毫无头绪的自学Python，你可能连门槛都摸不到！最佳学习路线
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了毫无头绪的自学Python，你可能连门槛都摸不到！最佳学习路线相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Python入门到精通学习路线学习五个点：
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(╹▽╹)
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(▽)
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，做了几个图，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！
小编这边也准备了一个既能学习技术也能交流技术的也能接单的qq群聊 ：881744585【代码也准备好了】
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以上是关于毫无头绪的自学Python，你可能连门槛都摸不到！最佳学习路线的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章