python需要学习啥内容?

Posted 2023-03-09

Python的学习内容还是比较多的，我们将学习的过程划分为4个阶段，每个阶段学习对应的内容，具体的学习顺序如下：

Python学习顺序：

①Python软件开发基础

掌握计算机的构成和工作原理

会使用Linux常用工具

熟练使用Docker的基本命令

建立Python开发环境，并使用print输出

使用Python完成字符串的各种操作

使用Python re模块进行程序设计

使用Python创建文件、访问、删除文件

掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包

②Python软件开发进阶

能够使用Python面向对象方法开发软件

能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作

掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发

能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件

能开发多进程、多线程软件

③Python全栈式WEB工程师

能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓

能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧

④Python多领域开发

能够使用Python熟练编写爬虫软件

能够熟练使用Python库进行数据分析

招聘网站Python招聘职位数据爬取分析

掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别

掌握基本设计模式、常用算法

掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设python专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

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参考技术A

python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！

感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。

第 1章　从数学建模到人工智能

1.1　数学建模

1.1.1　数学建模与人工智能

1.1.2　数学建模中的常见问题

1.2　人工智能下的数学

1.2.1　统计量

1.2.2　矩阵概念及运算

1.2.3　概率论与数理统计

1.2.4　高等数学——导数、微分、不定积分、定积分

第2章 Python快速入门

2.1　安装Python

2.1.1　Python安装步骤

2.1.2　IDE的选择

2.2　Python基本操作

2.2.1　第 一个小程序

2.2.2　注释与格式化输出

2.2.3　列表、元组、字典

2.2.4　条件语句与循环语句

2.2.5　break、continue、pass

2.3　Python高级操作

2.3.1　lambda

2.3.2　map

2.3.3　filter

第3章　Python科学计算库NumPy

3.1　NumPy简介与安装

3.1.1　NumPy简介

3.1.2　NumPy安装

3.2　基本操作

3.2.1　初识NumPy

3.2.2　NumPy数组类型

3.2.3　NumPy创建数组

3.2.4　索引与切片

3.2.5　矩阵合并与分割

3.2.6　矩阵运算与线性代数

3.2.7　NumPy的广播机制

3.2.8　NumPy统计函数

3.2.9　NumPy排序、搜索

3.2.10　NumPy数据的保存

第4章　常用科学计算模块快速入门

4.1　Pandas科学计算库

4.1.1　初识Pandas

4.1.2　Pandas基本操作

4.2　Matplotlib可视化图库

4.2.1　初识Matplotlib

4.2.2　Matplotlib基本操作

4.2.3　Matplotlib绘图案例

4.3　SciPy科学计算库

4.3.1　初识SciPy

4.3.2　SciPy基本操作

4.3.3　SciPy图像处理案例

第5章　Python网络爬虫

5.1　爬虫基础

5.1.1　初识爬虫

5.1.2　网络爬虫的算法

5.2　爬虫入门实战

5.2.1　调用API

5.2.2　爬虫实战

5.3　爬虫进阶—高效率爬虫

5.3.1　多进程

5.3.2　多线程

5.3.3　协程

5.3.4　小结

第6章　Python数据存储

6.1　关系型数据库mysql

6.1.1　初识MySQL

6.1.2　Python操作MySQL

6.2　NoSQL之MongoDB

6.2.1　初识NoSQL

6.2.2　Python操作MongoDB

6.3　本章小结

6.3.1　数据库基本理论

6.3.2　数据库结合

6.3.3　结束语

