『壹』 如何學習python總結之談
學習python主要是自學或者報班學習的方式，但不建議自學。
如果想通過學習python改行，那就需要明確一下自己的方向。因為python編程有很多方向，有網路爬蟲、數據分析、Web開發、測試開發、運維開發、機器學習、人工智慧、量化交易等等，各個方向都有特定的技能要求。
想學的話，當然是可以學習的。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。
互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望採納。
『貳』 Python 有哪些好的 Web 框架
常見的5種Web框架：
第一個：Django
Django是一個開源的Web應用框架，由Python寫成，支持許多資料庫引擎，可以讓Web開發變得迅速和可擴展，並會不斷的版本更新以匹配Python最新版本，如果是新手程序員，可以從這個框架入手。
第二個：Flask
Flask是一個輕量級的Web應用框架，使用Python編寫。基於WerkzeugWSGI工具箱和JinJa2模板引擎，使用BSD授權。
Flask也被稱為microframework，因為它使用簡單的核心，用extension增加其他功能。Flask沒有默認使用的資料庫、窗體驗證工具。然而Flask保留了擴增的彈性，可以用Flask-extension加入這些功能：ORM、窗體驗證工具、文件上傳、各種開放式身份驗證技術。
第三個：Web2py
Web2py是一個用Python語言編寫的免費的開源Web框架，旨在敏捷快速的開發Web應用，具有快速、可擴展、安全以及可移植的資料庫驅動的應用，遵循LGPLv3開源協議。
Web2py提供一站式的解決方案，整個開發過程都可以在瀏覽器上進行，提供了Web版的在線開發，HTML模板編寫，靜態文件的上傳，資料庫的編寫的功能。其他的還有日誌功能，以及一個自動化的admin介面。
第四個：Tornado
Tornado即是一個Webserver，同時又是一個類web.py的micro-framework，作為框架的Tornado的思想主要來源於web.PY，大家在web.PY的網站首頁也可以看到Tornado的大佬Bret
Taylor的這么一段話：「[web.py inspired the] Web framework we use at FriendFeed [and] thewebapp framework that ships with App Engine…」，因為這層關系，後面不再單獨討論Tornado。
第五個：CherryPy
CherryPy是一個用於Python的、簡單而非常有用的Web框架，其主要作用是以盡可能少的操作將Web伺服器與Python代碼連接，其功能包括內置的分析功能、靈活的插件系統以及一次運行多個HTTP伺服器的功能，可運行在最新版本的Python、Jython、android上。
『叄』 有哪些python框架需要學習
需要學習的python框架有：1、Django，它是一個高級的python web框架，以快速開發和使用簡潔的設計聞名；2、CherryPy，它是歷史最久的框架之一，運行非常穩定且快速；3、Web2Py，它是一個開源、免費的web框架。
常用的五大python框架：
（推薦教程：Python入門教程）
1、Django
Django是一個高級的Python Web框架，以快速開發和實用簡潔的設計聞名。它由經驗豐富的開發人員構建，解決了Web開發的麻煩，因此用戶可以專注於編寫應用程序，而不需要擔心返工。並且它是開源和免費的。
特點：
2、CherryPy
CherryPy是歷史最久的框架之一，運行非常穩定且快速。該框架允許開發人員構建web應用程序，和以Python為對象的應用程序開發過程類似，因而可在更短的時間內開發更小的源代碼。
從一開始，CherryPy就被證明是高效快速的，並被許多站點用於生產，無論是最簡單的站點，還是有高要求的站點。
特點：
可以在2.7+、3.5+、Jython、Android和PyPy上運行。
內置覆蓋、分析和測試支持。
容易快速運行多個HTTP伺服器(例如，在多個埠上)。
是為部署人員和開發人員提供的最強大的配置系統之一。
靈活的插件系統。
3、Web2Py
Web2Py是一個開源、免費的web框架，用於敏捷開發，其中包括資料庫驅動的web應用程序。它是用Python編寫的，並可用於python編程。它是個全堆棧框架，由開發人員構建功能齊全的web應用程序所需的所有必要組件組成。
