怎样学习python学习python的话大概要学习哪些内容

Python可以用来做什么

其实Python就是一门机器语言，和我们所有c、c++、java的程序员从事的行业是差不多的。

但是又由于它简单好上手，所以有很多之前养不起程序员团队的行业也开始招程序员，就像以前做电商只能跟几个专门做数据的网站买会员，来看一些大数据分析，但是现在很多电商公司都会自己招Python工程师来做大数据。

招一两个爬虫对口的Python工程师就可以了，也不用养团队，性价比对于公司来说也非常高。

而且现在像是人工智能、大数据、网络爬虫工程师、Python自动化运维、python自动化测试、Python web全栈工程师等职位每年都有大量的人才缺口，所以千万不要觉得学习Python没有用。

来来，看看人家的工资眼红一下。

以针对电商行业的广告创意公司为例，工程师主要用到Python的两个功能：一个是拿手绝活spider(爬虫)，有时用的是scrapy开源框架，针对各个电商公司的需求来做数据抓取；一个就是date mining（数据挖取），这个是作为互联网公司亘古不变的主题。

Python需要学什么

想学习web前端需要掌握的内容也是不少的，对于自学的同学来说会有一些难度，不推荐自学能力差的人。我们在学习的时候需要分阶段进行，做到有计划地学习与训练，具体的学习顺序如下：

web前端学习顺序：

①计算机基础以及PS基础

②前端开发基础（HTML5开发、JavaScript基础到高级、jQuery网页特效、Bootstrap框架）

③移动开发

④前端高级开发（ECMAScript6、Veujs框架开发、webpack、前端页面优化、React框架开发、AngularJS 20框架开发等）

⑤小程序开发

⑥全栈开发（MySQL数据库、Python编程语言、Django框架等）

⑦就业拓展（网站SEO与前端安全技术）

web前端作为互联网相关的重要岗位，许多互联网大厂（如阿里腾讯等）在招聘时会作出要求。学好web前端对于将来掌握前端后端开发、成为全栈架构师很有帮助。

对于想进大厂的应届毕业生，建议做一个学习阶段计划表，同时需要一些具有含金量、能被市场认可的认证证书。它不仅能让你的理论知识联系实际应用，更能对你的求职起到助推作用，是你找工作的一个加分项。

想了解的同学可以关注我，免费领取前端学习课件。

谢谢邀请，学习选择很重要！！！

从未接触过编程，首先应该选择一门语言那么我推荐python

学习重要是选对方法！！！

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《Python3破冰人工智能从入门到实战》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

11　数学建模

111　数学建模与人工智能112　数学建模中的常见问题12　人工智能下的数学121　统计量122　矩阵概念及运算123　概率论与数理统计124　高等数学——导数、微分、不定积分、定积分

第2章 Python快速入门

21　安装Python

211　Python安装步骤212　IDE的选择22　Python基本 *** 作221　第 一个小程序222　注释与格式化输出223　列表、元组、字典224　条件语句与循环语句225　break、continue、pass23　Python高级 *** 作231　lambda232　map233　filter

第3章　Python科学计算库NumPy

31　NumPy简介与安装

311　NumPy简介312　NumPy安装32　基本 *** 作321　初识NumPy322　NumPy数组类型323　NumPy创建数组324　索引与切片325　矩阵合并与分割326　矩阵运算与线性代数327　NumPy的广播机制328　NumPy统计函数329　NumPy排序、搜索3210　NumPy数据的保存

第4章　常用科学计算模块快速入门

41　Pandas科学计算库

411　初识Pandas412　Pandas基本 *** 作42　Matplotlib可视化图库421　初识Matplotlib422　Matplotlib基本 *** 作423　Matplotlib绘图案例43　SciPy科学计算库431　初识SciPy432　SciPy基本 *** 作433　SciPy图像处理案例第5章　Python网络爬虫51　爬虫基础511　初识爬虫512　网络爬虫的算法52　爬虫入门实战521　调用API522　爬虫实战53　爬虫进阶—高效率爬虫531　多进程532　多线程533　协程534　小结

第6章　Python数据存储

61　关系型数据库MySQL

611　初识MySQL612　Python *** 作MySQL62　NoSQL之MongoDB621　初识NoSQL622　Python *** 作MongoDB63　本章小结631　数据库基本理论632　数据库结合633　结束语

第7章　Python数据分析

71　数据获取

711　从键盘获取数据712　文件的读取与写入713　Pandas读写 *** 作72　数据分析案例721　普查数据统计分析案例722　小结

第8章　自然语言处理

81　Jieba分词基础

811　Jieba中文分词812　Jieba分词的3种模式813　标注词性与添加定义词82　关键词提取821　TF-IDF关键词提取822　TextRank关键词提取83　word2vec介绍831　word2vec基础原理简介832　word2vec训练模型833　基于gensim的word2vec实战

