Python三步走:了解Python+深入Python+學習Python

2019-08-10     程式設計師小姐

一、了解Python

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

二、深入Python

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。

三、學習Python

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

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文章來源: https://twgreatdaily.com/zh-tw/2E8OemwBvvf6VcSZlk_k.html