特點：
能夠簡化復雜大型應用的開發
支持MVC體系結構
符合Ni配置和安裝要求
提供本地化和國際化支持
4、Bottle
Bottle是一個用於Python的簡單、輕量級、快速的Web伺服器網關介面（WSGI）微web框架。它是作為單個文件模塊分發的，除了Python標准庫之外沒有其他依賴項。它被設計成輕量級，允許快速有效地開發web應用程序。
特點：
5、Flask
Flask是一個微框架，最適合簡單的小項目。該框架基於Jinja 2和Werkzeug開發。這個框架的主要目的是開發一個強大的web應用程序庫。
特點：
包含開發調試器和伺服器
有豐富的文檔
支持安全cookie
基於unicode
單元測試集成支持
『肆』 Python的深度學習框架有哪些
中公教育聯合中科院專家打造的深度學習分八個階段進行學習：
第一階段AI概述及前沿應用成果介紹
深度學習的最新應用成果
單層/深度學習與機器學習
人工智慧的關系及發展簡
第二階段神經網路原理及TensorFlow實戰
梯度下降優化方法
前饋神經網路的基本結構和訓練過程
反向傳播演算法
TensorFlow開發環境安裝
「計算圖」編程模型
深度學習中圖像識別的操作原理
第三階段循環神經網路原理及項目實戰
語言模型及詞嵌入
詞嵌入的學習過程
循環神經網路的基本結構
時間序列反向傳播演算法
長短時記憶網路（LSTM）的基本結構
LSTM實現語言模型
第四階段生成式對抗網路原理及項目實戰
生成式對抗網路（GAN）的基本結構和原理
GAN的訓練過程
GAN用於圖片生成的實現
第五階段深度學習的分布式處理及項目實戰
多GPU並行實現
分布式並行的環境搭建
分布式並行實現
第六階段深度強化學習及項目實戰
強化學習介紹
智能體Agent的深度決策機制（上）
智能體Agent的深度決策機制（中）
智能體Agent的深度決策機制（下）
第七階段車牌識別項目實戰
數據集介紹及項目需求分析
OpenCV庫介紹及車牌定位
車牌定位
車牌識別
學員項目案例評講
第八階段深度學習前沿技術簡介
深度學習前沿技術簡介
元學習
遷移學習等
詳情查看深度學習。
『伍』 初學者怎麼學習Python
Python是一種計算機程序設計語言。你可能已經聽說過很多種流行的編程語言，比如非常難學的C語言，非常流行的Java語言，適合初學者的Basic語言，適合網頁編程的JavaScript語言等等。
那Python是一種什麼語言？
首先，我們普及一下編程語言的基礎知識。用任何編程語言來開發程序，都是為了讓計算機幹活，比如下載一個MP3，編寫一個文檔等等，而計算機幹活的CPU只認識機器指令，所以，盡管不同的編程語言差異極大，最後都得「翻譯」成CPU可以執行的機器指令。而不同的編程語言，干同一個活，編寫的代碼量，差距也很大。
比如，完成同一個任務，C語言要寫1000行代碼，Java只需要寫100行，而Python可能只要20行。
所以Python是一種相當高級的語言。
你也許會問，代碼少還不好？代碼少的代價是運行速度慢，C程序運行1秒鍾，Java程序可能需要2秒，而Python程序可能就需要10秒。
那是不是越低級的程序越難學，越高級的程序越簡單？表面上來說，是的，但是，在非常高的抽象計算中，高級的Python程序設計也是非常難學的，所以，高級程序語言不等於簡單。
但是，對於初學者和完成普通任務，Python語言是非常簡單易用的。連Google都在大規模使用Python，你就不用擔心學了會沒用。
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，很多著名的網站包括YouTube就是Python寫的；可以做網路游戲的後台，很多在線游戲的後台都是Python開發的。總之就是能幹很多很多事啦。
Python當然也有不能乾的事情，比如寫操作系統，這個只能用C語言寫；寫手機應用，只能用Objective-C（針對iPhone）和Java（針對Android）；寫3D游戲，最好用C或C++。
如果你是小白用戶，滿足以下條件：
會使用電腦，但從來沒寫過程序；
還記得初中數學學的方程式和一點點代數知識；
想從編程小白變成專業的軟體架構師；
每天能抽出一個半小時學習。可以看下面的代碼
learning=input('DoyouwanttolearnPythonnow(YesorNo):')
a=str(learning)
ifa=='Yes':
print('QQ1129834903')
else:
print('Thanks!!')
