请问怎么学习Python？
发布网友
发布时间：2022-03-25 22:40
共11个回答
懂视网
时间：2022-03-26 03:02
1、学python首先应该选择好python方向，比如说数据采集方向（爬虫），Web开发方向，人工智能方向等；
2、接着学习python必学的内容，如Python的基础语言、学习Python的数据库编程；
3、然后就可以根据书籍或教学视频，一步步来学习Python；
4、最后去寻找合适的python项目实例，查漏补缺的同时提升自己的能力。
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，它可以用来完成Web开发、数据科学、网络爬虫、自动化运维、嵌入式应用开发、游戏开发和桌面应用开发。
总结：
1、学python首先应该选择好python方向，比如说数据采集方向（爬虫），Web开发方向，人工智能方向等；
2、接着学习python必学的内容，如Python的基础语言、学习Python的数据库编程；
3、可以根据书籍或教学视频，一步步来学习Python；
4、最后去寻找合适的python项目实例，查漏补缺的同时提升自己的能力。
热心网友
时间：2022-03-26 00:10
分享Python学习路线：
第一阶段：Python基础与Linux数据库
这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。
学习目标：掌握Python的基本语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。
第二阶段：web全栈
这一部分主要学习web前端相关技术，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web开发基础、Vue、FIask Views、FIask模板、数据库操作、FIask配置等知识。
学习目标：掌握web前端技术内容，掌握web后端框架，熟练使用FIask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。
第三阶段：数据分析+人工智能
这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。
学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。
第四阶段：高级进阶
这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。
学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。
按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。
对于Python开发有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看Python开发教程开始入门！B站上有很多的Python教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。
热心网友
时间：2022-03-26 01:28
这里整理了一份Python开发的学习路线，可按照这份大纲来安排学习计划~
第一阶段：专业核心基础
阶段目标：
1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3. 对Python的核心库和组件有深入理解
4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置
6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作
7. 能综合运用所学知识完成项目
知识点：
Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。
3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。
4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。
第二阶段：PythonWEB开发
阶段目标：
1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识
5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理
6. 使用Web开发框架实现贯穿项目
知识点：
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。
2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。
3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。
4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能开发完整的WEB系统开发。
第三阶段：爬虫与数据分析
阶段目标：
1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理
4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战
知识点：
网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。
3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。
4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。
第四阶段：机器学习与人工智能
阶段目标：
1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题
3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目
知识点：
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。
2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。
热心网友
时间：2022-03-26 03:02
分享Python学习路线。
第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。
学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。
第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。
学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。
第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。
学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。
第四阶段高级进阶。这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。
学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。
按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。
热心网友
时间：2022-03-26 04:54
之前要过老男孩的Python大纲，内容分享给你
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、递归、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：核心网络编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编e69da5e6ba907a6869616f31333431343661程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象编程、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路复用、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、DOM、Jquery、bootstrap开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Saninc框架开发、Restful API框架等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：CRM客户关系管理系统开发、前端框架VUE、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：算法&设计模式
阶段九：机器学习、图像识别、NLP自然语言处理
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。
阶段十：Linux系统&百万级并发架构解决方案
阶段十一：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
热心网友
时间：2022-03-26 07:02
随着数据科学概念的普及，Python 这门并不算新的语言火得一塌糊涂。因为写了几篇用 Python 做数据分析的 文章，经常有读者和学生在留言区问我，想学习 Python，该如何入手？我经常需要根据他们的不同情况，提出对应的建议。这样针对性虽强，但效率不高。这个问题，我还是写出来，让更多的人一同看到吧。
有几位出版社的编辑，给我发私信，鼓励我赶紧写一本 Python 教材出来。我暂时还没有写 Python 基础教程的计划。因为在我看来，现有的学习资源已经足够好了。
但是，有这么多 现成的资源和路径，为什么许多人依然在为学 Python 犯愁呢？因为学习有个效率问题。Python 语法清晰明快，简单易学，这是 Python 如此普及的重要原因。但是，选择合适的 Python 学习方式，需要跟你自身的特性相结合。
人群划分的标准是什么？不是你是否计算机相关专业，也不是你是否已经工作，而是一个重要的指标——你的自律能力。
你可能觉得我说的话没有信息含量。自律能力强，学得更好，地球人谁不知道？可是，自律不够强的人，难道就注定什么也不能学了？当然不是。
每个人的性格都有不同的特点，没有绝对的高下之分。不信你听听刘宝瑞先生的相声《日遭三险》，就明白了。自律能力也是这样。只要你能清楚认识自己，就能以更高效的方法来学习新知识和技能。
路径 III：适合自律能力强的人
前面提到的课程费用不菲。Coursera 上每门课平均价格在 49 美元左右。对来自发展中国家的学生群体，Coursera 可以提供助学金。你可以根据自己的需求如实填写申请表，来获得资助。
对于自律能力强的同学来说，你的选择可以变得非常简单直接——可以用最受推崇的教材，自己看书学习。
最受推崇的教材，其实是没有的。正如西谚有云：
One man’s meat, is another man’s poison.
