一句話概括：需要拿著遊標卡尺學習的語言
python是一款伺服器端解釋型開源非編譯腳本語言。它常被暱稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕鬆地聯結在一起。
Python的優勢：Python學習簡單，被譽為「最易學習的語言」。
Python的不足：Python存在一些只在特定情況下才會出現（無法重現）的bug。
職業路線：
（1）用Django框架進行web開發：和Java沒什麼兩樣。
（2）用PIL框架進行圖形處理
（3）物聯網：Raspberry Pi等物聯網平台都選擇了Python作為開發語言
（4）Python有一個無所不能的Hack庫，如果認為「打工時不可能打工的」就去當一個自由的黑客吧
1、Python基礎語法的掌握
1. Python基礎語法的掌握是必備技能，認識到了Python語言的優雅，即使你之前用過其他開發語言，也會轉到Python的行列中
2. 掌握字符串的解析
3. 未來你會意識到各種各樣的程序直接就是把字符串傳來傳去，包括海量日誌分析，日誌即字符串，所以字符串操作就是未來做項目的基礎對文件的操作
4. Linux中一切皆文件，對文件的操作掌握了那麼你會發現在此時你有能力將之前的Linux中的Shell腳本改寫成Python腳本，至於為啥要改寫？腳本更加簡潔、易讀嘛！
5. 掌握面向對象的思想
6. 面向對象思想對於開發程式設計師來說，不管未來你選擇做哪一方面，使用什麼語言開發，都是必須要掌握的，對於一個開發企業級的持續可擴展的項目至關重要
7. 掌握常見設計模式和排序算法
8. 設計模式的掌握可以讓你的項目變得更好維護，是一種經驗的總結，排序算法很多種，項目經常會有取TopN的需求，所以常見設計模式和算法排序面試官們很喜歡問，也是為後面的項目打好一個紮實的基礎
2、Python的應用方向
1.常規軟體開發
Python支持函數式編程和OOP面向對象編程，能夠承擔任何種類軟體的開發工作，因此常規的軟體開發、腳本編寫、網絡編程等都屬於標配能力。
2.科學計算
隨著NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等眾多程序庫的開發，Python越來越適合於做科學計算、繪製高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用範圍更廣泛，有更多的程序庫的支持。雖然Matlab中的許多高級功能和toolbox目前還是無法替代的，不過在日常的科研開發之中仍然有很多的工作是可以用Python代勞的。
3.自動化運維
這幾乎是Python應用的自留地，作為運維工程師首選的程式語言，Python在自動化運維方面已經深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自動化平台。
4.雲計算
開源雲計算解決方案OpenStack就是基於Python開發的，搞雲計算的同學都懂的。
5.WEB開發
基於Python的Web開發框架不要太多，比如耳熟能詳的Django，還有Tornado，Flask。其中的Python+Django架構，應用範圍非常廣，開發速度非常快，學習門檻也很低，能夠幫助你快速的搭建起可用的WEB服務。
6.網絡爬蟲
也稱網絡蜘蛛，是大數據行業獲取數據的核心工具。沒有網絡爬蟲自動地、不分晝夜地、高智能地在網際網路上爬取免費的數據，那些大數據相關的公司恐怕要少四分之三。能夠編寫網絡爬蟲的程式語言有不少，但Python絕對是其中的主流之一，其Scripy爬蟲框架應用非常廣泛。
7.數據分析
在大量數據的基礎上，結合科學計算、機器學習等技術，對數據進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大數據行業的基石。Python是數據分析的主流語言之一。
8.人工智慧
Python在人工智慧大範疇領域內的機器學習、神經網絡、深度學習等方面都是主流的程式語言，得到廣泛的支持和應用。
如果你處於想學python或者正在學習python，python的教程不少了吧，但是是最新的嗎？
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2019Python自學教程全新升級為《Python+數據分析+機器學習》，七大階段能力逐級提升，打造技能更全面的全棧工程師。
階段一：Python基礎知識和高級特性
Python語法基礎
Python字符串解析
Python時間和日曆
Python文件操作
Python面向對象
並發編程
函數式編程
正則表達式
設計模式
排序算法
異常
模塊
階段二：Linux基礎
shell操作
系統管理
常見Linux系統
HDFS搭建
階段三：資料庫原理和sql優化
Linux下MySQL資料庫
資料庫設計和SQL標準
Python資料庫操作的庫
Linux下MongoDB非關係型資料庫
SQL優化和資料庫優化
ORM對象關係映射基本思想
階段四：前端web開發
Html
CSS
PC端頁面開發實戰流程
Bootstrap
html5和css3
JavaScript
JQuery
階段五：Python Web後端開發
Django 框架開發
Nginx配置和uWSGI部署
RESTful接口開發
Flask框架開發
電商平台項目
BBS論壇系統
階段六：爬蟲和數據分析
第一個Python網絡爬蟲
專業HTTP分析工具Fiddler的使用
實際爬蟲
Python編碼問題
urllib2 的使用
TesseractOCR語言模型爬取使用帶驗證碼登錄的網站
Beautiful Soup
XPath & CSS選擇器
PhantomJS
Selenium Webdriver
Scrapy大型框架使用代理伺服器爬取
Scrapy分布式集群多代理爬蟲Redis分布式集群
Redis MongoDB在爬蟲里的應用
數據分析工具與模塊
階段七：Python人工智慧
機器學習
深度學習