很多朋友都对成为技术大牛有着深深的向往
并有很多技术问题想要解决
因为市面上各种教程质量良莠不齐
而且想要掌握高阶的开发技术
需要耗费大量的时间和精力
现如今每天有数以百万计的人使用 Python ，用户群呈现出指数级增长，几乎没有下降的趋势。
无论在什么行业，为了获取更多的职业发展可能，Python 都成为了隐形的必备技能。
那么，你学 Python 是否遇到过：
- 初学 Python 一脸懵，想要学习，却不知道学什么；
- 网上有很多资料，但还是无法系统学习；
- 没有时间啃书本？实操中遇到操作盲点？
- 知识点堆砌，学了一堆还是记不住？
作为初学者，你要做出适合自己的学习进度计划，从基本的熟悉概念（变量，条件，列表，循环，函数）、实战练习、开始使用集成开发环境（IDE），Github，hosting，services 等。
首先，我们先来看看对于Python初学者，如何从 0 开始学 Python，快速入门？
我先告诉大家一个点，不管你是报了什么培训班，还是自己在通过各种渠道自学，你一定要注重一个东西：完整的知识体系。
下面就来分享一下刚入门的Python初学者具体的学习路线：
一、Python入门
初学者都会比较好奇，学了这么久Python，什么程度才叫入门了呢？
每个人对技术的认知都不尽相同，在我个人看来，你学完以下这些东西就可以算是入门了，为什么？因为以下这些东西是Python进阶各个方向都必备的基础知识，你进阶去学爬虫或者web开发等方向，你都得先学会它们。
因为知识点放在一起比较多，我把它们稍加区分成基础和高级编程两块，对于每一个自学的人，按照这个体系去打好基础，你未来的路会走得更稳重。
适用人群：零基础/基础不扎实者，学Python都从这里开始
1、计算机基础知识
- 计算机基础
- 操作系统
2、python环境搭建
- 一般装Python Anaconda、pycharm等软件看具体内容来
3、变量
- 变量的定义及类型
- 标识符和关键字
- 输入和输出
- 运算符和数据类型转换
4、流程控制语句
- while循环和嵌套
- for循环
- break和continue
- 冒泡排序
5、字符串
- 何为字符串
- 字符串的输入、索引、切片、遍历等常见操作
6、列表和元组
- 何为列表
- 列表的遍历、嵌套等常见操作
- 何为元组及元组的常见操作
7、字典
- 何为字典
- 增、删、改、查
- 属性操作和遍历
8、函数
- 函数的定义和调用
- 函数的参数、返回值及类型、嵌套、作用域
9、找个综合性比较强的基础项目来练习和巩固
二、python高级编程
1、面向对象
初级
- ADT
- 面向对象基本概念、类与对象的成员(属性和万
- 法)
- 三大特性（封装、继承与派生、多态与抽象基类）
高级（参考web前端开发 web开发方向建议往深学，其他看情况，具体课）
2、高级语法
- 函数进阶（作为参数传递，作为返回值）
- 模块与包&自定义第三方模板
- Python的异常处理机制&自定义异常类
- Python的迭代器和生成器
- 自定义上下文管理器
3、并发与多线程
- 并发基本原理与进程理论基础
- Python创建多进程
- 进程间通信原理
- 线程理论基础、同步互斥基本原理
- 详解Python的GIL线程锁
- 并发网络通信模型
- IO并发：阳塞IO、非阻塞IO、IO多路复用、异步IO
4、IO网络编程
- Python文件处理（字节串与文件的读写操作，文件读写的其他操作，文件管理函数）
- 网络编程基础与OSI模型详解
- 传输层服务（面向连接的传输服务，面向无连接的传输服务）
- socket套接字编程（tcp套接字，udp套接字）
- HTTP协议基础概念详解
5、正则表达式
- 基础概念及元字符使用、正则匹配规则
- Python re模块
三、爬虫
爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择，当然了，还有一些以此为主职业的爬虫工程师。
那么爬虫怎么学习才能成体系？中级水平的爬虫所需要的东西不是很多，参考这个体系去学习，如果能掌握90%,你可以很自信地说你已经精通爬虫。
适用人群：爬虫方向/数据分析方向/非程序员加薪
1、爬虫基础
- 爬虫能干什么