『陸』 Python之爬蟲框架概述
丨綜述
爬蟲入門之後，我們有兩條路可以走。
一個是繼續深入學習，以及關於設計模式的一些知識，強化Python相關知識，自己動手造輪子，繼續為自己的爬蟲增加分布式，多線程等功能擴展。另一條路便是學習一些優秀的框架，先把這些框架用熟，可以確保能夠應付一些基本的爬蟲任務，也就是所謂的解決溫飽問題，然後再深入學習它的源碼等知識，進一步強化。
就個人而言，前一種方法其實就是自己動手造輪子，前人其實已經有了一些比較好的框架，可以直接拿來用，但是為了自己能夠研究得更加深入和對爬蟲有更全面的了解，自己動手去多做。後一種方法就是直接拿來前人已經寫好的比較優秀的框架，拿來用好，首先確保可以完成你想要完成的任務，然後自己再深入研究學習。第一種而言，自己探索的多，對爬蟲的知識掌握會比較透徹。第二種，拿別人的來用，自己方便了，可是可能就會沒有了深入研究框架的心情，還有可能思路被束縛。
不過個人而言，我自己偏向後者。造輪子是不錯，但是就算你造輪子，你這不也是在基礎類庫上造輪子么？能拿來用的就拿來用，學了框架的作用是確保自己可以滿足一些爬蟲需求，這是最基本的溫飽問題。倘若你一直在造輪子，到最後都沒造出什麼來，別人找你寫個爬蟲研究了這么長時間了都寫不出來，豈不是有點得不償失？所以，進階爬蟲我還是建議學習一下框架，作為自己的幾把武器。至少，我們可以做到了，就像你拿了把槍上戰場了，至少，你是可以打擊敵人的，比你一直在磨刀好的多吧？
丨框架概述
博主接觸了幾個爬蟲框架，其中比較好用的是 Scrapy 和PySpider。就個人而言，pyspider上手更簡單，操作更加簡便，因為它增加了 WEB 界面，寫爬蟲迅速，集成了phantomjs，可以用來抓取js渲染的頁面。Scrapy自定義程度高，比 PySpider更底層一些，適合學習研究，需要學習的相關知識多，不過自己拿來研究分布式和多線程等等是非常合適的。
在這里博主會一一把自己的學習經驗寫出來與大家分享，希望大家可以喜歡，也希望可以給大家一些幫助。
丨PySpider
PySpider是binux做的一個爬蟲架構的開源化實現。主要的功能需求是：
· 抓取、更新調度多站點的特定的頁面
· 需要對頁面進行結構化信息提取
· 靈活可擴展，穩定可監控
而這也是絕大多數python爬蟲的需求 —— 定向抓取，結構化化解析。但是面對結構迥異的各種網站，單一的抓取模式並不一定能滿足，靈活的抓取控制是必須的。為了達到這個目的，單純的配置文件往往不夠靈活，於是，通過腳本去控制抓取是最後的選擇。
而去重調度，隊列，抓取，異常處理，監控等功能作為框架，提供給抓取腳本，並保證靈活性。最後加上web的編輯調試環境，以及web任務監控，即成為了這套框架。
pyspider的設計基礎是：以python腳本驅動的抓取環模型爬蟲
· 通過python腳本進行結構化信息的提取，follow鏈接調度抓取控制，實現最大的靈活性
· 通過web化的腳本編寫、調試環境。web展現調度狀態
· 抓取環模型成熟穩定，模塊間相互獨立，通過消息隊列連接，從單進程到多機分布式靈活拓展
pyspider-arch
pyspider的架構主要分為 scheler（調度器）, fetcher（抓取器）, processor（腳本執行）：
· 各個組件間使用消息隊列連接，除了scheler是單點的，fetcher 和 processor 都是可以多實例分布式部署的。 scheler 負責整體的調度控制。
· 任務由 scheler 發起調度，fetcher 抓取網頁內容， processor 執行預先編寫的python腳本，輸出結果或產生新的提鏈任務（發往 scheler），形成閉環。
· 每個腳本可以靈活使用各種python庫對頁面進行解析，使用框架API控制下一步抓取動作，通過設置回調控制解析動作。
丨Scrapy
Scrapy是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。 可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中。
其最初是為了頁面抓取 (更確切來說, 網路抓取 )所設計的， 也可以應用在獲取API所返回的數據(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的網路爬蟲。Scrapy用途廣泛，可以用於數據挖掘、監測和自動化測試
Scrapy 使用了 Twisted 非同步網路庫來處理網路通訊。整體架構大致如下
Scrapy主要包括了以下組件：
· 引擎(Scrapy): 用來處理整個系統的數據流處理, 觸發事務(框架核心)
· 調度器(Scheler): 用來接受引擎發過來的請求, 壓入隊列中, 並在引擎再次請求的時候返回. 可以想像成一個URL（抓取網頁的網址或者說是鏈接）的優先隊列, 由它來決定下一個要抓取的網址是什麼, 同時去除重復的網址
· 下載器(Downloader): 用於下載網頁內容, 並將網頁內容返回給蜘蛛(Scrapy下載器是建立在twisted這個高效的非同步模型上的)
· 爬蟲(Spiders): 爬蟲是主要幹活的, 用於從特定的網頁中提取自己需要的信息, 即所謂的實體(Item)。用戶也可以從中提取出鏈接,讓Scrapy繼續抓取下一個頁面
