出了一些最好的書。你可以免費下載它們的電子版，或者如果你想支持作者的話，你也可以選擇購買紙質書籍（或者捐贈），我相信他們將非常感激這種方式。

Think Python: How to Think Like a Computer Scientist
Think Python涉及理論方面的知識稍微多些。這可能會讓初學者有些沮喪，但這本書在演算法原理和高級概念上的相關知識非常值得一讀。
Invent With Python
如果「邊學邊做」是你的方式，那麼構建自己的游戲將會是一個非常值得的經歷！在這本書中，AI Sweigart假設沒有Python的知識，並全程帶領你構建自己的游戲。

熟悉StackOverFlow
StackOverFlow不僅僅全是「新手」錯誤和問題；有一些非常聰明並樂於助人的人也在使用這個網站——從他們身上學習！
例如，看一下 Python的隱藏特性這個問題。
你這里看到的很多提示和技巧可能很多正式的教程不會涉及，但它們對於中高級Python用戶非常有用。

進入Web開發
現在你完成了Python忍者訓練，准備深入Ptyhon的Web開發，但現在的問題是有很多的框架，從中選擇最好的框架非常困難，但從初學者的角度出發，Flask基本Web框架將非常適合Web開發入門，因為你僅僅需要知道Python就可以開始，而你已經學了很多知識了。
在你學習完Flask框架後，你將會知道創建靜態頁面非常簡單，這是下一個問題出來了，使用它創建下一個web2.0的大應用合適么？答案是Yes，你可以用Flask創建任何你想的應用，但在通過很多步的努力之後，你會發現，你已經成功的重新建造了一個已經有的輪子，但它給予你巨大的靈活性和力量，一開始你可能會感覺勢不可擋，而這也是很多初學者選擇Django，然後在六個月左右換了其他的框架。

你可以讀一下這個，知道哪些網站是由Flask驅動的
The largest site built with Flask
盡管Django和Pyramid也擅長Web開發，但他們是專為高級用戶設計，而不是僅僅學習編寫了幾行python的初學者。但如果你想認真學習Web開發，學習Flask是個很好的入門框架，因為它不抽象任何事物，也沒有任何魔法。

常用的庫和工具
PyPy
如果你要做的工作是計算密集型的，那麼你會發現Python的性能是一個瓶頸，這時候你就需要PyPy。PyPy是Python解釋器的一個替代品，可以有效加快處理速度。
NumPy + SciPy
這兩個庫通常是一起使用的（SciPy依賴於NumPy）。如果你需要做一些復雜的數值計算或科學研究工作，那麼這兩個庫將是你的案頭好友。NumPy和SciPy擴展了Python的數學函數功能，可以大大提高你的工作效率。

BeautifulSoup
正如其名，BeautifulSoup確實是非常優雅的。如果你需要解析一個HTML頁面來獲取一些信息，你應該知道這是非常煩人的事情。BeautifulSoup的作用就是為你做這些事情，並為你節省時間。強烈推薦使用。
Python Image Library
The Python Image Library (PIL)是一個用來處理幾乎所有圖像操作的擴展庫。如果你需要處理一個圖像，PIL可以為你做很多。
了解了這些之後，你可以走上你自己的Python之路。

一些Web開發庫
SQLAlchemy
SQLAlchemy是Python的一個SQL和對象關系映射（ORM）工具集。它功能強大，並且很靈活，使得應用程序開發者可以方便地進行SQL操作。
Alembic
Alembic是一個輕量級的資料庫集成工具，主要和SQLAlchemy協同使用。

2. 不知道怎麼學習Python

幸運的是，Python 是一門初學者友好的編程語言，想要完全掌握它，你不必花上太多的時間和精力。

Python 的設計哲學之一就是簡單易學，體現在兩個方面：

• 語法簡潔明了：相對 Ruby 和 Perl，它的語法特性不多不少，大多數都很簡單直接，不玩兒玄學。
  

• 切入點很多：Python 可以讓你可以做很多事情，科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，總有一個是你感興趣並且願意投入時間的。
  

