Python所有的学习路线，你要的知识体系在这，千万别做了无用功

Posted 2021-09-09 python可乐编程

前言

一直以来都有很多想学习Python的朋友们问我，学Python怎么学？爬虫和数据分析怎么学？web开发的学习路线能教教我吗？

我先告诉大家一个点，不管你是报了什么培训班，还是自己在通过各种渠道自学，你一定要注重一个东西：完整的知识体系。

感觉很迷茫？学了一段时间还是不入流？很大一部分原因是因为你没有一个完整的知识体系，你不知道自己现在的进度、未来的方向。

端午三天，虽然回了乡下，但还是抽时间去做了Python所有方向的学习路线，今天分享给大家。

一、Python入门

初学者都会比较好奇，学了这么久Python，什么程度才叫入门了呢？

每个人对技术的认知都不尽相同，在我个人看来，你学完以下这些东西就可以算是入门了，为什么？因为以下这些东西是Python进阶各个方向都必备的基础知识，你进阶去学爬虫或者web开发等方向，你都得先学会它们。

因为知识点放在一起比较多，我把它们稍加区分成基础和高级编程两块，对于每一个自学的人，按照这个体系去打好基础，你未来的路会走得更稳重。

适用人群：零基础/基础不扎实者，学Python都从这里开始

 

 

二、爬虫

爬虫作为一个热门的方向，不管是在自己兼职还是当成辅助技能提高工作效率，都是很不错的选择，当然了，还有一些以此为主职业的爬虫工程师。

那么爬虫怎么学习才能成体系？中级水平的爬虫所需要的东西不是很多，参考这个体系去学习，如果能掌握90%,你可以很自信地说你已经精通爬虫。

适用人群：爬虫方向/数据分析方向/非程序员加薪

 

三、数据分析

谁都知道数据是这个时代最为宝贵的东西，但有一个前提就是，你拿到的数据你得懂，一切发挥不出应有功效的数据都是垃圾数据。

数据分析的使命就是发挥数据应有的作用：直接作用和间接作用。

如果你是从事大数据相关工作的IT人士，我建议你掌握但不要止步于下面的数据体系，不要以为会了Numpy、Pandas、Matplotlib就是会了数据分析，真正强大的东西还在后面。

如果你是把数据分析当成一个辅助技能，那么学完下面这些就差不多，它们能满足你大多数的需求。有些小伙伴可能还是非计算机专业且从事非IT类的工作，比如说运营之类的岗位，那么我建议大家学Python入门+爬虫+数据分析就可以了，它们足以提升你在职场的工作效率，不用去全栈、测试等方向浪费时间，对你没什么大的帮助。

适用人群：爬虫方向/数据分析方向/非程序员加薪

 

四、web开发（前/后端）

web开发是程序员职业中的热门，目前来讲，人才缺口依然很大。web开发分为前端、后端、全栈3个方向，目前国内主流的还是前后端分离，前端主要考虑用户体验，后端主要考虑底层业务逻辑、平台稳定和性能，最主要是要看你想做哪一部分？你是喜欢做用户看得见的部分，还是考虑用户看不见的部分。

至于全栈，舆论一直很大，褒贬不一，我的建议是如果时间和精力允许，在技术上追求更全面是不会错的。

适用人群：前端/后端/全栈工程师

 

 

五、自动化测试

自动化测试已是未来的一种趋势，现在很多的企业都要求程序员具备自动化测试的能力，而对于自动化测试这个领域来讲，Python是目前最合适的语言。

适用人群：程序员/测试工程师

 

六、机器学习

机器学习是通往人工智能的必经之路，难度也比前面的大很多，与算法打交道是家常便饭，高付出也会带来高回报，薪资待遇很不错。虽然Python在这方面确实很强，但提醒大家一点，这个领域的门槛比较高，本科生基本无缘，建议上了硕士以上学历再考虑进入这个行业。

 

寄语

上面就是Python所有方向的学习路线了，把你感兴趣的方向掌握了90%之后，你去找工作不是什么问题的。

有些细心的朋友可能会发现，我没放人工智能的学习路线。说实在的，人工智能比机器学习要广泛很多，它已经不是某一门语言就能单独完成的事情了，所以这里不做推荐。

同样的，网络安全工程师我也没有放进去谈，虽然Python也能做网络安全方面的事情，但对于一个成熟的网络安全工程师甚至红、H客而言，你需要精通的语言可不止1门而已了，又或者说，这已经不是语言工具层面的问题了。

那么，祝大家在学习的路上，学有所成。

 

不知不觉已经破了2万粉了，一如既往地送你们东西，干货主要有：

①　2000多本Python电子书（主流和经典的书籍应该都有了）

②　Python标准库资料（最全中文版）

③　项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）

④　Python基础入门、爬虫、web开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）

⑤ Python学习路线图（告别不入流的学习）

如果您用得到

当然在学习Python的道路上肯定会困难，没有好的学习资料，怎么去学习呢？
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