第7章　Python数据分析

7.1　数据获取

7.1.1　从键盘获取数据

7.1.2　文件的读取与写入

7.1.3　Pandas读写操作

7.2　数据分析案例

7.2.1　普查数据统计分析案例

7.2.2　小结

第8章　自然语言处理

8.1　Jieba分词基础

8.1.1　Jieba中文分词

8.1.2　Jieba分词的3种模式

8.1.3　标注词性与添加定义词

8.2　关键词提取

8.2.1　TF-IDF关键词提取

8.2.2　TextRank关键词提取

8.3　word2vec介绍

8.3.1　word2vec基础原理简介

8.3.2　word2vec训练模型

8.3.3　基于gensim的word2vec实战

第9章　从回归分析到算法基础

9.1　回归分析简介

9.1.1　“回归”一词的来源

9.1.2　回归与相关

9.1.3　回归模型的划分与应用

9.2　线性回归分析实战

9.2.1　线性回归的建立与求解

9.2.2　Python求解回归模型案例

9.2.3　检验、预测与控制

第10章 从K-Means聚类看算法调参

10.1　K-Means基本概述

10.1.1　K-Means简介

10.1.2　目标函数

10.1.3　算法流程

10.1.4　算法优缺点分析

10.2　K-Means实战

第11章 从决策树看算法升级

11.1　决策树基本简介

11.2　经典算法介绍

11.2.1　信息熵

11.2.2　信息增益

11.2.3　信息增益率

11.2.4　基尼系数

11.2.5　小结

11.3　决策树实战

11.3.1　决策树回归

11.3.2　决策树的分类

第12章 从朴素贝叶斯看算法多变　193

12.1　朴素贝叶斯简介

12.1.1　认识朴素贝叶斯

12.1.2　朴素贝叶斯分类的工作过程

12.1.3　朴素贝叶斯算法的优缺点

12.2　3种朴素贝叶斯实战

第13章 从推荐系统看算法场景

13.1　推荐系统简介

13.1.1　推荐系统的发展

13.1.2　协同过滤

13.2　基于文本的推荐

13.2.1　标签与知识图谱推荐案例

13.2.2　小结

第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅

14.1　初识TensorFlow

14.1.1　什么是TensorFlow

14.1.2　安装TensorFlow

14.1.3　TensorFlow基本概念与原理

14.2　TensorFlow数据结构

14.2.1　阶

14.2.2　形状

14.2.3　数据类型

14.3　生成数据十二法

14.3.1　生成Tensor

14.3.2　生成序列

14.3.3　生成随机数

14.4　TensorFlow实战

希望对你有帮助！！！

参考技术B 学习Python编程需要学习：
第一阶段：Python语言及应用
课程内容：Python语言基bai础，面向对象设计，多线程编程，数据库交互技术，前端特效，Web框架，爬虫框架，网络编程
掌握技能：
（1）掌握Python语言语法及面向对象设计；
（2）掌握Python多线程并发编程技术，数据库交互技术，为大数据分析及挖掘做准备；
（3）掌握三大Python后端框架结构，解决Web前后端开发问题；
（4）掌握分布式多线程大型爬虫技术，开发企业级爬虫程序；
（5）掌握与机器学习、深度学习相关的基础数学知识，训练学员逻辑能力、分析能力，为人工智能算法的学习做好知识储备。
第二阶段：机器学习与数据分析
课程内容：机器学习概述，监督学习，非监督学习，数据处理，模型调优，数据分析，可视化，项目实战
掌握技能：
（1）进入人工智能领域，掌握机器学习及数据分析基本概念；
（2）掌握机器学习经典算法相关原理及优化过程；
（3）掌握数据处理基本方法，结合实际项目实现数据可视化操作，完成数据分析应用。
第三阶段：深度学习
课程内容：深度学习概述，TensorFlow基础及应用，神经网络，多层LSTM，自动编码器，生成对抗网络，小样本学习技术，项目实战
掌握技能：
（1）掌握TensorFlow、BP神经网络、CNN卷积神经网络、递归神经网等深度学习算法；
（2）掌握自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络等基本应用；
（3）掌握深度学习前沿技术，并根据不同项目选择不同的技术解决方案；
（4）掌握小样本技术，及与深度学习融合的相关方法，为企业样本不足情况提供解决方案。
第四阶段：图像处理技术
课程内容：图像基础知识，图像操作及运算，图像几何变换，图像形态学，图像轮廓，图像统计学，图像滤波，项目实战
掌握技能：
（1）掌握图像处理技术相关基础知识；
（2）掌握图像降噪、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术应用技巧；
（3）掌握图像与前沿深度学习处理方法的结合方法；
（4）掌握前沿深度学习模型，实现图像分类、目标检测、模式识别等主要应用。 参考技术C 有C基础 最多一天搞定。
什么基础也没有 那得从计算机原理开始学（二进制转十进制啥的 哈希不哈希啥的） 得学个三四个月 参考技术D 最好学一下高等数学