0基础学习python怎么入门呢？

Posted 2023-03-17

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零基础学python课程。Python是目前最流行的动态脚本语言之一。本课程由浅入深，全面、系统地介绍了使用Python进行开发的各种知识和技巧。 包括Python环境的安装和配置、Python的基本语法、模块和函数、内置数据结构、字符串和文件的处理、正则表达式的使用、异常的捕获和处理、面向对象的语言特性和设计、Python的数据库编程、Tkinter GUI库的使用、html应用、XML应用、Django网页开发框架的使用、测试驱动开发模式应用、Python中的进程和线程、Python系统管理、网络编程、Python图像处理、Python语言的扩展和嵌入以及Windows下Python开发等。

课程目录：

python语言的特点

python的发展历史与版本

python的安装

python程序的书写规则

基础数据类型

变量的定义和常用操作

序列的概念

字符串的定义和使用

......

参考技术A 零基础学Python的入门学习路径。
第一阶段 - Python 数据科学
Python 基础语法
入门及环境安装 、基本语法与数据类型、控制语句、错误及异常、错误处理方法、异常处理方法 、常用内置函数 、函数创建与使用、Python 高级特性、高级函数、Python 模块、PythonIO 操作 、日期与时间 、类与面向对象 、Python 连接数据库
Python 数据清洗
数字化 Python 模块Numpy、数据分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高级操作
Python 数据可视化
数据可视化基础、MLlib（RDD-Base API）机器学习、MatPlotlib 绘图进阶、高级绘图工具
第二阶段 - 商业数据可视化
Excel 业务分析
Excel 基础技能、Excel 公式函数、图表可视化、人力 & 财务分析案例、商业数据分析方法、商业数据分析报告
mysql 数据库
Mysql 基础操作（一）、Mysql 基础操作（二）、Mysql 中级操作、Mysql 高级操作、电商数据处理案例
PowerBI
初级商业智能应用 （PowerQuery）、初级商业智能应用 （PowerPivot）、初级商业智能应用案例、存储过程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例
统计学基础
微积分、线性代数基础、统计基础
Tableau
Tableau 基本操作、Tableau 绘图、Tableau 数据分析、Tableau 流量分析
SPSS
客户画像、客户价值模型、神经网络、决策树、时间序列
第三阶段 - Python 机器学习
Python 统计分析
数据准备、一元线性回归、多元线性回归、一般 logistic 回归、ogistic 回归与修正
Python 机器学习基础
机器学习入门、KNN 讲义、模型评估方法、模型优化方法、Kmeans、DBSCAN、决策树算法实战
Python 机器学习中级
线性回归、模型优化方法、逻辑回归、朴素贝叶斯、关联规则、协同过滤、推荐系统案例
Python 机器学习高级
集成算法 - 随机森林、集成算法 -AdaBoost、数据处理和特征工程、SVM、神经网络、XGBoost
第四阶段 - 项目实战
电商市场数据挖掘项目实战
项目背景 & 业务逻辑 、指定分析策略 、方法实现与结果 、营销活动设计及结果评价 、撰写数据分析报告
金融风险信用评估项目实战
项目背景 & 业务逻辑 、建模准备 、数据清洗 、模型训练 、模型评估 、模型部署与更新
第五阶段 - 数据采集
爬虫类库解析 、数据解析 、动态网页提取 、验证码、IP 池 、多线程爬虫 、反爬应对措施 、scrapy 框架
第六阶段 - 企业课
团队户外拓展训练 、企业合作项目课程 、管理课程 、沟通表达训练 、职业素养课程
以上就是零基础Python学习路线的所有内容，千锋Python的课程你可以去试试 参考技术B 该如何学习Python呢？
（1）选择学习方向。学习Python主要目的是用语言来解决问题，而不是了解这门语言。Python应用方向有很多，Python基础知识学习完后，应用方向不同需求也不同；虽然Python需要系统化的学习，但是在学习Python的时候，想要告诉大家还是需要提前确定一下自己感兴趣的方向，有针对性的学习更为重要。
（2）规划学习路线。当确定好自己的发展方向之后，下一步就是顺着方向去学习，建立好自己的学习路线。要有系统化的学习路线，需要完成什么样的目标，需要学习哪些知识，需要懂哪些知识，这样每次学习一个部分，就可以有实际的结果输出，结果的输出才可以鼓励进行下一步的学习。
（3）合理规划时间。划好自己的学习时间，每天进度是什么，每天学习几个小时都是需要提前确定的，有计划有规划的去学习，坚持下来才会有意外的收获。
用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机工作。目前有很多种流行的编程语言，如难学的C语言，普遍的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的javascript语言等，Python适合初学者的一种计算机程序设计语言。 参考技术C 主要学习语法就可以。网上有很多公共免费课程，可以先尝试自学下。语法很简单的。了解到如何和定义变量，如果使用就可以了。
有视频教程也有文字课程。然后就是多实践多练习，多写代码就可以了 参考技术D 主要看自己的时间是否允许，可以通过报名培训班进行学习，一般是1-3个月，但学习费用比较高。如果因为工作原因时间不允许也可以选择线上学习，购买一些网上教学视频课程，或者书籍资料都可以学的，主要还是要有耐心，坚持。