廢話不多說，學會一門語言的捷徑只有一個： Getting Started

¶ 起步階段
任何一種編程語言都包含兩個部分：硬知識和軟知識，起步階段的主要任務是掌握硬知識。

°1 硬知識
「硬知識」指的是編程語言的語法、演算法和數據結構、編程範式等，例如：變數和類型、循環語句、分支、函數、類。這部分知識也是具有普適性的，看上去是掌握了一種語法，實際是建立了一種思維。例如：讓一個 Java 程序員去學習 Python，他可以很快的將 Java 中的學到的面向對象的知識 map 到 Python 中來，因此能夠快速掌握 Python 中面向對象的特性。

如果你是剛開始學習編程的新手，一本可靠的語法書是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但對於建立穩固的編程思維是必不可少。

下面列出了一些適合初學者入門的教學材料：

❖「笨方法學 Python」：http://learnpythonthehardway.org/book/
這本書在講解 Python 的語法成分時，還附帶大量可實踐的例子，非常適合快速起步。

❖「廖雪峰的 Python 2.7 教程」：Home - 廖雪峰的官方網站
Python 中文教程的翹楚，專為剛剛步入程序世界的小白打造。

❖「The Hitchhiker』s Guide to Python!」：The Hitchhiker』s Guide to Python!
這本指南著重於 Python 的最佳實踐，不管你是 Python 專家還是新手，都能獲得極大的幫助。

❖「Python 官方文檔」：Our Documentation
實踐中大部分問題，都可以在官方文檔中找到答案。

❖ 輔助工具：Python Tutor
一個 Python 對象可視化的項目，用圖形輔助你理解 Python 中的各種概念。

Python 的哲學：


• 用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事。



學習也是一樣，雖然推薦了多種學習資料，但實際學習的時候，最好只選擇其中的一個，堅持看完。

必要的時候，可能需要閱讀講解數據結構和演算法的書，這些知識對於理解和使用 Python 中的對象模型有著很大的幫助。

°2 軟知識
「軟知識」則是特定語言環境下的語法技巧、類庫的使用、IDE的選擇等等。這一部分，即使完全不了解不會使用，也不會妨礙你去編程，只不過寫出的程序，看上去顯得「傻」了些。

對這些知識的學習，取決於你嘗試解決的問題的領域和深度。對初學者而言，起步階段極易走火，或者在選擇 Python 版本時徘徊不決，一會兒看 2.7 一會兒又轉到 3.0，或者徜徉在類庫的大海中無法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什麼都要試試，或者參與編輯器聖戰、大括弧縮進探究、操作系統辯論賽等無意義活動，或者整天跪舔語法糖，老想著怎麼一行代碼把所有的事情做完，或者去構想聖潔的性能安全通用性健壯性全部滿分的解決方案。

很多「大牛」都會告誡初學者，用這個用那個，少走彎路，這樣反而把初學者推向了真正的彎路。
還不如告訴初學者，學習本來就是個需要你去走彎路出 Bug，只能腳踏實地，沒有奇跡只有狗屎的過程。

選擇一個方向先走下去，哪怕臟丑差，走不動了再看看有沒有更好的解決途徑。

自己走了彎路，你才知道這么做的好處，才能理解為什麼人們可以手寫狀態機去匹配卻偏要發明正則表達式，為什麼面向過程可以解決卻偏要面向對象，為什麼我可以操縱每一根指針卻偏要自動管理內存，為什麼我可以嵌套回調卻偏要用 Promise...

