如何成為python高手

⑴ 如何成為python高手

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Python 編程高手之路。本課程分五個階段，詳細的為您打造高手之路，本課程適合有一定python基礎的同學。

用Python可以做什麼？可以做日常任務，比如自動備份你的MP3；可以做網站，很多著名的網站就是Python寫的。總之就是能幹很多很多事。

課程目錄：

第一階段

第一章：用戶交互

第二章：流程式控制制

第三章：數據類型

第四章：字元編碼

第五章：文件處理

第二階段

第六章：函數概述

第七章：閉包函數

......

⑵ 如何從編程小白，成為PYTHON高手

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Python 編程高手之路。本課程分五個階段，詳細的為您打造高手之路，本課程適合有一定python基礎的同學。

用Python可以做什麼？可以做日常任務，比如自動備份你的MP3；可以做網站，很多著名的網站就是Python寫的。總之就是能幹很多很多事。

課程目錄：

第一階段

第一章：用戶交互

第二章：流程式控制制

第三章：數據類型

第四章：字元編碼

第五章：文件處理

第二階段

第六章：函數概述

第七章：閉包函數

......

⑶ Python應該怎麼學

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。

⑷ python怎麼成為高手 知乎

我個人比較推崇limodou. 謙虛, 有實力, 愛分享, 這些標簽讓李大哥在Python界口碑一直很好, 另外, 他的ulipad, 一直是很多python初學者最喜歡用的編輯器. Uliweb也是很優秀的web框架 國內還有很多人,

⑸ 如何成為一名優秀的Python開發工程師

鏈接:

提取碼:sn5s

《Python開發技術詳解》是2009年機械工業出版社出版的圖書，作者是周偉 宗傑。本書適合python愛好者、大中專院校的學生、社會培訓班的學生以及用python語言進行系統管理、gui開發、web開發、資料庫編程、網路編程的人員使用。

⑹ 如何才能自學好python

對於想要自學Python的小夥伴，這里整理了一份系統全面的學習路線，按照這份大綱來安排學習可以少走彎路，事半功倍。

第一階段：專業核心基礎

階段目標：

1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識

2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發

3. 對Python的核心庫和組件有深入理解

4. 熟練應用SQL語句進行資料庫常用操作

5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置

6. 熟練使用MySQL，掌握資料庫高級操作

7. 能綜合運用所學知識完成項目

知識點：

Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL資料庫、Linux操作系統。

1、Python編程基礎，語法規則，函數與參數，數據類型，模塊與包，文件IO，培養扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。

2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網路編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網路協議知識，並熟練運用於項目中。

3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發高級進階技術，理解單元測試技術。

4、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，PDBC，深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。

5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與許可權，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統，是每一個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。

第二階段：PythonWEB開發

階段目標：

1. 熟練掌握Web前端開發技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議

3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發

4. 深入理解網路協議，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知識

5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架，掌握框架實現原理

6. 使用Web開發框架實現貫穿項目

知識點：

Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。

1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面布局與美化。

2、前端開發框架Vue，JSON數據，網路通信協議，Web伺服器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網路協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端交互。

3、自定義Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數據模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統和框架。

4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自定義錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，資料庫擴展包Flask-Sqlalchemy，資料庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。

第三階段：爬蟲與數據分析

階段目標：

1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網路抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析

2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取

3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理

4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網路爬蟲進行分布式內容爬取

5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程

6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫

8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰

知識點：

網路爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。

1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網路協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。

2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。

3、Pandas裡面的三大數據結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法，數據清洗和數據規整、結構轉換，熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。

4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。

第四階段：機器學習與人工智慧

階段目標：

1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程

2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題

3. 熟練掌握常見的分類演算法和回歸演算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等

4. 掌握卷積神經網路對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裡面的張量、會話、梯度優化模型等

5. 掌握深度學習卷積神經網路運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目

知識點：

1、機器學習常見演算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標准化、數據主成分分析PCA、KNN演算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和演算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習演算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。

2、Tensorflow相關的基本概念，TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網路結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經網路的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。

⑺ 如何成為 Python 高手

多讀優質的代碼，多寫認真的代碼。

⑻ 怎樣才能學好python語言

第一：道——明確目標

其實很多人在學習Python之前很少想這個，因為很多人說：現在Python很火呀，所以我么需要學。這個其實跟你自己沒有什麼關系，例如：你曾經想做一個網站不會開發，現在可以做了，現在Python很火並且你也要學來找工作，未來Python很火，我具備了Python的技能會不錯。

在一生中，我們或多或少總會卡到目標上。在一些我們擅長的領域，我們會有明確的目標，並且積極指導別人：親！幹事之前，你要先定目標啊！

王健林的小目標，大家在朋友圈也都看過了，他會定先掙它一個億。

第二：法——做好你學習Python的系統規劃

1.目前市場需求主流的崗位里，你得選擇一個其中你目前看來可以學，並且最敢興趣學習的方向；

2.在方向選擇好後，對照招聘網站：拉勾、智聯、Boss直聘等網站的崗位要求，進行學習內容的統計與大概的記錄；

3.分模塊的計劃你學習這個模塊的時間和完成的大概目標；

4.列出你可能出現的學習誤差與為之准備的應對方案；

好了，你發現沒有，其實任何學習重要的不是有什麼資料，核心是如何學，學多久，有沒有時間限制，遇到過自己多次學習某個內容或者其他人學習某個內容，最關鍵的一點是在起步階段，開始屬於激情期，激情在前面釋放越多，後面的持續力就很弱，好了這就是關於學習計劃。