如何学习Python呢？那么新手要怎么入门呢？小白必看，内含学习路线

Python应该如何学习入门？零基础学编程或提高办公效率，转行学习Python的伙伴越来越多，对于小白来说如何入门学Python规划自己的学习路线尤为重要，网上有大量的学习资源、书籍、视频教程和博客讲解基础知识，但是比较零散学习起来不成系统。

　　Python全能语言，社区庞大有太多的库和框架。Python应该如何学习入门小编建议选择好Python学习方向、清楚的知道就业方向、规划适合自己的Python学习路径接下来我们具体来看看。

　　1、选择好Python学习方向

　　学习Python的目的不是为了解这门语言，而是为了要学会运用这门语言来解决问题。但Python的应用方向太广了。在Python基础知识学完之后，如果应用方向不同，要学习的东西也会大不同。

• 后端开发
• 熟悉MVC架构，精通Tornado、Django、Flask等框架
• 科学计算
• 精通Pandas. Numpy, Matplotlib等 ，熟悉数据结构与算法
• 网络爬虫
• 精通Scrapy, 了解多线程、多进程、网络通信编程相关知识
• 机器学习
• 了解scikit-learn等，熟练掌握python数据分析、挖掘和建模

　　2、明确Python就业方向

 

       网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。

　　自动化运维：自动化处理大量的运维任务

　　数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果

　　游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中

　　自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。

　　网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站。

　　爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。

　　人工智能：Python由于简便、库多、可读性强、可植入等优点，被作为人工智能的主要开发语言，学Python是进入人工智能行业的切入点。

 

　　3、规划Python学习路线

　　当确定好方向后，建好自己的学习路径。路径个系统性的逻辑主线，每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分就能够有一些实际的成果输出，利用成果产出来形成正向刺激，激励后续的学习。由浅入深学习Python基础、函数、面向对象、模块、异常处理和IO操作、访问MYSQL数据库等Python知识。

　　Python基础内容包括：

　　1.Python简介和安装?
　　2.Python程序、PyCharm的使用?
　　3.Python基础（变量、数据类型、字符串、运算符、列表和元组、条件判断、循环、字典和集合）
　　4.函数（内置函数、自定义函数、变量作用域和命名空间）
　　5.特性（迭代和列表生成式、迭代器和生成器、高阶函数、匿名函数和装饰器）
　　6.面向对象（定义类、构造方法、封装、继承、多态、魔术方法）
　　7.模块（自定义模块、Python标准库、第三方模块的使用，如pyecharts）
　　8.异常处理和IO操作
　　9.访问数据库MySQL

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