更重要的時，你會明白，高層次的解決方法都是對低層次的封裝，並不是任何情況下都是最有效最合適的。

技術涌進就像波浪一樣，那些陳舊的封存已久的技術，消退了遲早還會涌回的。就像現在移動端應用、手游和 HTML5 的火熱，某些方面不正在重演過去 PC 的那些歷史么？

因此，不要擔心自己走錯路誤了終身，堅持並保持進步才是正道。

起步階段的核心任務是掌握硬知識，軟知識做適當了解，有了穩固的根，粗壯的枝幹，才能長出濃密的葉子，結出甜美的果實。

¶ 發展階段
完成了基礎知識的學習，必定會感到一陣空虛，懷疑這些語法知識是不是真的有用。

沒錯，你的懷疑是非常正確的。要讓 Python 發揮出它的價值，當然不能停留在語法層面。
發展階段的核心任務，就是「跳出 Python，擁抱世界」。

在你面前會有多個分支：科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，這些都不是僅僅知道 Python 語法就能解決的問題。

拿爬蟲舉例，如果你對計算機網路，HTTP協議，HTML，文本編碼，JSON一無所知，你能做好這部分的工作么？而你在起步階段的基礎知識也同樣重要，如果你連循環遞歸怎麼寫都還要查文檔，連 BFS 都不知道怎麼實現，這就像工匠做石凳每次起錘都要思考錘子怎麼使用一樣，非常低效。

在這個階段，不可避免要接觸大量類庫，閱讀大量書籍的。

3. Python 入門書籍有哪些推薦

1、Python基礎教程：是經典的Python入門教程書籍，本書層次鮮明，結構嚴謹。這本書既適合初學者夯實基礎，又能幫助Python程序員提升技能，即使是Python方面的技術專家，也能從書里找到實用性極強的內容。

2、Python數據分析（Python for data analysis）：該書介紹了ipython 、notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用等知識點，只要讀者掌握了python的基本語法就可以學習，對於提升學習Python十分有效。

3、Python 3程序開發指南：講述了構成Python語言的8個關鍵要素，分為不同章節對其進行了詳盡的闡述，包括數據類型、控制結構與函數、模塊、文件處理、調試、進程與線程、網路、資料庫、正則表達式、GUI程序設計等各個方面。適合作為Python語言教科書使用。

4、Python數據分析與挖掘實戰：本書的基礎部分介紹的詳細且全面，是一本Python入門書，在後段中的Demo也很貼近實戰，並且介紹了使用Python進行數據挖掘的詳細案例，數據和代碼都可以下載，有極強的實用性。

5、Python Cookbook：本書介紹了Python在各個領域中的一些技巧和方法，從最基本的字元、文件序列、字典和排序，到進階的面向對象編程、資料庫和數據持久化、 XML處理和Web編程，再到高級和抽象的描述符、裝飾器、元類、迭代器和生成器，均有涉及。

4. Python難不難容易學嗎

分享Python學習路線。

第一階段Python基礎與linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。

學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段高級進階。這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

5. 怎麼用最短時間高效而踏實地學習 Python

不管學習什麼新的東西，效率最低但是又不可或缺的環節就是看教科書了。雖然看書的過程可能會很無聊，但是過一遍書至少能對整個知識框架有個大體的把
握。我最早知道 Python 還是在《黑客與畫家》這本書中看到的，書裡面有一章節是講編程語言的，作者很推薦把 python
作為學習編程的入門語言。我當時是把《簡明 Python 教程》給過了一邊，後來又看了一遍《深入python》，這里特別推薦《深入
Python》，除了介紹 python 的基本特性之外，還介紹了諸如函數編程、正則表達式、處理 HTML 和
XML等高級用法。除了看書，上公開課也是挺不錯的，視頻教學本來就比自己啃教科書有意思，而且完成課程作業也能鍛煉動手編程能力。我上過兩門不錯的公開
課，一門是萊斯大學在 Coursera 上開的《Python互動式編程導論》，一邊學 python，一邊寫些小游戲，肯定不會覺得無聊；另一門就是
MIT 在 edX 上開的《計算機科學及python編程導論》，它是 MIT
edX系列課程（XSeries）中的第一課，系列課程共兩門，除了這門課以外還有《計算思維及數據科學導論》，不過第二門就沒有上過了。
《簡明 Python 教程》
《深入 Python》
《Python互動式編程導論》
《計算機科學及python編程導論》