廢話說多了，那我們來看看一個普適性的學習Python的流程;

1天——下載並安裝好學習環境：到www.python.org網站上下載一個python3.0以上的版本。我建議初學者，不要下載具有IDE功能的集成開發環境，比如Eclipse插件等。

4周——下載一些python的學習文檔，比如《簡明Python教程》，《笨辦法學Python》等等。通過學習語法，掌握python中的關鍵字語法，函數語法，數學表達式、變數、數據結構、語法等等等

1. 了解Python是什麼，都能做些什麼？
2. 知道什麼是變數、演算法、解釋器
3. Python基本數據類型
4. 列表和元組的操作方法
5. 字元串操作方法
6. 基本的字典操作方法
7.任何知識它的基礎知識都是有些枯燥的，現在我們就可以動手來做一些邏輯層面的東西了。掌握 if、else、elif、while、for、continue、break和列表推導式等這些語句的使用，還有程序中的異常處理。

2周——看完基礎後，就是做一些小項目鞏固基礎，python具備很好的交互學習模式，對於書本上的例子我們可以通過交互平台進行操練，通過練習加深印象，達到學習掌握的目的。

2周——通過以上三個步驟的學習後，我們大致掌握了python的常用方法、關鍵字用法以及函數語法等。接下去的學習上，我們就可以著手學習常用模塊的使用， 比如os,os.path,sys,string模塊等。我們可以在交互環境中先熟悉使用其中的函數，如果遇到函數的使用上的問題，可以參考python 安裝後的自帶chm幫助文件。

2周——為了更好得掌握python，我們的學習不能只是停留在學習一些語法或者api階段。在此階段中，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。如果沒有項目，我們也可以自己找些題目來自己練習練習。

2周——Python庫是Python的精華所在，可以說Python庫組成並且造就了Python，Python庫是Python開發者的利器，所以學習Python庫就顯得尤為重要：

2周——經過以上鍛煉後，我們的python知識水平肯定是越來越高。接下去的學習，我們就要更上一層樓。為了學以致用，真正能應用於項目開發或產品開發，我 們還必須學習企業應用開發中必須要掌握的網路和資料庫的知識。在此的學習就不光是python語言本身的學習了，如果之前沒有學習和掌握很網路和資料庫知 識，在此階段我們可以藉此機會補習一把。

3周——到此階段，我們已經是真正入門了。在接下去的工作中，就是要快速地通過我們的所學來服務項目了。在此階段，我們除了掌握python自帶的模塊外，我 們最好在掌握一些業界廣泛使用的開源框架，比如twisted、peak、django、xml等。通過熟練使用它們，達到閃電開發，大大節省項目寶貴時間。

《Python 核心編程》，介紹了 Python 的一些具體領域的開發方法；

《Python 網路數據採集》，很簡單的爬蟲入門書；

《利用 Python 進行數據分析》，介紹了 Pandas 和 NumPy 的用法；

《Flask Web 開發》，如何用 Flask 寫一個博客。

第三：術——你具體的學習手段

1.每天你計劃學習多少時間？例如一天必須學2小時，每天堅持；

2.每個階段的計劃拖延時間不能高於多少時間？

3.如果一個階段不順利如何調整？

其實很多時候，並不是資料不夠多，而是本身的學習思路和計劃出現了問題，那麼其實最後學習Python的結果會變成：懂得了很多道理，收集了很多資料，依然學不好Python。

下面我們推薦6本高分書籍給大家，希望大家學習愉快：

1.Python編程：從入門到實踐

豆瓣評分：9.5

內容簡介：本書由奮戰在Python開發一線近20年的Luciano Ramalho執筆，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖擔綱技術審稿人，從語言設計層面剖析編程細節，兼顧Python 3和Python 2，告訴你Python中不親自動手實踐就無法理解的語言陷阱成因和解決之道，教你寫出風格地道的Python代碼。

⑼ python如何學好

想學的話，當然是可以學習的，自學可能會有些吃力，也可以選擇專業學校就讀。

python是一門語法優美的編程語言，不僅可以作為小工具使用提升我們日常工作效率，也可以單獨作為一項高新就業技能！

python可以做的事情：

• 軟體開發：用python做軟體是很多人正在從事的工作，不管是B/S軟體，還是C/S軟體，都能做。並且需求量還是挺大的；

• 數據挖掘：python可以製作出色的爬蟲工具來進行數據挖掘，而在很多的網路公司中數據挖掘的崗位也不少；

• 游戲開發：python擴展性很好，擁有游戲開發的庫，而且游戲開發絕對是暴力職業；

• 大數據分析：如今是大數據的時代，用python做大數據也是可以的，大數據分析工程師也是炙手可熱的職位；

• 全棧工程師：如今程序員都在向著全棧的方向發展，而學習python更具備這方面的優勢；

• 系統運維：python在很多linux中都支持，而且語法特點很向shell腳本，學完python做個系統運維也是很不錯的。

你可以考察對比一下有名氣的開設python課程的學校，好的學校會根據市場調研做專業的課程設計。祝你學有所成，望採納。

⑽ 如何像Python高手一樣編程

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Python 編程高手之路。本課程分五個階段，詳細的為您打造高手之路，本課程適合有一定python基礎的同學。

用Python可以做什麼？可以做日常任務，比如自動備份你的MP3；可以做網站，很多著名的網站就是Python寫的。總之就是能幹很多很多事。

課程目錄：

第一階段

第一章：用戶交互

第二章：流程式控制制

第三章：數據類型

第四章：字元編碼

第五章：文件處理

第二階段

第六章：函數概述

第七章：閉包函數

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