2022年最新Python 开发人员学习路线图 ，入门必看的完整攻略

2022年最新Python 开发人员学习路线图 ，入门必看的完整攻略

Python 学习路线图 2021：由于其极大的灵活性，Python 是数据科学家、软件工程师和开发人员中最受欢迎的编程语言之一。Python 是一种通用的解释型编程语言。Python 可用于各种任务，包括软件开发、Web 开发、Web 抓取、数据研究、机器学习、人工智能、竞争性编程等。Python 是 2021 年最受欢迎的学习语言，鉴于其多功能性，这并不奇怪。

无论您是初学者、中级还是高级 Pythonista，我们定制的学习路径都会通过加速的动手学习计划将您的 Python 技能提升到一个新的水平。

您将在整个 Python 课程中找到自己的方法，因此您将始终知道接下来要关注什么。

为什么要成为 Python 开发人员？

学习 Python 应该成为您编程生涯的第一步的原因有很多。对于初学者来说，Python 易于学习和阅读，具有基本的语法。初学者和中级程序员都会发现掌握这门语言很简单。其次，Python 是一种通用编程语言，具有强大的分析能力和庞大的有用工具库。Python 的灵活性允许程序员将更多时间用于创建各种应用程序。

我最喜欢的可维护性语言是 Python。它具有简单、干净的语法、对象封装、良好的库支持和可选的命名参数。

– Bram Cohen（点对点 (P2P) BitTorrent 协议的作者）

Python 帮助程序员为程序编写更少的代码行，否则这些程序可能需要使用其他语言编写更多行。例如，Python 程序比 Java 程序慢，但它们的开发时间也少得多，因为 Python 脚本要短三到五倍。下面给出几点：

1. Python 是开源的，可以在所有 *** 作系统上免费使用
2. 它是最高效的语言
3. 你可以用 Python 做几件事
4. Python 拥有庞大而活跃的社区
5. 它有数百个内置库和框架

Python 被 Google、Facebook、Netflix、IBM 等公司用于各种工作，包括软件开发、机器学习、Web 开发等。鉴于 Python 的日益流行，很容易看出学习 Python 的好处。

如何成为一名 Python 开发人员？

首先，我们将从成为 Python 开发人员所需的一些基本技能和计算机基础开始——

阶段 1  — 计算机基础

1.Git

使用最广泛的版本控制系统之一是 Git。Git 是一个开源的免费程序，可用于跟踪一组文件中的更改，以及在软件开发过程中构建和管理源代码。请参阅以下资源以了解有关 Git 的更多信息 —

1. 使用 Git 进行版本控制 (Coursera)
2. 使用 Git  (Udacity) 进行版本控制
3. 学习 Git  (Codecademy)
4. Git 文档

2. Linux 命令行基础

对于任何编码人员来说，学习 Linux 命令行也很重要。我建议您花一些时间了解这些命令的基础知识。如果你想成为一名 Python 开发人员，这些命令会很有帮助。这些免费资源可以帮助你学习更多关于 Linux 命令的知识——

1. 面向初学者的 Linux 命令行 (Ubuntu)
2. Linux 命令行基础知识 (Udacity)

3. GitHub

现在不是几乎每个招聘人员都要求提供 GitHub 个人资料吗？这是开始构建您的在线作品集和展示您的能力的好地方。GitHub 个人资料将帮助您从人群中脱颖而出。当您申请数据科学家、机器学习工程师、Web 开发人员或 Python 开发人员等竞争性职位时，招聘人员首先要看的是您的 GitHub 个人资料。它让招聘人员大致了解您的编码能力、解决问题的能力和解决问题的技巧。如果你有一个维护良好的、最新的 GitHub 个人资料，你就有更好的机会脱颖而出。

毫无疑问，知道如何使用 GitHub 是一项宝贵的技能，可以帮助您在专业上取得进步。数百万开发人员使用 GitHub 来分享他们的工作并创建在线作品集。请查看以下免费课程以了解有关 GitHub 的更多信息：

1. Git 和 GitHub 简介 （Coursera）
2. GitHub 学习实验室 (GitHub)
3. GitHub Ultimate：掌握 Git 和 GitHub — 从初学者到专家 (Udemy)

第 2 阶段：—— Python 基础 

完成计算机编程基础知识后，我们将继续学习 Python 编程的基础知识。为了掌握 Python 的基础知识，你应该学习这些主题——

1. 你好世界与 Python 3
2. 基本语法
3. 代码编辑器，如 Vim、Jupyter Notebook、Google Colab、Atom。
4. 缩进
5. 循环、逻辑运算符
6. 数据类型和变量
7. 运营商
8. 字符串和数字
9. 条件语句和类型转换
10. 函数和内置函数

