未来智能 Python最新学习路线图

大数据时代的到来，Python进入人们的视线；人工智能的兴起，Python再次受人关注。Python具有语法简单，代码优美的特点。Python凭借着社区强大的第三方库，已经被广泛的应用到各个领域中去，Python是脚本语言，Python是人工智能首选语言，Python是全栈式开发语言。

那么Python的学习路径，成长路径又是什么样的呢?下面我就为大家整理了一下

Python的发展路径

Python的学习路线

 Python各阶段技能

**第一阶段、Python基础**

1、学习目标：
能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写以及小游戏程序的开发。

2、知识点：
1）计算机组成原理
计算机组成部分、操作系统分类、B/S和C/S架构、理解软件与硬件的区别
2）Python变量以及开发环境
字符串、数字、字典、列表、元祖等
3）流程控制语句
程序的执行顺序，顺序执行、循环执行、选择执行
4）函数
定义函数、调用函数、函数的嵌套、递归函数
5）文件的基本操作
文件的打开、编辑、关闭
6）面向对象编程
类对象、实例对象、定义类、实例化对象
7）异常处理
学会捕捉异常、自定义异常
8）模块和包
理解模块和包的概念并学会使用
9）飞机大战游戏制作
自己独立完成飞机大战游戏

**第二阶段、Python和Linux高级**

1、学习目标：
能够使用面向对象的程序设计方法，基于Linux操作系统进行高并发量的网络程序开发。

2、知识点：
1）Linux系统应用
Linux发行版系统的使用、基本的操作语句
2）网络编程
TCP/IP协议、服务器工作过程
3）并发编程
线程、进程、协程
4）函数高级应用
熟练使用函数的调用等
5）正则表达式
熟练舒勇re模块的各种方法
6）数据库
关系型数据库、非关系型数据库、MySQL
7）Python语法进阶
闭包、装饰器、生成器、迭代器
8）mini-web服务器
根据网络服务的过程写出简易的web服务器
9）mini-web框架
可以编写简易的web服务器框架

**第三阶段、前端开发**

1、学习目标：
能够写出简单的HTML页面，会使用jQuery、CSS等。

2、知识点：
1）HTML的学习
HTML的文档结构、快速创建HTML方法
2）CSS
CSS的使用
3）PS的简单应用
Photoshop的基本使用、取色、图层
4）JavaScript的学习
JavaScript的基本语法
5）jQuery的学习
jQuery的使用
6）Vue框架
框架的使用以及注意点

**第四阶段、Web开发**

1、学习目标：
能够熟练使用Flask和Django框架进行web服务的开发。

2、知识点：
1）Flask web框架的使用
模板与表单、数据库的使用、单元测试、第三方扩展与部署、Redis缓存使用、GIT版本控制、云服务器的使用、验证码的收发、网站项目开发实战
2）Django web框架的使用
框架的使用方法、模型介绍、ORM以及数据库操作、视图以及模板、Django中间件、Django REST Framework、网站项目开发实战

**第五阶段、爬虫开发**

1、学习目标：
能够写出实用的爬虫项目。

2、知识点：
1）爬虫开发的知识体系与相关工具
网络爬虫的原理以及相关爬虫工具
2）MongoDB数据库
数据库的增删改查
3）Scrapy框架
框架的原理以及使用
4）定制化爬虫采集系统
数据的采集、分析
5）爬虫实战项目
实用型综合爬虫应用

**第六阶段、shell自动化运维**

1、学习目标：
能够熟练使用shell命令和Python脚本进行自动化运维。
2、知识点：
1）shell运维、脚本与变量
运维简介、shell简介、脚本执行方法、开发规范
2）shell常见命令进阶
表达式、linux常见符号、常见命令详解
3）shell流程控制
选择语句、循环语句、函数
4）代码发布与环境部署
掌握代码发布流程与环境部署
5）手工代码与脚本代码发布
掌握手工代码发布与脚本代码发布

**第七阶段、数据挖掘与数据分析**

1、学习目标：
能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写以及小游戏程序的开发。
2、知识点：
1）基本概念
顺序表、链表、栈、队列
2）排序与索引
排序、索引、树与树算法
3）Series对象
Series对象、DataFrame对象、DataFrame查询
4）数据操作
数据的操作、存取与统计
5）Pandas绘图
熟练使用Pandas
6）科学计算numpy、pandas
numpy、pandas、matpalotlib、金融数据的综合分析处理

**第八阶段、人工智能**

1、学习目标：
能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写以及小游戏程序的开发。

2、知识点：
1）特征工程
了解什么是人工智能、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、Scikit-learn使用
3）模型选择与调优
可用数据集、模型的选择与调优
4）数据与多因子模型
多因子模型应用
5）量化交易策略
量化交易概念与相关的策略
6）回测框架
了解回测框架
7）量化交易平台实战
关于量化交易平台实战的项目