第9章　从回归分析到算法基础

91　回归分析简介

911　“回归”一词的来源912　回归与相关913　回归模型的划分与应用92　线性回归分析实战921　线性回归的建立与求解922　Python求解回归模型案例923　检验、预测与控制

第10章 从K-Means聚类看算法调参

101　K-Means基本概述

1011　K-Means简介1012　目标函数1013　算法流程1014　算法优缺点分析102　K-Means实战

第11章 从决策树看算法升级

111　决策树基本简介

112　经典算法介绍1121　信息熵1122　信息增益1123　信息增益率1124　基尼系数1125　小结113　决策树实战1131　决策树回归1132　决策树的分类

第12章 从朴素贝叶斯看算法多变　193

121　朴素贝叶斯简介

1211　认识朴素贝叶斯1212　朴素贝叶斯分类的工作过程1213　朴素贝叶斯算法的优缺点122　3种朴素贝叶斯实战

第13章 从推荐系统看算法场景

131　推荐系统简介

1311　推荐系统的发展1312　协同过滤132　基于文本的推荐1321　标签与知识图谱推荐案例1322　小结

第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅

141　初识TensorFlow

1411　什么是TensorFlow1412　安装TensorFlow1413　TensorFlow基本概念与原理142　TensorFlow数据结构1421　阶1422　形状1423　数据类型143　生成数据十二法1431　生成Tensor1432　生成序列1433　生成随机数144　TensorFlow实战

希望对你有帮助！！！

贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！！

C语言是一门通用性的语言，并没有针对某个领域进行优化，在实际项目中，C语言主要用于较底层的开发，例如：

Windows、Linux、Unix 等 *** 作系统的内核90%以上都使用C语言开发；

开发硬件驱动，让硬件和 *** 作系统连接起来，这样用户才能使用硬件、程序员才能控制硬件；

单片机和嵌入式属于软硬件的结合，有很多使用C语言的地方；

开发系统组件或服务，用于支撑上层应用；

编写PHP扩展，增强PHP的功能；

如果对软件某个模块（例如算法和搜索部分）的效率要求较高，也可以使用C语言来开发。

是否非常想学好 Python，一方面被琐事纠缠，一直没能动手，另一方面，担心学习成本太高，心里默默敲着退堂鼓？

幸运的是，Python 是一门初学者友好的编程语言，想要完全掌握它，你不必花上太多的时间和精力。

Python 的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面：

语法简洁明了：相对 Ruby 和 Perl，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，不玩儿玄学。

切入点很多：Python 可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。

废话不多说，学会一门语言的捷径只有一个： Getting Started

¶ 起步阶段

任何一种编程语言都包含两个部分：硬知识和软知识，起步阶段的主要任务是掌握硬知识。

硬知识

“硬知识”指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等，例如：变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的，看上去是掌握了一种语法，实际是建立了一种思维。例如：让一个 Java 程序员去学习 Python，他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到 Python 中来，因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。

如果你是刚开始学习编程的新手，一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但对于建立稳固的编程思维是必不可少。

下面列出了一些适合初学者入门的教学材料：

廖雪峰的 Python 教程    Python 中文教程的翘楚，专为刚刚步入程序世界的小白打造。  

笨方法学 Python    这本书在讲解 Python 的语法成分时，还附带大量可实践的例子，非常适合快速起步。  

The Hitchhiker’s Guide to Python!    这本指南着重于 Python 的最佳实践，不管你是 Python 专家还是新手，都能获得极大的帮助。  

Python 的哲学：

用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。

学习也是一样，虽然推荐了多种学习资料，但实际学习的时候，最好只选择其中的一个，坚持看完。

必要的时候，可能需要阅读讲解数据结构和算法的书，这些知识对于理解和使用 Python 中的对象模型有着很大的帮助。

软知识

“软知识”则是特定语言环境下的语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分，即使完全不了解不会使用，也不会妨碍你去编程，只不过写出的程序，看上去显得“傻”了些。

对这些知识的学习，取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言，起步阶段极易走火，或者在选择 Python 版本时徘徊不决，一会儿看 27 一会儿又转到 30，或者徜徉在类库的大海中无法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什么都要试试，或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、 *** 作系统辩论赛等无意义活动，或者整天跪舔语法糖，老想着怎么一行代码把所有的事情做完，或者去构想圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。

很多“大牛”都会告诫初学者，用这个用那个，少走弯路，这样反而把初学者推向了真正的弯路。

还不如告诉初学者，学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug，只能脚踏实地，没有奇迹只有狗屎的过程。