1. Python 学什么？

• 学习基础知识。了解它的历史、语法、安装和一些基本结构，如语句、变量和运算符。
• 了解 Python 的应用。此外，了解 Python 2 和 Python 3 之间的差异。
• 了解基本数据结构，如列表、集合和字典。
• 理解重要的概念，如 决策 和循环。
• 了解如何创建虚拟环境。
• 转到函数和递归。
• 开始使用面向对象的概念，例如类和方法，以及继承和重载。
• 了解模块和包，并获得一些使用常见模块（如 os、namedtuple 和 calendar）的经验。
• 学习文件处理。了解更复杂的主题，如生成器和装饰器，以及浅拷贝和深拷贝。
• 此外，学习生成和使用随机数和正则表达式。
• 了解更复杂的主题，如网络、XML 处理和多处理。
• 学习使用 Python 构建 GUI。
• 了解异常以及如何处理它们。
• 学习使用 SciPy、NumPy 和 Pandas。
• 学习调试、单元测试、记录、序列化和访问数据库。

2.掌握Python的事情

一种。构架

您现在应该学习在框架上工作。

Python 有一些非常强大的框架，如 Django、Flask 和 CherryPy。

您可以从 Django 开始，这是一个非常强大的框架，遵循 DRY（不要重复自己）原则。

它使您的工作更轻松，并处理琐碎的事情。

湾 ORM 库

ORM 代表对象关系映射。

这是一种使用面向对象范例从数据库中查询和 *** 作数据的方法。

您可以学习使用 SQLAlchemy 和 Django ORM 等 ORM 库。这比编写 SQL 更容易、更快。

C。前端技术

成为 Python 开发人员不需要像 HTML5、CSS3 和 Javascript/jQuery 这样的技术。

但是如果可以的话，试着对这些有一个基本的了解，它们会让你了解事情是如何运作的以及什么是可能的。

作为 Python 开发人员，您可能需要与前端团队合作。

d. 版本控制

多人多次更改代码最终可能会破坏它。

如果你想实现版本控制，你应该学习 GitHub 和它的简单术语，比如 push、pull、fork 和 commit（你应该这样做）。

3.用Python构建项目

你现在有足够的技能；构建一些个人 Python 项目会给你信心。

您还可以构建一些东西来尝试解决您面临的实际问题。

一旦您有足够的信心，您就可以为流行的开源项目（如 Django）进行构建。

4.在哪里 学习？

在学习 Python 时，资源并不稀缺。您可以在网上找到数百万个免费资源来学习 Python。他们之中有一些是 -

1. 面向所有人的 Python 专业化 (Coursera)
2. Python 3 编程 (Coursera)
3. Python 编程简介 (edX)
4. CS50 的 Python 和 Javascript 网络编程 (edX)
5. 学习 Python 3  (Codecademy)

第3阶段 - 数据结构与算法在Python

在完成 Python 基础知识 (DSA) 后，我们将继续学习 Python 中最重要的部分，即数据结构和算法。任何编程语言的核心组件都是这些。对于软件开发和编码面试，DSA 是必备的。要掌握 DSA，您应该学习以下主题 –

1. 数组和链表
2. 二叉搜索树，递归
3. Python 列表
4. 元组、字典、集合和切片
5. 堆栈和队列
6. 哈希、哈希表、图遍历
7. 排序算法，分而治之
8. 动态规划

免费查看以下资源以了解 Python DSA —

1. Python 中的数据结构和算法 (Jovian.ai)
2. 掌握 Python 中的数据结构和算法
3. Python 中的完整数据结构和算法课程 (Udemy)
4. 数据结构和算法简介 (Udacity)
5. 使用 Python 的数据结构 （Geeks-for-Geeks）

第 4 阶段 - 高级 Python

在完成 Python DSA 之后，我们将转向 Python 中的一些高级概念。这里的相关主题是——

1. 面向对象编程
2. 方法
3. 函数式编程
4. 遗产
5. 邓德
6. 班级
7. 装饰器
8. Lambda 函数
9. 装饰器
10. 常用表达

免费查看以下资源以了解高级 Python —

1. 完整的 Python 3 课程：初级到高级！ (乌迪米)
2. 学习 Python 编程大师班 (Udemy )

第 5 阶段 —— 模块、包、I/O *** 作符和文件处理

完成高级概念后，我们将转向 Python 中的模块、包和文件处理。相关主题是——

1. 数值模块、随机模块、计数器、系统模块
2. defaultdict 和 OrderedDict 模块
3. Pip 和 PyPI 包、DateTime、日历模块
4. 在 Python 中读/写文件
5. 在 Python 中重命名/复制/管理文件
6. *** 作系统模块
7. 压缩文件和目录