6. 成為一個python 程序員要學習什麼

一、認識Python，熟悉Python的安裝及配置，找一些入門資料進行查看學習。
二、學習一些簡單Python程序，注重對其理解，把握Python的一個整體認知。
三、了解Python數據類型，注重編程能力：
1、基本數據類型、數據類型的轉換
2、控制流程、if、if elif、for循環、while循環
3、函數
四、掌握Python設計思想
1、類的定義(類的初始化、類的實例化)
2、類實例屬性(數據屬性、方法屬性)
3、繼承
五、Python基礎中不可忽視的高級專題，這是具有區分能力薪資大小版的專題
1、異常(異常的抓捕和修復)
2、文件輸入輸出(文件對象、文件的讀寫)
3、模塊的使用
4、迭代器、生成器、裝權飾器
5、正則表達式

7. 新手怎麼學習python

• 很多老司機都推薦新人找一本書來看，當然，如果你有充足的時間，那麼就找一本淺顯易懂的書，從頭到尾看下去，同時把所有的例子都動手跑一邊。但你覺得自己的時間並不多，想快速掌握這門語言，那麼我極力推薦廖雪峰的Python 教程。因為我確實是從這個教程裡面學到了很多，不懂得地方再查資料去補充。

• 找一個實際的項目去練手。我當時是因為要寫一個爬蟲項目，爬取 Instagram 的圖片，如果選擇用 Java 的話就太笨重了。因此不得以我就選擇了學習 Python。在這種條件下的效果比你平時學一門語言的效果要好很多。所以，最好的狀態就是去做一個實際的項目。比如去搭建一個自己的博客網站。

• 找到一個已經會 Python 的司機。讓他給你指出一條路子，同時在遇到卡殼的地方就找他指點。這樣將會事半功倍，當然別人的時間也是有限的，所以當你遇到問題的時候，第一步應該是去搜索查找問題。

• 切勿浮躁，自信是成功的開始，雖然你已經看了很長時間的資料，但還是不能把程序跑起來。但相信我，幾乎所有程序員一開始都是這樣的狀態，也都是一步步折騰過來的。

• 選擇合適的教程。有些書籍是很經典，但未必就適合你。

• 多動手。不要只顧著看教程，一定要親自動手讓這些程序在自己電腦跑起來。

• 額外的知識，如英語、計算機基礎知識

• 要學會看別人代碼。這里推薦多使用 Github。之前我也整理過一系列的 Github 教程。Github系列教程一 「開門」Github系列教程二 「加入Github」Github系列教程三 「上手Git」

• 學會查看官方文檔

8. 財務學python需要多久

隨著人工智慧時代呼聲漸起，Python憑借其入門簡單、應用廣泛的優勢成為很多想要入行互聯網行業的人們的首選編程語言。如果你想學一門語言，可以從語言的適用性、學習的難易程度、企業主的要求幾個方面考慮。從這幾個角度看，學習Python都沒有什麼可挑剔的。
如果你想要專業的學習Python開發，更多需要的是付出時間和精力，一般在2w左右，4-6個月左右的時間。應該根據自己的實際需求去實地看一下，先好好試聽之後，再選擇適合自己的。只要努力學到真東西，前途自然不會差。
python是一種比較簡單的接地氣的語言。如果會其它編程語言，努力一個禮拜，你就可以掌握python的精髓。如果你沒有編程基礎，也不用擔心，你努力學習下python的基礎。
零基礎的新手應該如何系統化的學習Python開發

第一、必須有一個老師給自己講解，帶著學習

這樣首先是可以少走很多的彎路，不至於一個小小的問題，就困擾了一天的時間，可能明白人的一句話你就明白，但是自己想可能需要一天的時間，或許最後還是搞不懂。

第二、需要有一個明確而且系統的學習規劃

比如你今天學習什麼內容，而且今天學習的內容跟著什麼案例練習，如果你學習JAVA只是看看免費的視頻，那我勸你還是不要浪費時間，必須跟著大量的案例，反正練習，對於一個知識點才可以真正的掌握。