选择一个方向先走下去，哪怕脏丑差，走不动了再看看有没有更好的解决途径。

自己走了弯路，你才知道这么做的好处，才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式，为什么面向过程可以解决却偏要面向对象，为什么我可以 *** 纵每一根指针却偏要自动管理内存，为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise

更重要的是，你会明白，高层次的解决方法都是对低层次的封装，并不是任何情况下都是最有效最合适的。

技术涌进就像波浪一样，那些陈旧的封存已久的技术，消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、手游和 HTML5 的火热，某些方面不正在重演过去 PC 的那些历史么？

因此，不要担心自己走错路误了终身，坚持并保持进步才是正道。

起步阶段的核心任务是掌握硬知识，软知识做适当了解，有了稳固的根，粗壮的枝干，才能长出浓密的叶子，结出甜美的果实。

¶ 发展阶段

完成了基础知识的学习，必定会感到一阵空虚，怀疑这些语法知识是不是真的有用。

没错，你的怀疑是非常正确的。要让 Python 发挥出它的价值，当然不能停留在语法层面。

发展阶段的核心任务，就是“跳出 Python，拥抱世界”。

在你面前会有多个分支：科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，这些都不是仅仅知道 Python 语法就能解决的问题。

拿爬虫举例，如果你对计算机网络，>

在这个阶段，不可避免要接触大量类库，阅读大量书籍的。

类库方面

「Awesome Python 项目」：vinta/awesome-python · GitHub

这里列出了你在尝试解决各种实际问题时，Python 社区已有的工具型类库，如下图所示：

vinta/awesome-python

你可以按照实际需求，寻找你需要的类库。

至于相关类库如何使用，必须掌握的技能便是阅读文档。由于开源社区大多数文档都是英文写成的，所以，英语不好的同学，需要恶补下。

书籍方面

这里我只列出一些我觉得比较有一些帮助的书籍，详细的请看豆瓣的书评：

科学和数据分析：

❖「集体智慧编程」：集体智慧编程 (豆瓣)

❖「数学之美」：数学之美 (豆瓣)

❖「统计学习方法」：统计学习方法 (豆瓣)

❖「Pattern Recognition And Machine Learning」：Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)

❖「数据科学实战」：数据科学实战 (豆瓣)

❖「数据检索导论」：信息检索导论 (豆瓣)

爬虫：

❖「>

Web 网站：

❖「HTML & CSS 设计与构建网站」：HTML & CSS设计与构建网站 (豆瓣)

列到这里已经不需要继续了。

聪明的你一定会发现上面的大部分书籍，并不是讲 Python 的书，而更多的是专业知识。

事实上，这里所谓“跳出 Python，拥抱世界”，其实是发现 Python 和专业知识相结合，能够解决很多实际问题。这个阶段能走到什么程度，更多的取决于自己的专业知识。

¶ 深入阶段

这个阶段的你，对 Python 几乎了如指掌，那么你一定知道 Python 是用 C 语言实现的。

可是 Python 对象的“动态特征”是怎么用相对底层，连自动内存管理都没有的C语言实现的呢？这时候就不能停留在表面了，勇敢的拆开 Python 的黑盒子，深入到语言的内部，去看它的历史，读它的源码，才能真正理解它的设计思路。

这里推荐一本书：

「Python 源码剖析」：Python源码剖析 (豆瓣)

这本书把 Python 源码中最核心的部分，给出了详细的阐释，不过阅读此书需要对 C 语言内存模型和指针有着很好的理解。

另外，Python 本身是一门杂糅多种范式的动态语言，也就是说，相对于 C 的过程式、 Haskell 等的函数式、Java 基于类的面向对象而言，它都不够纯粹。换而言之，编程语言的“道学”，在 Python 中只能有限的体悟。学习某种编程范式时，从那些面向这种范式更加纯粹的语言出发，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 语言的根源。

这里推荐一门公开课

「编程范式」：斯坦福大学公开课：编程范式

讲师高屋建瓴，从各种编程范式的代表语言出发，给出了每种编程范式最核心的思想。

值得一提的是，这门课程对C语言有非常深入的讲解，例如C语言的范型和内存管理。这些知识，对阅读 Python 源码也有大有帮助。

Python 的许多最佳实践都隐藏在那些众所周知的框架和类库中，例如 Django、Tornado 等等。在它们的源代码中淘金，也是个不错的选择。

¶  最后的话

每个人学编程的道路都是不一样的，其实大都殊途同归，没有迷路的人只有不能坚持的人！

希望想学 Python 想学编程的同学，不要犹豫了，看完这篇文章，

Just Getting Started  ！！！

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全栈即指的是全栈工程师，指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。就是与这项技能有关的都会，都能够独立的完成。

