最近有个朋友给我留言，和我谈天，分享了他这段韶光在培训Python编程这一块，本日整理这篇文章，会详细先容0根本学python该如何学，帮助到更多想学习python的朋友，给广大同学朋友方案个适宜学习方案。

他大学学习的运用化学，后来毕业做了2年全栈设计师（PS：设计和前端都不闇练的那种）后来出于对爬虫开拓的喜好（爬图片，爬***）还有人工智能，机器学习，大数据的火热程度的追捧，毅然决然报了培训班，学习韶光半年，学费两万，觉得还挺值得（PS：他便是这么会安慰自己，纵然心里以为特殊亏也。
这不是给培训机构打广告的文章）

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后来出来找事情，几经周折和换事情，现在在期货公司事情，紧张事情是数据处理和剖析，机器学习，自然措辞处理，图像处理等，项目是一个全自动化智能云测试云平台，现大概讲下想转行python的学习路线，当然他的转型之路，可能也代表了大多数和他一样的朋友同学，大学报专业没选好，不知道打算机互联网会这么火，而且出校门步入社会后又没能直接学打算机从事这个行业，摧残浪费蹂躏了很多韶光，而此刻，就根据 大家的心声，站在和大家一样的态度，讲述他专业不是打算机，出来后又没能直接搞打算机互联网的转型python路线。

文本紧张讲述转型的三个方面：web开拓，爬虫，数据剖析与人工智能

python的发展紧张有几个方向：

网络，爬虫，数据剖析，测试，运维，人工智能等，要属当下最火的还是人工智能，好多人冲着人工智能的方向学python，实在人工智能听起来确实很高大上，都想往这方面涌入，但是作为过来人，如果纯挚从编程0根本想转行人工智能还是难度相称大的（大神除外），由于好多搞人工智能的公司会相比拟较大，现在企业又不愿意去培养人，以是招聘时候学历，专业，项目履历，事情年限都相对比样比较硬性的。

虽然门槛比较高，但是想转行python进而转型数据剖析和人工智能也是有很大机会的，毕竟python在海内火起来也没多永劫光，只要按照科学有效的方法学习提升，也是可以很快转型的，由于对运维和测试不是特殊理解，这里不在说这方面的转型路线，先讲web后端开拓、爬虫开拓、数据剖析与人工智能路线。

1，首先是转行python学习路线：

通用必备根本知识 :(这些知识不管是做python哪方面，都是根本知识，必须会）

第一阶段：Python入门（框架再怎么变，基本语法不会变，根本中的根本）

数据类型循环判断常用模块函数，迭代器，装饰器递归，迭代，反射面向工具编程

第二阶段：网络编程（最好能完备搞透彻）

Socket c / s编程，Twisted异步网络框架多线程，多进程，携程gevent，选择\ poll \ epollFTP做事器开拓批量命令，文件分布工具RabbitMQ行列步队，SqlAlchemy ORMReids \ MemCache \ MongoDB缓存数据库

第三阶段：正则表达式和数据库

学习字符串匹配的正则表达式重模块学习的MySQL的数据库（80％以上的公司都在用）学习的Redis的数据库（做网站和爬虫都很主要）学习的MongoDB的数据库

第四阶段：WEB前端根本（坑比较多，多敲）

做WEB当然要懂点基本的前端知识。

html / css根本 原生JS JQuery的的（JS库）Ajax的异步加载 绘图库勾引（理解，最好能节制一种布局框架）

好了，以上便是不管你后面发展那些方面，这些都是根本中的根本，必须要学（我培训班一共学了2个月）

2，转型python的网站后端开拓学习的知识：

Django的（运用广泛的后端框架）tornadoflask（后起之秀的框架）session/中间件/ ORM / CSRF / FORM（一些网络基本的技能知识）

Django，flask，tornado，三个框架各有利害，网页框架我用的Django和flask居多，Django的会以为很多东西都已经封装好了，可以直接用，不用自己手动布局，比如Django的的管理的后台和xadmin后台，flask就相对灵巧多变，至少节制两个框架，***（我在培训班1个半月，学的django和flask2个框架）