免费查看以下资源以了解模块、包 —

• Python 模块和包 - 简介 - 真正的 Python
• 6. 模块——Python 3.9.6 文档
• 模块和包 - 学习 Python - 免费交互式 Python 教程
• Python 模块
• Python 中的文件处理 – GeeksforGeeks
• Python文件打开
• Python - 文件 I/O

路径 1  — 走向数据科学

《哈佛商业评论》将 数据科学 评为 21 世纪最热门的领域之一。数据科学是一个跨学科领域，它使用算法、数学、统计数据从数据中提取有意义的见解。如果你想开始你的数据科学职业生涯，以下是你应该考虑学习的东西——

1. Matplotlib、Pandas、NumPy、Seaborn 等库
2. 数学和统计
3. 数据可视化
4. 数据 *** 作、数据分析和解释
5. 数据库管理

在使用 Python 学习数据科学方面，资源并不缺乏。查看以下资源，免费了解使用 Python 的数据科学 —

1. Python 专业化应用数据科学 (Coursera)
2. 使用 Python 的数据科学家 (Datacamp)
3. Python 数据科学教程 (realpython.org)
4. IBM 数据科学专业证书 (Coursera)
5. Python 专业化统计 (Coursera)

路径 2  —  Web 开发

学习 Web 开发时要考虑的事情是

1. 前端开发人员
2. 后端开发人员
3. HTML、CSS
4. 姜戈，烧瓶
5. Javascript，打字稿
6. Angular、React JS、Vue.js
7. Node.js、Ruby、PHP、MySQL

查看以下资源免费学习 Web 开发 —

1. 面向所有人的网页设计：Web 开发基础知识和编码专业化 (Coursera)
2. 面向 Web 开发人员的 HTML、CSS 和 Javascript  (Coursera)
3. IBM 全栈云开发人员专业证书 (Coursera)
4. HTML & CSS BY  (W3School)
5. Web 开发职业路径 （Codecademy）

路径 3  — 迈向机器学习和人工智能

机器学习是当今发展最快的领域之一。如果你有兴趣在 ML 和 AI 领域开始你的职业生涯，你应该学习以下内容——

1. 应用数学和统计
2. 机器学习算法
3. sci-kit learn、TensorFlow、Keras等库
4. 预测模型
5. 用于深度学习的神经网络
6. 自然语言处理

互联网上有大量关于机器学习的资源。查看以下资源以免费学习 ML 和 AI —

1. 斯坦福机器学习 (Coursera)
2. 人工智能计算机科学专业证书，HarvardX  (edX)
3. 机器学习基础：案例研究方法 (Coursera)
4. 深度学习专业化 (Coursera)
5. DeepLearning.AI TensorFlow 开发者专业证书 （Coursera）
6. 自然语言处理专业 (Coursera)

路径 4  — 网页抓取、计算机视觉和自动化测试

学习 Web Scraping 和自动化测试时要考虑的事情是——

1. 使用 BeautifulSoup 和 Requests 库进行网页抓取
2. Selenium Web 驱动程序
3. 硒网格
4. 使用 OpenCV 的计算机视觉

查看以下资源——

1. TensorFlow：高级技术专业化 (Coursera)
2. 计算机视觉和图像处理简介 (Coursera)
3. 计算机视觉简介 （优达学城）
4. 计算机视觉深度学习 (NPTEL)
5. 使用 Python 访问 Web 数据 (Coursera)
6. 学习 Python 测试自动化 （Automation Panda）
7. Selenium Web 驱动程序与 Python from Scratch + frameworks  (Udemy)

第 5 阶段 —— 个人 Python 项目

使用 Python 作为编程语言构建动手项目将帮助您获得实用的编码技能。处理您的项目将增强您的自信心，并帮助您理解所有编程概念。您将使用技术知识来构建令人印象深刻的投资组合。这是向未来的招聘人员展示您的编码技能的最佳方式。

你应该一个月学习 Python 的目标

作为初学者，你第一个月的目标应该是——

1. 熟悉基本概念（变量、条件、列表、循环、函数）
2. 练习 30 多个编码问题
3. 构建 2 个项目来应用这些概念
4. 熟悉至少 2 个框架
5. IDE、Github、托管、服务等入门

