怎样规划python学习路线?

Posted 2023-05-08

现在，python在各行各业都有十分广泛的应用，而且近几年的市场需求也不断扩大，未来的发展前景也十分广阔，许多小伙伴想要去学习python来提高自己的职场竞争力。那么，怎样规划python学习路线呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

第一步：python基础

必学知识：python基础语法、字符串、安装python相关软件。

在这一阶段大家主要是对python有一个初步了解，建立正确的python编程逻辑。

第二步：python编程

必学知识：Pandas数据清洗、python爬虫、python数据可视化(Matplotlib、Seaborn、Pyecharts)、python机器学习算法等。

第二阶段主要是提高利用python各种工具进行数据分析的能力，需要具有使用python进行数据分析整体思路、并针对业务做出模型最优化选择，善用机器学习解决用户画像、精准营销、风险管理等商业问题。

第三步：分方向发展

这一阶段需要分方向发展了，一般来说分为技术和业务两个方面。如果想要在技术方面有所成就，可以进一步学习数据科学家或者人工智能相关知识。如果选择业务方面，就要以企业的运营和管理者为目标而努力。前者的话，对技术方面要求比较高，除了学习python高级编程之外，需要进一步学习机器学习、深度学习、技术开发、人体网络工学等内容。后者需要加深对业务以及整个行业市场的了解，利用python制作企业以及行业的数据分析报告，从而预测出未来行业的发张趋势，做出正确决策。

关于Python有哪些常用的数据类型，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

参考技术A 阶段一：Python开发基础

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。
阶段九：自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。 参考技术B

分享一份完整的Python学习路线图，可以参考下

作为Java程序员应该怎样去规划自己的学习路线？经验分享

一、服务发布简介

分布式系统架构下，服务发布是一件很麻烦的事情，特别是在构建自动发布流程和灰度测试的策略两个核心方面。通常情况下如果不涉及数据层面的灰度流程，服务可以灰度上线，或者滚动上线，这两种方式很常用；如果涉及到数据灰度，则可能需要中间服务做不同版本数据之间追平，或者停机维护一次性处理好数据和上线问题，不过后面这种方式风险较大。

二、蓝绿部署

新版本上线的时候，并不停掉老版本，新旧两个版本同时运行，通常还会在负载均衡的策略上倾向于旧版本服务处理请求，这样新版本就有一个执行的观察期过渡期，等到新版本平稳运行一段时间后，再把请求都发到新版服务上，旧版本服务完成下线。这种方式在分布式架构下很少使用，对服务器要求过高。

三、滚动发布

滚动发布可以避免蓝绿部署的服务器资源占用问，首先发布一台新版本服务，然后停掉一台老版本服务，新版服务经过观察之后，再逐步替换掉所有老版本的服务，这样服务的环境变动比较频繁，相对不稳定。

四、灰度发布

上述两种方式在普通业务场景下都还算好操作，分布式系统下的灰度发布复杂程序相对高很多，基础流程如下：

新版本上线，可能涉及分布式下多个灰度服务，因此在服务在整个链路上分发时，都要判断下个请求是路由到正常服务还是灰度服务，还要对灰度服务做请求的权重控制，不能让灰度服务处理大量的请求。

实际策略：在实际的分布式系统灰度发布流程，通常会采用如下一个策略：

• 配置一个灰度是否开启的标识；
• 配置一批灰度账户，通常内部人员；
• 配置灰度服务版本标识；
• 请求在链路执行时，判断灰度是否开启；
• 判断当前用户身份是否是灰度测试账号；
• 获取当前可以请求的服务列表；
• 根据灰度服务版本选择请求的具体服务；

这个流程非常的复杂，需要很多自定义的策略，还要熟悉分布式框架的底层API原理，要二次重写来适配灰度策略，设计重写原生API还容易触发一些惊喜问题。

五、数据库灰度

如果说最难处理的灰度模式是什么，就是数据库的版本灰度问题，通常业务对数据库改造升级，实际都是通过停机维护来处理的，可能很多开发都经历过，发布停服公告，然后在指定时间内把数据全部追平或者二次搬运，再重新提供服务。但是总有些业务场景是不能停机维护的，处理灰度数据的基本策略如下：

该模式中，除了正常的灰度流程之外，需要在灰度数据库和正常数据中间提供一个数据调配服务，用来解决如下问题：灰度数据库缺失数据，需要临时从正常库拉取，灰度版本失败，新数据需要重新整合写入原本正常库；灰度版本成功，旧版数据迁移等；最终保证数据的平稳升级。

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