第三、明確的學習路線圖

一個明確的學習路線圖，每一個階段有相應的學習時間。

第四、做好長時間學習思想准備

學習過程是循序漸進的過程，你的基礎部分看完了，之後肯定會忘一部分，自己以為看明白了，等到用時候發現自己還是不知道怎麼用，這是必經的過程，這時候再回去復習基礎知識應該有更深入的認識，所以要做好長時間學習思想准備，不要因此放棄，不要急於求成。

第五、嘗試用python解決我們項目中遇到的一些問題

要想更好得掌握python，我們的學習不能只是停留在學習語法階段。我們可以嘗試用python解決我們項目中遇到的一些問題，如果項目不是用python開發的，那我們可以想想能不能用python製作一些項目組可以使用的一些工具(utility)，通過這些工具簡化 項目組成員的任務，提高我們的工作效率。 每天的編碼必不可少，既然選擇學習編程，學習Python，堅持編碼應該是必須做到的

第六、學習目標要明確

我們為什麼學習Python?高薪?升職?知道自己要什麼，知道自己做什麼，怎麼做，這個很重要。

學會Python需要多長時間?

如果是自學，從零基礎開始學習Python的話，依照每個人理解能力的不同，大致上需要半年到一年半左右的時間。

當然，如果有其它編程語言的經驗，入門還是非常快的，大概需要2~3個月可以對上手Python語言編寫一些簡單的應用。
無論是新手還是有一定基礎的朋友，有一個有經驗的人帶著自己學習，或者參加Python培訓課程，都會1個月左右入門，3個月左右對Python有一個全面系統的了解，達到自己動手編程解決問題的能力。

精通Python需要多長時間?

任何知識都是基礎入門比較快，達到精通的程序是需要時日的，這是一個逐漸激烈的過程。

精通任何一門編程語言，都需要通過大量的實踐來積累經驗，解決遇到的各種疑難問題，看別人的源碼，分享自己的分碼的這個過程，才能夠精通Python的方方面面。從編程的一開始，就應該不斷的動手去編寫代碼，不停的去實踐，不停的去修改，不停的總結經驗，最終才能熟能生巧，達到精通。

一個對Python程序能算的上精通的程序員，對同樣一個問題，他知道很多種解決問題的方法，並能從中選擇最有效率的方法!

學習Python可以從事哪些職位?

1、網站後端程序員：使用它單間網站，後台服務比較容易維護;

2、自動化運維：自動化處理大量的運維任務;

3、數據分析師：快速開發快速驗證，分析數據得到結果;

4、游戲開發者：一般是作為游戲腳本內嵌在游戲中;

5、自動化測試：編寫為簡單的實現腳本，運用在Selenium/lr中，實現自動化;

6、網站開發：藉助django,flask框架自己搭建網站。

9. 新手程序員學習python編程需要了解哪些技巧

python編程開發技術是目前比較熱門的編程語言之一了，而對於大多數新接觸python編程的程序員來說，如果能夠掌握一定的編程技巧的話會大大降低我們掌握python編程的難度，下面IT培訓http://www.kmbdqn.cn/就一起來了解一下具體內容吧。

建議1：理解Pythonic概念

建議2：編寫Pythonic代碼

建議3：理解Python與C語言的不同之處

建議4：在代碼中適當添加註釋

建議5：通過適當添加空行使代碼布局更為優雅、合理

建議6：編寫函數的4個原則

建議7：將常量集中到一個文件

建議8：利用assert語句來發現問題

建議9：數據交換值的時候不推薦使用中間變數

建議10：充分利用Lazyevaluation的特性

建議11：理解枚舉替代實現的缺陷

建議12：不推薦使用type來進行類型檢查

建議13：盡量轉換為浮點類型後再做除法

建議14：警惕eval()的安全漏洞

建議15：使用enumerate()獲取序列迭代的索引和值

建議16：分清=與is的適用場景

建議17：考慮兼容性，盡可能使用Unicode

建議18：構建合理的包層次來管理mole

建議19：有節制地使用from?import語句

建議20：優先使用absoluteimport來導入模塊

建議21：i+=1不等於++i

建議22：使用with自動關閉資源

建議23：使用else子句簡化循環(異常處理)