这将使您成为 初级 Python 开发人员。

总体规划

第 1 周：熟悉 Python

只是想知道如何在 Python 中完成事情。检查尽可能多的东西。

1. 第 4 天：中等编码问题（6 小时）： 反转字符串（检查回文）、计算 GCD、合并两个已排序的数组、猜数游戏、计算年龄等。
2. 第 5 天：数据结构（6 小时）： 堆栈、队列、字典、元组、树、链表。
3. 第 6 天：OOP（6 小时）： 对象、类、方法和构造函数、OOP-继承
4. 第 7 天：算法（6 小时）： 搜索（线性和二元搜索）、排序（冒泡排序、选择排序）、递归函数（阶乘、斐波那契数列）、时间复杂度（线性、二次和常数）

第 2 周：开始软件开发（构建项目）

进入软件开发。一起尝试制作一个真实世界的项目。

1. 第 1 天：熟悉 IDE（5 小时）：  IDE 是您为大型项目编写代码的游乐场。您需要擅长一种 IDE。我建议从 VS 代码安装 Python 扩展或 Jupyter notebook 开始。
2. 第 -2 天：Github（6 小时）： 探索 Github，创建存储库。尝试提交、差异和推送代码。此外，学习分支、合并和拉取请求。
3. 第 3 天：第一个项目：简单计算器（4 小时）： 熟悉 Tkinter。 创建一个简单的计算器。
4. 第 4 天、第 5 天、第 6 天：个人项目（每天 5 小时）： 选择其中一个项目并开始进行。如果你不知道你可以从事什么项目。查看此列表： 一些优秀的 Python 项目。
5. 第 7 天：托管（5 小时）： 学习服务器和托管以托管您的项目。创建 Heroku 设置并部署您构建的应用程序。

第 3 周：作为一名程序员感到自在

第 3 周的目标是了解软件开发过程的整体过程。您不需要掌握所有这些。但是您应该了解一些基本部分，因为它们会影响您的日常工作。

1. 第 -1 天：数据库基础（6 小时）： 基本 SQL 查询（创建表、选择、位置、更新）、SQL 函数（平均、最大值、计数）、关系数据库（标准化）、内连接、外连接等
2. 第 2 天：使用 Python 使用数据库：（5 小时）： 使用数据库框架（SQLite 或 Pandas），连接到数据库，在多个表中创建和插入数据，从表中读取数据。
3. 第 3 天：API（5 小时）： 如何调用 API。学习JSON、微服务、Rest API。
4. 第 4 天：Numpy（4 小时）： 熟悉 Numpy 并练习前 30 个 Numpy 练习
5. 第 5、6 天：作品集网站：（每天 5 小时）：学习 Django， 使用 Django构建作品集网站。还结帐 Flask 框架。
6. 第 7 天：单元测试、日志、调试（4 小时）： 学习单元测试 (PyTest)、如何设置和检查日志以及使用断点。

第 4 周：认真找工作（实习生）

你第四周的目标是认真考虑就业。即使你现在不想被录用，只要研究一下这条道路就会教会你很多东西。

1. 第 1 天：简历：（5 小时）： 制作一份只有一页的简历。从你的技能总结开始。必须包含带有 Github 链接的项目列表。
2. 第 2 天：作品集网站（6 小时）： 创建至少两个博客。将它们包含在您创建的早期投资组合网站上。
3. 第 3 天：linkedIn 个人资料（4 小时）： 创建 linkedIn 个人资料。将简历中的所有内容都放入领英。
4. 第 4 天：面试准备（7 小时）： 常见的面试问题可以在谷歌上找到。在白皮书中，练习编码 10 个面试挑战。看看 Glassdoor、Careercup 等网站，找到以前的面试问题。
5. 第 5 天：社交（~ 小时）： 从你的藏身之处出来。开始参加聚会和社交活动。与其他程序员和招聘人员会面。
6. 第 6 天：只需申请（~ 小时）： 在 Google、linkedIn 和本地招聘网站上查找“ Python Jobs ”。要申请三个工作，请选择三个。使每个简历对您申请的职位来说都是独一无二的。在每个工作标准中找出您不熟悉的两到三件事。花接下来的三到四天时间学习它们。
7. 第 7 天：从拒绝中学习（~ 小时）： 想出每次被拒绝时你应该了解的两件事才能得到这份工作。花接下来的四到五天时间来掌握它们中的每一个。每一次拒绝都会以这种方式帮助您成为更好的开发人员。

谁是优秀的 Python 开发人员？

要成为一名优秀的 Python 开发人员，您需要的不仅仅是技术知识和以下技能：

• 解决问题的心态
• 强大的沟通技巧 - 您需要与您的团队沟通项目要求和功能。这也将帮助您编写更好的文档。
• 渴望学习新工具和库
• 了解事物的内部运作方式
• 强大的技术能力

总结

我们已经讨论了如何成为一名 Python 开发人员以及谁是一名优秀的 Python 开发人员。

如果您明智地遵循上述职业道路，您就在走向成功的道路上。

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