Python学习路线图(免费视频及参考图书)

之前分享了 Java学习路线图，有需要的小伙伴可以点击蓝字查看，这是比较基础的入门学习内容，想要真正成为一名合格的大佬，还是有很多坑需要踩，有许多的内容去学习，这里仅仅起到抛砖引玉。还有许多小伙伴在私信问Python的相关学习路线，那么我就简单的分享一下Python的学习路线，仅供参考。

Python参考就业路线图

第一部分Python基础阶段

1. Python开发环境（直接上手Python3）
2. Python变量和基本数据结构（字符串、数字、字典、列表、元组等）
3. 流程控制、循环（执行顺序，顺序执行、循环执行、选择执行）
4. 函数与应用（定义函数、调用函数、函数的嵌套、递归函数）
5. 模块和包（标准库和安装三方）
6. 面向对象编程（类对象、实例对象、定义类、实例化对象）
7. 文件操作（Excel打开、编辑、关闭）
8. 异常处理（学会捕捉异常、自定义异常）

Python基础知识跟Java有一些类似，包括流程控制和循环，有相同之处，不过语法有差异，如果之前学习过Java/C/C++ ，那么上手还是比较容易。需要了解模块和包的相关概念，能更加深入的了解Python的便利之处是在于丰富的三方库已经集成了很多的功能，需要安装上相关的库，可以直接使用库的方法。

第二部分Python高级阶段

1. 高阶函数（闭包、装饰器、生成器、迭代器）
2. 并发编程（线程、进程、协程）
3. 数据库编程（三方包的使用）
4. Mysql/MongoDB/Redis（需要学习数据库本身）
5. Linux操作系统（基本的操作语句）

这部分关联的内容比较多，包括linux操作系统，有基本的了解和命令操作，再者数据库本身，SQL语句等也是学习的内容，包括使用python操作的数据库，如何依赖pymysql等等。不管之后的从业方式是web开发还是数据开发，不可避免的是需要学习数据库和Linux。

第三部分Python Web

1. Flask/Django(Python后端框架)
2. Models&Templates(模型对应关系、模板加载、静态资源、模板)
3. Views(路由规则、反向解析、请求和响应、cookice和session、文件上传下载)
4. RESTful（路由语法）
5. HTML、CSS、JS（web前端三大件）
6. jQuery、Vue(前端框架)

Python也是可以用作web开发，目前web框架有很多，上面说的Flask/Django是比较主流的两款，内容相对来说还是很多的。前端内容是参考学习，如果目标是全栈的话，前端的现在流行的vue是必会项目，做后端的话，也建议了解下前端的三大件是什么，尤其是做爬虫开发的，得会看前端页面的内容。

第四部分Python 爬虫

1. 多线程原理（多线程爬取）
2. 爬虫概念原理和相关工具（Requst、re、lxml、beautifulsoup库的使用）
3. Scrapy框架（框架的原理和使用，沪漂小窝 的爬虫是用此框架写的）
4. 定制化爬虫和数据采集存储

爬虫是Python的应用方向之一，其实Java也可以写爬虫，不过由于Python的丰富的库，可以用更少的代码实现功能。而且爬虫目前也是有相关的工作，但是想要成为爬虫工程师需要不仅仅是这些，还可能用到selenium 框架、以及反爬机制的破解等等。

第五部分数据挖掘分析

1. 基本概念（顺序表、链表、栈、队列）
2. 数据排序（排序、树算法）
3. 数据操作（读取存储，从DB、文件）
4. Numpy（数学函数库）
5. Pandas（数据处理）
6. Matpoltlib（数据可视化的概念）

数据分析三剑客Numpy/Pandas/Matplotlib常规使用和组合操作是数据分析工程或者很多公司的Python开发工程师必会的知识点。还要其数据可视化，比如wordcloud等，Python的库中都提供，不过数据分析的重点是在处理上，包括数据清洗、运算，最后的展示可以直接引用个包来解决，这就是Python的便利之处。

这里需要学习的是怎么使用三剑客，以及三剑客能做什么，别看这部分字少，但是内容还是很多的。

学习到这里，去公司找个Python开发的相关工作已经不是大问题的，但是目前来说，纯Python开发的市场需求并不是像广告宣传的那么火热。正是因为它的应用面广，所以各种广告都会拿来当噱头。

第六部分深度学习以及机器学习

1. 特征工程（了解人工智能、机器学习、深度学习以及特征工程）
2. 监督学习分类算法（熟悉监督学习分类算法，以下几种）
3. KNN（临近算法、预处理、KNN相关函数）
4. 线性回归与逻辑回归
5. 决策树与贝叶斯
6. SVM与K均值聚类
7. 机器学习框架TensorFlow
8. 自然语言处理与社交网络处理

上面所述不仅仅这些还有很多的机器学习算法分类，比如说想最简单的文本分类（诈骗短信、营销短信），使用自然语言处理，属于比较高端的岗位掌握的知识，学习到这里至少得有个三两年的基础。那个时候你也会对这门语言有所研究，如果没有中途放弃的话。路漫漫其修远兮，加油吧。

学习网站视频

0.菜鸟教程（文档相当于字典，查询）

https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html

1.python中文学习大本营（文档）：

http://www.pythondoc.com

2.1.python基础（视频）：

https://www.bilibili.com/video/av58530260

2.2.Python基础（练习）：

https://www.imooc.com/learn/1261

3.1.Python进阶（视频）：

https://www.bilibili.com/video/bv1jz411b7DH

3.2.Python进阶（练习）：

https://www.imooc.com/learn/1264

4.1Python爬虫（文档）：

https://www.bilibili.com/video/BV1Yh411o7Sz

4.2Python爬虫（练习）

沪漂小窝 （使用Scrapy框架）

5.Django（视频）：

https://www.imooc.com/learn/1110

6.数据分析（Numpy & Pandas）（视频）

https://www.bilibili.com/video/BV1Ex411L7oT

7.机器学习（视频）：

https://www.bilibili.com/video/BV17J411C7zZ

第三方库：

https://pypi.org/

这里可以搜到你所有需要的三方库，包括使用安装说明，网站是英文（外网），访问你懂得。

参考图书：

1.Python编程 从入门到实践（零基础）

2.Python基础教程（第三版）（有其他语言基础）

3.Effective Python：编写高质量Python（进阶，有一定基础）

4.Python极客项目编程（经典实践项目）

5.机器学习 （高阶操作参考）

以上几本书难度使用依次增加，但是正版的书都比较贵，如果想买的话可以赶上618或者双11搞活动，建议一本一本的买，看完再买下一本，不然就容易吃灰。

Python应用领域比较广，也是意味着不需要全部都学，可以挑选你感兴趣的方向，上面罗列的几个方面是比较有代表性的方向，不管哪个方向都是需要把基础打好，学习编程是一个循序渐进的过程，一口吃不成胖子。

总结一句话，视频难度低，图书难度高，入门可以先看视频，后面可以选择看书，最后重点是直接上手撸代码，没别的捷径。

PS：有学会计的同学问我，怎么天天给我推荐学Python的广告，我说是割你韭菜的。Python语言的学习成本低，是相对于其他语言而说，而不是对于任何行业的人来说，但是话说回来，Python确实可以做很多的Excel的自动化处理，如果作为其他行的人能掌握编程语言来工作，那也是给你升职加薪做铺垫。

如果非程序员想学下，先把基础知识相关的了解一下，不吃力的话，学习使用pyopenxl可以处理简单的数据，想要复杂的运算需要学习数据分析三剑客，比起来难度也是有的。