建議24：遵循異常處理的幾點基本原則

建議25：避免finally中可能發生的陷阱

建議26：深人理解None，正確判斷對象是否為空

建議27：連接字元串應優先使用join而不是+

建議28：格式化字元串時盡量使用.format方式而不是%

建議29：區別對待可變對象和不可變對象

建議30：[]、()和{}：一致的容器初始化形式

建議31：記住函數傳參既不是傳值也不是傳引用

建議32：警惕默認參數潛在的問題

建議33：慎用變長參數

建議34：深入理解str()和repr()的區別

10. Python該怎麼入門

對於python的入門

首先會學習python基礎語法，面向對象編程與程序設計模式的理解、python數據分析基礎、python網路編程、python並發與高效編程等等。

通過前期python學習來了解和掌握常量變數的使用，運算符的使用、流程式控制制的使用等，最後掌握python編程語言的基礎內容。

並會對常見數據結構和相應演算法進行學習，注重表格的處理，樹結構的處理知識。

第二階段主要學習內容是web頁面開發、web頁面特效開發、數據持久化開發、linux運維開發、linux測試開發、伺服器集群架構等等。

對js的掌握並在網路前端中使用，而且需要詳細將js學習並掌握，為將來從事全棧工作打下基礎，也會學習linux操作系統的基礎知識和掌握linux操作系統常用命令，並會學習linux自動化運維技巧等。

第三階段主要學習網路爬蟲，數據分析加人工智慧：

這一個階段需要學習的內容也是比較多的，例如：爬蟲與數據、多線程爬蟲、go語言、NoSQL資料庫、Scrapy-Redis框架。

需要掌握爬蟲的工作原理和設計思想，掌握反爬蟲機制，並且通過學習NoSQL資料庫和Scrapy-Redis框架，並且可以使用分布式爬蟲框架實現大量數據的獲取。

數據分析和人工智慧階段需要學習的數據分析、人工智慧深度學習、量化交易模型、數據分析-特徵工程和結果可視化和人工智慧機器學習等等。

需要理解隨機變數的數字特徵的概念和性質，並會利用性質計算隨機變數的數字特徵，了解可視化過程，圖形繪制。並且需要掌握Matplotlib模塊、常用的機器學習演算法等等。

最後就是對於python的入門學習，我們在學習理論、學習python語法基礎的同時我們應該多動手、多聯系。但是呢，對於我們零基礎的小夥伴呢，一般不建議自學。

你肯定要問為什麼？我就知道！原因大概有三點：

首先我們自學雖然成本低、學習時間靈活等，但是你想過沒，你要自學到就業的程度大概需要多長時間，辭職在家學習，或者買個網課，每天聽課、練，你可能需要1年左右，就這你還不一定能夠學會、換不一定能夠全面掌握企業需要的技術；然後報班學習的學員都已經學完工作半年了。

其次就是學習知識的系統性、前沿性。IT行業的學習一定要系統，不能說我們這里一點那裡學一點，完了全是一片一片的知識點，聽起來你都有涉及但是真正做項目反而使用不起來，很耽誤時間。其次就是前沿性，學習時一定要選擇最新的課程大綱、最新的課程。IT行業的技術更新很快。

最後就是就業服務和保障，我們選擇報班學習一般都有就業服務，當然我們在學習完也會進行模擬面試和簡歷指導的等工作。其次就是服務，一般培訓機構都有合作企業來招聘，大大增加了我們的就業機會。

總而言之你是零基礎選擇培訓絕對是最快速的轉行入門途徑！