· 項目管道(Pipeline): 負責處理爬蟲從網頁中抽取的實體，主要的功能是持久化實體、驗證實體的有效性、清除不需要的信息。當頁面被爬蟲解析後，將被發送到項目管道，並經過幾個特定的次序處理數據。
· 下載器中間件(Downloader Middlewares): 位於Scrapy引擎和下載器之間的框架，主要是處理Scrapy引擎與下載器之間的請求及響應。
· 爬蟲中間件(Spider Middlewares): 介於Scrapy引擎和爬蟲之間的框架，主要工作是處理蜘蛛的響應輸入和請求輸出。
· 調度中間件(Scheler Middewares): 介於Scrapy引擎和調度之間的中間件，從Scrapy引擎發送到調度的請求和響應。
Scrapy運行流程大概如下：
· 首先，引擎從調度器中取出一個鏈接(URL)用於接下來的抓取
· 引擎把URL封裝成一個請求(Request)傳給下載器，下載器把資源下載下來，並封裝成應答包(Response)
· 然後，爬蟲解析Response
· 若是解析出實體（Item）,則交給實體管道進行進一步的處理。
· 若是解析出的是鏈接（URL）,則把URL交給Scheler等待抓取。 文 | 崔慶才 來源 | 靜覓
『柒』 python都有哪些框架
這要看你說的是那些方面的框架
像web框架 flask、django、Tornado
爬蟲 Scrapy、Crawley、Portia
框架多得是，要你需要什麼框架
『捌』 學習Python需要掌握哪些知識
以下是python全棧開發課程學習路線，可以按照這個課程大綱有規劃的進行學習：
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。
階段九：自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。
對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發教程開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。
『玖』 Python需要學習什麼內容，好學嗎
Python相對來說挺好入門的，不過也不要掉以輕心，學習的時候還是應該認真努力，學習內容整理如下：
Python語言基礎：主要學習Python基礎知識，如Python3、數據類型、字元串、函數、類、文件操作等。
Python語言高級：主要學習Python庫、正則表達式、進程線程、爬蟲、遍歷以及MySQL資料庫。
Pythonweb開發：主要學習HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知識，掌握python三大後端框架(Django、 Flask以及Tornado)。
Linux基礎：主要學習Linux相關的各種命令，如文件處理命令、壓縮解壓命令、許可權管理以及Linux Shell開發等。
Linux運維自動化開發：主要學習Python開發Linux運維、Linux運維報警工具開發、Linux運維報警安全審計開發、Linux業務質量報表工具開發、Kali安全檢測工具檢測以及Kali 密碼破解實戰。
Python爬蟲：主要學習python爬蟲技術，掌握多線程爬蟲技術，分布式爬蟲技術。
Python數據分析和大數據：主要學習numpy數據處理、pandas數據分析、matplotlib數據可視化、scipy數據統計分析以及python 金融數據分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。
Python機器學習：主要學習KNN演算法、線性回歸、邏輯斯蒂回歸演算法、決策樹演算法、樸素貝葉斯演算法、支持向量機以及聚類k-means演算法。
『拾』 編程語言python入門要學習哪些
學習python，主要學習ython基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等；之後再進階學習，如框架等。
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。(更多學習內容，請點擊Python學習網)
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識別、無人機開發、無人駕駛等。
階段九：自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。
相關信息：
Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字，讓代碼看起來整潔美觀。它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句，也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。
Python開發者有意讓違反了縮進規則的程序不能通過編譯，以此來強製程序員養成良好的編程習慣。並且Python語言利用縮進表示語句塊的開始和退出（Off-side規則），而非使用花括弧或者某種關鍵字。增加縮進表示語句塊的開始，而減少縮進則表示語句塊的退出。縮進成為了語法的一部分。