- 基本原理及流程
2、爬虫核心技巧
- urllib
- requests
- 正则表达式
3、Python爬虫进阶技能（建议找项目练习巩固）
- Beautiful Soup框架
- 异步加载
- Ajax
- 网页中JavaScript渲染问题
- PyQuery
- xPath
- selenium
- 反爬
4、Python爬虫框架-Scrapy
一套基于基于Twisted的异步处理框架，纯python实现的爬虫框架，用户只需要定制开发几
页内容以及各种图片，非常方便，建议掌握。
四、数据分析
谁都知道数据是这个时代最为宝贵的东西，但有一个前提就是，你拿到的数据你得懂，一切发挥不出应有功效的数据都是垃圾数据。
数据分析的使命就是发挥数据应有的作用：直接作用和间接作用。
如果你是从事大数据相关工作的IT人士，我建议你掌握但不要止步于下面的数据体系，不要以为会了Numpy、Pandas、Matplotlib就是会了数据分析，真正强大的东西还在后面。
如果你是把数据分析当成一个辅助技能，那么学完下面这些就差不多，它们能满足你大多数的需求。有些小伙伴可能还是非计算机专业且从事非IT类的工作，比如说运营之类的岗位，那么我建议大家学Python入门+爬虫+数据分析就可以了，它们足以提升你在职场的工作效率，不用去全栈、测试等方向浪费时间，对你没什么大的帮助。
适用人群：爬虫方向/数据分析方向/非程序员加薪
1、Numpy库数值计算
- 掌握Numpy的核心ndarray
- 创建数据、数据类型和dtype选项
- numpy自带的数组高效创建方法
- 算术运算、矩阵积、自增和自减
- 函数和聚合的数
- 索引机制和切片操作
- 数组选代、条件和布尔数组、形状变换
- 数组操作之连接数组、数组切分
- 常用概念之对象的副本或视图、向量化和广播机制
- 结构化数组
- 二进制文件的读写、文本文件的读写
2、Pandas
基础操作：
- 函数应用和映射、排序和排位次
- 相关性和协方差、处理NaN数据
- 等级索引和分级
数据结构：
- Series对象、Index对象
- DataFrame的概念定义方法、选取元素、赋值、所属关系
- 索引对象的其他功能
- 数据结构之间的运算
数据读写：
- 读取CSV或文本文件中的数据
- 用正则表达式解析txt文件、从txt文件中读取部分数据、将数据写入CSV文件、写入数据到 HTML文件中
- 写入数据到HTML文件中、从互联网网页或网页文件中读取数据
- 读写Excel文件、读写JSON格式的数据、读写HDF5格式的文件
- 进行Python对象序列化读写pickle文件
- 对接数据库
数据处理：
- 数据合并、数据拼接、组合数据、轴向旋转、如何删除DataFrame列和行
- 数据转换（删除重复元素，映射替换元素，用映射来添加元素，用映射重命名轴标签）
- 数据离散化、面元划分、数据异常检测和过滤
- 数据排序、随机取样、部分常用字符串处理方法、正则表达式、数据聚合、组选代
3、Matplotlib数据可视化
基础：
- matplotib扩展库安装和matplotib库架构
- Jupyter Notebook的安装和使
- pyplot的使用
- 使用关键字参数和处理多个图形的方法
- 给图表添加更多元素--标题、轴标签、图例
- 解决绘图中的中文乱码问题
- 保存数据可视化结果图片
- 在绘图中处理显示合适的日期数据
进阶：
- 深入理解绘制图表的内容，例如线性图
- 绘制直方图--hist()
- 多样化绘制柱状图
- 绘制饼图、高级图表
- 三维图形的绘制，例如mplot3d工具集
- 绘制子图网格
4、拔高
- Seaborn数据可视化
- Bokeh交互式可视化库
最后
上面就是Python所有方向的学习路线了，把你感兴趣的方向掌握了90%之后，你去找工作不是什么问题的。
关于Python学习指南
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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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