学习Python新技能，让自己无所不能

根据TIOBE最新排名，Python与Java,C,C++，C#成为全球前5大流行编程语言。从云端、客户端，到物联网终端，python应用无处不在。从国内的百度、阿里、腾讯、网易、新浪，豆瓣，到国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook，Python的企业需求逐步上升，各公司都在大规模使用Python完成各种任务。

Python招聘的缺口也不小

学习Python的方式很多，但比较适合自己的学习逻辑屈指可数，下面小编给大家好好罗列一下，学习Python，需要哪些阶段，熟知那些知识！

Python资料获取方式：评论+私信【资料】

阶段一：Python基础知识和高级特性

Python

语法基础

1)基础数据类型2)变量本质3)简单函数4)输入输出函数5)局部变量和全局变量6)算术表达式7)逻辑表达式8)关系表达式9)位运算10)语法格式11)分支语句12)循环语句13)break14)continue15)list列表-增删改查截取操作16)tuple元祖-查和截取操作17)dictionary字典-增删改查操作18)函数高级19)函数的参数详解20)函数调用关系21)按值传递参数和按引用传递参数22)匿名函数23)return语句24)变量作用域25)数字类型转换26)数学函数27)内建range函数28)随机数函数

Python

字符串解析

1)Python访问字符串中的值2)Python字符串更新3)Python字符串运算符4)Python字符串格式化

Python

时间和日历

1)时间和日期2)获取格式化的时间3)获取某月日历4)Time模块的内置函数5)日历（Calendar）模块

Python

文件操作

1)终端输入和输出2)打开和关闭文件3)File对象的属性4)close()方法5)write()方法6)read()方法7)seek()方法8)重命名和删除文件9)Python里的目录10)chdir()方法11)getcwd()方法12)rmdir()方法13)文件、目录相关的方法14)Linux和Windows平台下的差异性

Python

面向对象

1)面向对象思想2)类和对象3)类的继承4)多态5)类属性和实例属性6)静态方法和类方法

并发编程

1)并发技术介绍2)多线程并发技术相关接口3)线程同步与互斥锁死锁介绍4)多进程并发技术5)进程间通信6)进程池概念及应用协程并发协程greenlet、gevent

7)常用异步IO库原理与使用

函数式编程

1)高价函数2)柯里化3)闭包4)匿名函数5)生成器6)迭代器7)Itertools8)组合生成器等

正则表达式

1)正则表达式理论知识2)正则表达式语法规则3)re模块的使用

设计模式

1)工厂模式2)单例模式等

排序算法

1)冒泡排序2)快速排序3)堆排序等

异常

1)异常作用2)捕获异常3)异常的传递4)抛出自定义异常5)嵌套处理异常

模块

1)模块制作2)模块发布3)模块安装4)模块使用5)import 语句6)from…import 语句7)from…import* 语句

阶段二：Linux基础

shell操作

1)文件和目录

2)文件属性修改命令

3)查找与检索命令

系统管理

1)磁盘管理

2)压缩包管理

3)进程管理

4)用户管理

5)网络管理

1)常用Linux命令

2)常用服务器ftp/ssh

3)编辑器 vi/vim

4)Awk、Sed

5)Shell的使用

常见Linux系统

1)CentOS软件安装与卸载

2)RedHat软件安装与卸载

3)Ubuntu软件安装与卸载

HDFS搭建

搭建分布式文件系统

阶段三：数据库原理和sql优化

Linux下

MySQL数据库

1)Mysql5.5/5.6数据库2)Navicat、workbench客户端软件3)业界常见问题设计4)数据库表的设计范式5)SQL 语言6)序列、索引、视图对象7)数据备份与移植8)多表连接难题详解

数据库设计和

SQL标准

1)设计的三大范式2)SQL语句调优3)DDL4)DML5)SELECT6)PowerDesigner的使用

Python

数据库操作的库

1)Python DB-API

2)Mysqldb

3)cx_Oracle等

Linux下MongoDB

非关系型数据库

1)NoSQL2)安装3)pymongo4)企业应用案例

SQL优化和数据库优化

ORM对象关系映射基本思想

阶段四：前端web开发

Html

1)基础元素2)布局3)表单

CSS

1)类选择器2)Id选择器3)元素选择器4)属性选择器5)关系选择器6)伪类选择器7)伪元素选择器8)选择器优先级9)基础样式10)盒子模型11)浮动, 定位

PC端页面开发实战流程

Bootstrap

html5和css3

1)栅格系统2)常用布局效果3)常用特效组件

JavaScript

JQuery

1)基础语法2)驼峰命名规则3)数据类型4)控制语句5)Math类6)Date类7)String类8)Array类9)函数10)DOM操作11)事件对象12)事件流13)BOM对象

