用Python进行web开发需要学习啥?

Posted 2023-04-19

需要学习Linux、xhtml、css、javascript、数据库(关系型、nosql等)和需求分析等内容。

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它逐渐被广泛应用于处理系统管理任务和Web编程。Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。

由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。

想要做一名web前端开发工程师必须掌握基本的Web前端开发技术，其中包括：CSS、HTML、DOM、BOM、Ajax、JavaScript等，在掌握这些技术的同时，还要清楚地了解它们在不同浏览器上的兼容情况、渲染原理和存在的Bug。

参考技术A 　　HTML（超文本标记语言）是网页的核心，学好HTML是成为Web开发人员的基本条件。HTML很容易学习的，但也很容易误用，要学精还得费点功夫。
　　随着HTML5的发展和普及，了解HTML5也将成为Web开发人员的必修课。
　　涉及到网页外观时，就需要学习CSS了，它可以帮你把网页做得更美观。
　　利用HTML和CSS模拟一些你所见过的网站的排版和布局（色彩，图片，文字样式等等）。
　第二步：学习javascript,了解DOM
　　JavaScript是一种能让你的网页更加生动活泼的程序语言。学习JavaScript的基本语法，学会用javascript操作网页中dom元素。
　　接着学习使用一些javascript库，比如jquery是大部分WEB开发人员都喜欢用的，通过Jquery可以有效的提高JavaScript的开发效率。
　第三步：了解Web服务器
　　你不必在这上面花太多精力，但对IIS、Apache基本配置要掌握，这方面的知识学起来也相对容易，不会花多长时间。
　　学习一点Unix和Linux的基本知识，因为大部分Web服务器都运行在Unix和Linux平台上。
　第四步: 学好一门服务器端脚本语言
　　服务器端脚本编程（后台开发）也是Web开发人员的基本功之一，你只需挑选一个服务器端脚本语言，然后学好它。
　　目前流行的服务器脚本语言有：php、asp.net、jsp、ruby、python、等。
　第五步：学习数据库及SQL语法
　　要构建动态页面通常会使用到数据库，常用的数据库有SQLServer、Oracle、mysql 等，它们都会遵循标准的SQL原则。
　　通常asp.net 程序使用SqlServer数据库，PHP、java使用Oracle、MySQL数据库。
　第六步：综合实战
　　选一个你喜欢的后台编程语言，结合之前学到的html,css,javascript 前端技术，实现一个简单的留言本、论坛程序、进而实现一个简单的CMS（内容管理系统）
　第七步：学习使用Web框架
　　当你掌握了HTML，CSS，JavaScript和服务器端脚本语言后，就应该找一个Web框架加快你的Web开发速度，使用框架可以节约你很多时间。
　　比如.net的MVC，JAVA 的SSH，php的cakephp、CodeIgniter、zend，ruby的ROR，python的dijango等等，其实里面都有一些相通之处。
　　整个开发过程你还可能会学习到一些工具的使用：
　　Visio，Dreamweaver，Vistual Studio、elipse、(Vim, EditPlus, Notpad++)、sqlserver、phpmyadmin，各种浏览器以及FireBug的插件，IE下的WebDevelopmentHelper、IETester等。如果你足够用心，你还发掘出很多不错的资源，例如MSDN，W3cSchool，一些前辈的博客，一些技术论坛等等，这都是你未来前进道路上的财富。如还想深入研究，学学http协议,理解什么是无状态，不然你永远做不好WEB开发，研究web程序服务端运行原理，还有tcp/ip,udp协议等。
　　从最简单的HTML到Web框架，内容还是不少，要想精通这里的每一样技术，都得下苦功夫才行。半年的时间，足够你对web开发产生一个有效的认识，这个时候，再思考你进一步学习的方向吧。 参考技术B

1 写在前面  　　

在没有接触互联网这个行业的时候，我就一直很好奇网站是怎么构建的。现在虽然从事互联网相关的工作，但是也一直没有接触过Web开发之类的东西，但是兴趣终归还是要有的，而且是需要自己动手去实践的。Web开发的途径有好多种，比如传统的.Net，还有很火爆的Java。

Python作为一种灵活好学的脚本语言，已经越来越受程序员的欢迎和热捧，甚至成为程序员的必备技能。Django是Python的Web开放框架，好多人说学习Python就是在学Django，从这也可以看出Django的强大。博主也是刚刚接触Django，纯属个人兴趣爱好，望与广大博友共同学习和讨论。   

2 什么是Web开发？   　　

在介绍什么是Web开发之前，先简单提及一下大家熟悉的WWW。WWW（World Wide Web）简称万维网。通俗地说，WWW是一套技术规范，它里面包含很多技术和协议，例如html技术、url、http协议等。人们通过这套技术规范，可以对Internet网络上主机的资源进行描述，进而可以通过一个WWW的客户端访问这些资源。常用的WWW客户端有IE、Foxfire等浏览器。由于WWW技术的出现，人们可以在世界上的任何一个角落，通过一个浏览器访问因特网上任何一台远程计算机上的资源，或与远程计算机进行通讯。20世纪由于WWW技术的出现，因而诞生了“地球村”的概念。

对于python初学者来说，能找到一个好老师学习格外重要，这能决定你是不是可以做出好的项目，在python开发的路上越走越轻松，如果现在的你缺乏学习经验，找不到老师指导你学习，可以加企 鹅扣-Q前面112再加上中间的983以及最后四位数4903，连在一起就可以了。

而Web就是用来表示Internet主机上供外界访问的资源的。在英语中web即表示网页的意思，网页也统称为web资源。Internet上供外界访问的Web资源主要分为如下两类：  　　静态web资源：指web页面中供人们浏览的数据始终是不变的，例如，html页面；  　　

动态web资源：指web页面中供人们浏览的数据是由程序产生的，不同时间点访问web页面看到的内容各不相同。  　　

微软对Web开发的定义：Web开发是一个指代网页或网站编写过程的广义术语。这些页面可能是类似于文档的简单文本和图形。页面也可以是交互式的，或显示变化的信息。编写交互式服务器页面略微复杂一些，但却可以实现更丰富的网站。如今的大多数页面都是交互式的，并提供了购物车、动态可视化甚至复杂的社交网络等现代在线服务。  　　

通俗的说,web开发就是我们说的做网站。它分为网页部分和逻辑部分也就是我们说的前台与后台，前台负责与用户的交互，显示数据。用到HTML显示数据，CSS控制样式，JS编写复杂交互。后台编写处理这些逻辑的程序，可以用C#，java，php等语言。

参考技术C 2017最全的Python视频教程
python基础教程：http://pan.baidu.com/s/1qYTZiNE
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可以看下教程，希望能帮到你。

python需要学习啥内容?

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