3，转型爬虫学习的知识：

requests：发送网页要求，返回数据

xpath：用于网页元素的提取（当然还有BS4，pyquery等，选择顺手的）

selenium：用于真实浏览器访问网页，根据详细情形利用

scrapy：用于大规模快速网页数据爬取

验证码破解：验证码破解建议大家可以多搞点难破解的，比如滑块验证码，淘宝验证码，12306验证码等等，口试常常问到哦

（我在培训班学爬虫学了3周，紧张是requests和scrapy两个框架）

4，转行数据剖析（机器学习，人工智能）学习路线:(培训班学习2个月）

（以下几个模块是数据剖析最常用的库，一定要学好）

1，学习科学打算和剖析包，numpy的和pandas

2，学习可视化，剖析结果可视化的包matplotlib，实现数据绘图展示

3，学习数据挖掘模型，这个包紧张是sklearn，里面的算法基本都有对应的包，但希望大家能对高档数学，概率论，线性代数，信息论的根本理论进行学习，这些算法都是基于数学根本，如果数学理解不透，也只能当一个调包侠（公众年夜众回答：机器学习）

4，神经网络的框架，推举学习TensorFlow或者keras，Karas的是把TensorFlow封装起来的高等包，学习难度比较低。
还有一个更加高等的框架CAFFE，听说很厉害。

5，常见神经网络：回归网络，分类网络，卷积神经网络（CNN）在图像措辞等领域处理方面精良，循环神经网络（RNN）利用韶光序列剖析（RNN LSTM），避免过度拟合。
自编码网络，这个我不理解，也不感兴趣。
神经网络还很多，技能前沿的东西还不知道。

好了，说到这里，基本学习路线就讲完了，下面便是最基本的学习路线总结

转型web ：通用必备知识+2个网页框架

转型爬虫：通用必备知识+爬虫框架

转型数据剖析：通用必备知识+数据剖析库（pandas，numpy的的，matplotlib，sklearn），乃至这些还远远不足用

转型人工智能：通用必备知识+数据剖析库+高档数学+线性代数+概率论+ tensorflow框架

接下来回答大家感兴趣的几个问题：

数据剖析要不要学高数，概率论，线性代数？

如果不想只当调包侠，也不想在事情中由于不理解数学过程太痛楚的话，多补补数学理论吧，至少我事情中打仗到大略的数学观点有：标准差，方差，协方差，协方差矩阵，余弦相似度，导数，对数，偏导，概率论，熵，信息论，矩阵运算，向量的运算等等。
只能说列举的这些是根本中的根本，比这更难的我也正在学。

数据剖析要不要学后端框架？比如Django和flask

以长进程是一个快速转行数据剖析的路线，可能有些先容不是太全，但大致的学习方向就按这个来，就会少走弯路，但实在作为一名蟒开拓者，个人建议最好还能利用一种后端框架，能够搭建网站后端项目也很主要，虽然在公司事情是数据剖析，但是公司常常可能性的会让搭一些大略的项目，艺多不压身，我个人喜好用的Django

数据剖析要不要学前端？（HTML，CSS，JS）

回答是肯定的：必须学，能阅读懂是基本，越闇练深入越好，由于做数据剖析很多都是从爬虫和网络转过来的，而爬虫和网络都对前端技能有一定哀求，比如如下缘故原由：

爬虫读取页面构造，获取标签，你要能看懂HTML

爬虫的很多反爬虫方法基于厉害的JS代码和一些繁芜的CSS，如果不懂，爬虫很难做到深层次

后台项目，至少在PC真个，很多情形下，都哀求后端开拓职员能读懂前端代码

鉴于很多朋友想从事数据剖析，这里不得不提下，Python的数据剖析是一个非常专业的方向，须要有较多的数学理论知识，而且须要有刻苦专研的精神。
既然是编程措辞，就须要写很多代码，他是至少写了10,000行代码了。
末了你还须要理解你自己希望从事什么行业，传统数据挖掘在银行，保险，电信，电商等领域已经很遍及了成熟了。
对付那些高等的神经网络，也便是类似AI领域，在图片语音***识别，自动驾驶，量化投资，机器人等领域也很好的。
很多剖析师都转行做这块了，还是话说回来，想学习的很多，多实践，加油！

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