14)作用域, 闭包, 预解释, this关键字, call, apply

15)原型和原型链16)面向对象17)AJAX, 跨域18)HTML5本地存储

阶段五：Python Web后端开发

Django

框架开发

1)概述2)模型层3)ORM4)视图层5)MTV6)Django表单7)管理员工具8)Django网站部署9)Redis数据库

Nginx配置和uWSGI部署

RESTful接口开发

Flask框架开发

1)概述2)模型层3)用户身份验证框架4)SQLAlchemy应用5)Flask网站部署6)Web开发项目

电商平台项目

B BS论坛系统

阶段六：爬虫和数据分析

第一个Python

网络爬虫

1)什么是爬虫2)一起编写第一个爬虫

专业HTTP分析工具Fiddler的使用

1)Fiddler 用户界面2)Fiddler 主菜单3)Fiddler 工具栏4)信任 Fiddler 证书5)Inspector6)保存\导入\导出数据流7)使用Fiddler检测手机流量8)Fiddler自动生成爬虫代码

实际爬虫

Python编码问题

1)vim中如何查看文件编码2)str编码转换3)print函数如何处理编码4)浏览器如何推断网页编码

5)使用Python推测一个文件的编码并给出推断概率

6)Windows 命令行编码查看与设置

7)如何解决Windows命令行的乱码问题

urllib2 的使用

1)urllib2请求返回网页

2)urllib2使用代理访问网页

3)urllib2修改header

TesseractOCR语言模型爬取使用带验证码登录的网站

1)Tesseract 使用介绍

2)Tesseract 语言模型训练

3)带验证码网站登录示例

Beautiful Soup

1)bs4解析器选择2)lxml解析器安装与使用

XPath & CSS

选择器

1)XPath语法讲解2)XPath 选择示例3)浏览器对XPath的支持4)CSS选择器原理5)CSS选择器使用实例

PhantomJS

1)安装2)脚本传参3)页面加载4)Code Evaluation5)DOM 操作6)网络请求及响应

Selenium

Webdriver

1)元素的定位2)添加等待时间3)打印信息4)浏览器的操作5)浏览器前进后退6)键盘事件

Scrapy

大型框架使用代理服务器爬取

1)鼠标事件2)定位一组元素3)上传文件4)下拉框处理5)调用JavaScript脚本6)控制浏览器滚动条7)原理解析8)代理ip的获取9)代理ip的使用10)架构概览11)Spider12)Selector13)Item14)Scrapy Shell15)Item Pileline

Scrapy

分布式集群多代理爬虫Redis

分布式集群Redis MongoDB在爬虫里的应用

1)Requests and Responses

2)Link Extractor

3)Logging

4)编写应用MongoDB的Scrapy-Redis 爬虫

5)应用之前讲过的多代理技术\分布式爬虫技术\Redis集群技术, 编写一个大型房源网站整站遍历抓取爬虫项目

数据分析

工具与模块

1)Numpy2)Pandas3)Scipy4)Matplotlib5)Seaborn6)Scikit-Learn

阶段七：Python人工智能

机器学习

1)机器学习概述与定义2)数据预处理3)线性回归算法4)KNN K近邻算法5)逻辑回归算法6)梯度下降算法7)牛顿法与拟牛顿法8)决策树算法9)Bagging集成算法10)Adaboost算法11)GBDT算法12)XGboost和lightGBM算法13)支持向量机14)聚类算法15)PCA主成分分析算法16)LDA降维17)朴素贝叶斯算法18)神经网络

深度学习

1)深度学习Tensorflow基础2)深度神经网络DNN3)卷积神经网络CNN4)深度学习基于GPU运算搭建

5)深度学习TensorFlow框架high-level API Slim库

6)深度学习Tensorboard训练可视化7)深度学习框架Keras8)词向量模型Word2Vec深度学习版9)对抗神经网络GAN10)卷积经典模型AlexNet11)卷积经典模型VGG-1612)卷积经典模型Google InecptionV313)迁移学习fine-tuning14)高维空间绘图T-SNE15)梯度消失的解决16)梯度消失的解决17)optimizer的调优

资料获取方式：

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希望Python的这套可以帮助到正在进步成长的你，愿你坚持不懈，财源广进~