这个世界上，就没有哪件东西大家都说好。但口碑非常好的教材是存在的，例如这本起了个怪名字的《笨办法学Python》(Learn Python the Hard Way)。
千万不要被名称迷惑，望文生义觉得这是一本糟糕的 Python 入门教程。恰恰相反，这本书的设计，非常适合人们的认知规律。
我们学东西，由浅入深，由易到难，逐步递进。如果一味追求新知，那么之前学的东西会很快遗忘。如果总是原地打转，会带来枯燥和无聊的感觉。还记得高三做的那一年卷子吧？
好的教科书，应该在每一个章节给学习者提供新的知识和内容，提出足够的挑战。但是挑战性不能高到让学习者产生挫败感而放弃。同时也不能忽视在后续内容中把前面所学知识改换面目不断螺旋上升式重复出现。只有这样才能巩固所学，让学习者感受到基础知识的作用，增强学习的愉悦感。
这么说有些抽象，实际上有一本英语教材非常符合上述认知规律，就是我在课堂上和文章里反复推荐过的这一套教材：
《笨办法学Python》也是一本这样的书。你需要做的就是把书打开，同时打开一个好用的代码编辑器，开始按书中要求敲代码、运行代码、改代码……
下图是我当初学习时，照着这本书敲的代码。
书中对 Python 基础内容训练的完备性，至今无出其右者。顺便说一句，这本书有中文版哦。所以如果你英语不好，完全不用担心。
嘱咐一句，英语真该好好学。拓宽的不仅是你的眼界，也增加了你可能获得的机会。考虑到仔细阅读这部分的读者都是自律性很强的人，我就不用多说了。
挑战
三条基本的 Python 入门路径讲完了。通过对自己自律能力的清晰理解，相信你可以找到一种适合自己逐渐学习和掌握 Python 的方式。
但是完成了读书和听课，是不是就完事大吉了？当然不是。
许多人在这里犯了错误。他们以为拿到了证书，或学完了教材，就算是真正掌握 Python。然后把这门语言丢弃在一旁，去刷美剧和小说了。相信我，你会遗忘的。如果你对于长期不接触的东西从不遗忘……去医院检查一下吧。大部分人的记忆模式，都是这个样子的：
若不加以干涉，不出一个星期，你就能把学到的新知识几乎忘光。如果你不希望自己辛苦学来的 Python 知识被如此轻易浪费掉，怎么办？
实践
你应该实践。
实践 Python 技能，未必一定要找个世界 500 强企业的核心技术部门，「996」工作 N 年才能完成。你可以从生活中寻找各种有趣的问题，然后思考能否用 Python 编程来解决它。
我真正觉得自己初步掌握了 Python，就是在完成了我的第一个 Github 项目之后。
项目非常简单，就是用 Python 作为胶水语言，把一系列工具连接在一起。可以把 Markdown 撰写的内容随心所欲一键变化成各种格式。
格式包括而不限于：
PDF/LaTeX；
Word；
Bitcron 文稿；
MarkEditor 文稿；
MWeb 文稿；
Bear 文稿；
TextBundle（可以导入 MindNode, Ulysses 等）；
Reveal.js 幻灯；
发布版本 Markdown（图片一键至七牛图床）；
本地版本 Markdown（简书等远程 Markdown 同步图片至本地)；
Day One 日记。
其中部分功能我正陆续发布在 Github 公开项目中，地址在 这里。相应地，我也 撰文 做了介绍。
这个小项目，我从 2014 年开始做。实话实说，现在回头看当时的代码，简直惨不忍睹。但是如果你逐渐对自己你可以从生活中寻找各种有趣的问题，然后思考能否用 Python 编程来解决它。你可以从生活中寻找各种有趣的问题，然后思考能否用 Python 编程来解决它。你可以从生活中寻找各种有趣的问题，然后思考能否用 Python 编程来解决它。你可以从生活中寻找各种有趣的问题，然后思考能否用 Python 编程来解决它。你可以从生活中寻找各种有趣的问题，然后思考能否用 Python 编程来解决它。你可以从生活中寻找各种有趣的问题，然后思考能否用 Python 编程来解决它。的代码有了这种感觉，证明你在进步。
不要指望自己一出手就能写出完美的代码，要把「迭代」两个字时刻装在心里。这样你才能容忍自己的笨拙，不断提高。正如古人说的那句：
勤学似春起之苗，不见其增，而日有所长。
我在做这个项目的过程中，曾经遇到了中文编码、隐私信息存储、文件名空格处理、绝对与相对路径、发布流程划分、功能解耦合、Web 图片地址附带参数……等等一系列的问题。
通过回顾用 Git 版本控制工具记载下来的日志，以及版本对比功能，你可以清楚看到自己是在何时利用什么方法解决了这些问题。然后别忘了，给自己工具箱里的新增小技能打个勾。
一个个小问题逐渐被你攻克的时候，你才能真正感受到所学技能的价值，并且点滴积累自信。
讨论
你学会 Python 了吗？你是用什么方法学会的？可否把你的学习心得体会分享给大家？
热心网友
时间：2022-03-26 09:43
热心网友
时间：2022-03-26 12:41
热心网友
时间：2022-03-26 15:56
热心网友
时间：2022-03-26 19:27
从基础入门学起 想要自学的话网上可以看相关教程学习
但是自学的话是相当耗费精力的 差不多要花费两年的时间学
你追求高效的话可以去线下报名培训班
我之前在黑马程序员学的Java 差不多半年时间左右就学完了
目前就业也比较满意的
最后祝你学习顺利!
热心网友
时间：2022-03-26 23:15
E-MAIL:11247931@qq.com