全栈只是个概念，也分很多种类。真正的全栈工程师涵盖了web开发、DBA 、爬虫 、测试、运维，要学的内容那是相当的巨量。就web开发方向而言需要学习的内容：前端知识 包括HTML5 CSS3 JS Jquery Ajax，后端至少需要能够熟练使用Django和tornado，当然会flask更好。

扩展资料

全栈工程师的厉害之处并不是他掌握很多知识，可以一个人干多份工作。而是说他在处理问题的时候拥有全局性思维。

现在科技日新月异，web前端不再是从前切个图用个jQuery上个AJAX兼容各种浏览器那么简单。现代的Web前端，你需要用到模块化开发、多屏兼容、MVC，各种复杂的交互与优化，甚至你需要用到Nodejs来协助前端的开发。

所以说一个现代化的项目，是一个非常复杂的构成，我们需要一个人来掌控全局，他不需要是各种技术的资深专家，但他需要熟悉到各种技术。对于一个团队特别是互联网企业来说，有一个全局性思维的人显得尤其重要，这个时候也就彰显了全栈开发工程师的价值。

参考资料来源：百度百科-全栈工程师

Python语言是一种面向对象的动态类型语言。

Python语言最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。作为一种解释型脚本语言，可以在以下方面加以应用：

1、图形处理：

有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。

2、数学处理：

NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。

3、文本处理：

Python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。

4、数据库编程：

程序员可通过遵循Python DB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。

5、网络编程：

提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet 及BitTorrent Google都在广泛地使用它。

6、Web编程：

应用的开发语言，支持最新的XML技术。

7、多媒体应用：

Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。

扩展资料：

作为一种广泛使用的计算机语言，Python具有以下优点：

1、简单易学：

Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。

2、速度快：

Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。

3、免费、开源：

Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

4、高层语言：

用Python语言编写程序的时候，无需考虑“如何管理程序使用的内存”一类的底层细节。

5、可移植性：

由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS以及Google基于linux开发的android平台。

6、解释性：

一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个程序员的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。

运行程序的时候，连接/转载器软件把程序员的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码，程序眼可以直接从源代码运行程序。

7、可扩展性：

如果程序员需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。

8、可嵌入性：

可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。

参考资料来源：百度百科-Python （计算机程序设计语言）

1、计算机科学与技术专业：

计算机科学与技术专业主要培养具有良好的科学素养，系统地、较好地掌握计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法，能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级科学技术人才。

2、软件工程专业：

软件工程专业是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。它涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计模式等方面。主要课程涉及高级语言程序设计、离散数学、数据结构、算法分析与设计、软件工程、统一建模语言、软件测试、Web技术、 *** 作系统、数据库系统、微型计算机接口技术、编译原理、计算机通信与网络、电工电子技术基础、数字电路与逻辑设计、通信原理、Java程序设计、软件开发方法、软件项目管理等。

3、网络工程专业：

该专业主要培养掌握网络工程的基本理论与方法以及计算机技术和网络技术等方面的知识，能运用所学知识与技能去分析和解决相关的实际问题，可在信息产业以及其他国民经济部门从事各类网络系统和计算机通信系统研究、教学、设计、开发等工作的高级网络科技人才。

4、动漫设计专业：

本专业培养掌握计算机图形 / 图像、动漫设计与制作的基本理论知识和相关应用领域知识，熟悉图形 / 图像制作环境、具有动漫设计、动漫制作、绘画、广告设计、网页设计等技能、并具有熟练计算机技术 *** 作能力的技术应用型人才，主要课程涉及基础素描、基础色彩、Maya、3Dmax、影视特效、电视广告、三维动画、影视后期合成、动漫艺术设计 建筑设计基础、矢量卡通角色绘制　、游戏场景设计制作、影视动画设计制作、游戏角色进阶设计合成、 广告特效动画设计、影视后期特技、卡通造型数字手绘、交互式3D场景游戏设计、影视剪辑输出与包装等。

5、信息安全专业：

信息安全是一门涉及计算机科学、网络技术、通信技术、密码技术、信息安全技术、应用数学、数论、信息论等多种学科的综合性学科。从广义来说，凡是涉及到网络上信息的保密性、完整性、可用性、真实性和可控性的相关技术和理论都是网络安全的研究领域。

现在学习计算机，以上几个专业都非常不错，出来之后都可以做软件开发、程序设计等，发展前景是非常不错的，就业薪资也是非常高的，现在的企业对于计算机专业的需求量也是高的，不用过多担心就业问题。

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