毫无头绪的自学Python,你可能连门槛都摸不到![通俗易懂]

毫无头绪的自学Python,你可能连门槛都摸不到![通俗易懂]目前的IT行业发展日趋迅猛,IT产业的产值成倍增长,不少人都打算从零基础开始学习python。对于零基础的初学者来说,最迷茫的是不知道怎样开始学习?那这里小编为大家规划了一条零基础自学必看pyth

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

目前的IT行业发展日趋迅猛,IT产业的产值成倍增长,不少人都打算从零基础开始学习python

对于零基础的初学者来说,最迷茫的是不知道怎样开始学习?

那这里小编为大家规划了一条零基础自学必看python学习路线,可以快速入门。

不用太感谢~嘻嘻(╹▽╹)

在这里插入图片描述

 

致新手入门

学习python之前要理清楚学习路线,首先学习什么,在学习什么,然后在配合自己的时间,结合视频以及路线学习。

小编这边推荐:

第一个月1-5天学安装Python、pycharm等环境搭建,6-13 天学习基础语法。不过注意一点:面向对象和正则以及数据库会比较难一点,可以在花个14-20天时间专门攻克这一块,21-23巩固复习,24-30做基础练习题。

第二个月1-7天爬虫入门,8-29天学习爬虫项目以及框架。

第三个月1-10天操作项目演练。合理安排学习时间,python越学越上手(▽)

在这里插入图片描述

一、第一个Python程序

  • Python的介绍
  • Python运行代码
  • 第一个helloworld程序、注意点
  • Python的交互模式,iPython
  • Python环境搭建

二、Python基础语法

  • Python 基础语法
  • Python 变量类型
  • Python 运算符
  • Python 条件语句
  • Python 循环语句
  • Python While 循环语句
  • Python for 循环语句
  • Python 循环嵌套
  • Python break 语句
  • Python continue语句
  • Python pass 语句
  • Python Number(数字)
  • Python 字符串
  • Python 列表(List)
  • Python元组
  • Python 字典(Dictionary)
  • Python 日期和时间
  • Python 函数
  • Python 模块
  • Python 文件I/O
  • Python File 方法
  • Python 异常处理
  • Python OS 文件/目录方法
  • Python内置函数

三、Python数据结构

  • 列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)、集合(set)基本操作
  • 迭代器和生成器
  • 序列化Python对象
  • 数据编码与处理
  • Python函数详解
  • 类与对象
  • 模块和包
  • 网络和web编程
  • 并发
  • 测试、调试以及异常
  • C语言扩展
  • Mysql入门
  • Mysql高级
  • Redis入门
  • Redis高级

四、Python爬虫

  • 网络爬虫和相关工具
  • 数据采集和解析
  • 并发下载
  • 多线程
  • 逆向解密解决思路
  • js逆向调试、解析思路
  • 常用js文件定位方法
  • 表单交互和验证码处理
  • 常见反爬策略及应对方案
  • Scrapy爬虫框架入门
  • Scrapy爬虫框架中级
  • Scrapy爬虫框架高级
  • Scrapy爬虫框架分布式实现
  • 实例 – 穷游网字体反爬解析
  • 实例 – 多线程爬取随机网页所有页面
  • 实例:京东商城滑块验证解析
  • 案例:在Chrome浏览器中查看元素XPath语法
  • 项目 – 某电商商品抓取应对反爬机制

五、Python大数据

  • 数据分析
  • 数据统计
  • Numpy基础
  • Numpy进阶
  • 数据处理-Pandas基础
  • 数据处理-Pandas进阶
  • 数据结构:栈、队列、字典、元组、树、链表
  • 数据可视化-Matplotlib基础
  • 数据可视化-Matplotlib进阶
  • Matplotlib数据可视化巩固训练
  • seaborn可视化之categorial visualization(分类)、distribution visualization(变量分布)
  • 数据可视化扩展
  • 数据分析项目(金融丶电商丶物流丶气象丶信息)
  • 项目:电商(京东 淘宝 拼多多)用户行为可视化

六、Python大数据-机器学习

  • 数据特征分析
  • 数据降维实现因子分析
  • 机器学习初体验(一)-监督学习
  • 机器学习初体验(二)-无监督学习
  • 逻辑回归
  • K-Means聚类算法
  • KNN分类?葡萄酒?质量
  • 口普查数据集的预测分类
  • 递归特征消除 (RFE)
  • ROC 曲线 & AUC
  • Feature Importance(特征重要性)
  • Thinking inProbabilities(分类概率)
  • 随机森林预测实战
  • 决策树建模
  • 机器学习扩展-关于数据集转换
  • scikit-learn计算(扩展)
  • 数据分析与算法建模实战

实战项目注意:

项目实践 在这个阶段,一定要多动手实践,查找和处理过程中遇到的错误和异常,遇到问题多上网搜索,然而,自学起来是很难有项目实践机会。

这个其实就是Python的项目实践阶段,在自学过程中,自己做项目可能会遇到很多困难,如果有个老师带着你做的话,那么就会事半功倍。

项目经验才是你提升技术能力的最快捷径。

当你经历了上述的阶段后,相信你已经在编程的世界中迈出了最为关键的一步。

然而学习是永无止境的,你要记住在编程的道路上,没有捷径,只有努力的汗水可以浇灌成功的果实。

结言:

因为太多啦,做了个图,详细内容可以看图哈

相信只要你平时肯主动学习、多思考、多动手实操,一定能够在短时间内提高自己的能力,并在IT这个道路上,施展自己的才华,体现出自身的价值,找到事业的归属感!加油!

毫无头绪的自学Python,你可能连门槛都摸不到![通俗易懂]

毫无头绪的自学Python,你可能连门槛都摸不到![通俗易懂]

我是白又白i,一名喜欢分享知识的程序媛❤️

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