学完Python基础知识后 如何进一步提升自己


学完Python基础知识后,如何进一步提升自己?在学习Python编程开发的过程中,掌握Python基础语法知识之后,之后深入系统学习其实涉及的知识还是很繁琐的,后面的提升过程要看自己将来的发展方向。

总体来说,Python的就业面还是很宽泛的,Python全栈开发、自动化开发、Linux运维、Python爬虫开发、金融自动化交易、Python web开发等都是不错的就业方向。

学完Python基础知识后 如何进一步提升自己

所以,关于Python的提升学习,千锋郑州着重从这些方面给予大家一些学习参考,包括结合企业所需掌握的技能点、知识点细化、开源项目等,希望对大家的学习和提升有一定帮助。

Linux和数据库阶段

技能树:掌握Linux操作系统管理技术,可以搭建几乎所有Linux环境服务器。

知识点细化:

00001. Linux操作系统:常见操作系统、操作系统发展历史、系统的使用、Linux版本、Linux应用领域、虚拟机与Vmware的安装、Linux版本与Ubuntu 16.04、配置自己的Linux系统、编程IDE的安装、apt-get安装软件包。

00002. 文件系统与用户管理:目录访问、文件与目录的管理、文件的权限、用户管理。

00003. 文本操作命令:文本命令、文本编辑器Vi/Vim。

00004. 网路命令、进程管理与服务配置:网络管理命令、系统目录、重要系统文件、设置开机启动与登陆启动、IP配置、服务的启动停止、防火墙配置。

00005. Shell编程与bash、源文件编译:基础IO操作、流程控制、定义变量与环境变量、脚本传参、定时任务、定时系统操作。

00006. 版本控制:Git的安装与配置、GitHub的注册与使用、Clone与Fork、Git常用命令、标签、分支与源、多人协作开发。

00007. MySQL基本使用:MySQL的安装、MySQL简介、MySQL基本命令脚本、MySQL与Python的交互。

00008. MongoDB的基本使用:MongoDB安装、MongoDB的基本操作。

00009. Redis的基本使用:Redis安装、Redis的基本操作、Redis的数据类型、Redis的备份与恢复。

Python Web开发

技能树:掌握Python后端框架,解决前后端Web开发问题

知识点细化:

00001. HelloDjango:BS/CS,MVC/MTV、Django请求流程、Admin管理。

00002. Models:ORM、模型字段属性、CRUD、聚合函数,F,Q对象。

00003. Models&Templates:模型对应关系、模板加载、静态资源、模板语法。

00004. Views:路由规则、反向解析、请求与响应、会话技术cookie,token,ses-sion、文件上传。

00005. Advanced:验证码、分页器、类视图、中间件、日志、缓存、信号、Cerlery、用户权限,用户角色。

00006. RESTful:REST概念、HelloREST、数据序列化、请求与响应、视图,转换器、关系,超链接、认证和权限。

Python爬虫阶段

技能树:掌握分布式多线程大型爬虫技术,能开发企业级爬虫程序

知识点细化:

00001. 多线程原理:同步与异步、串联与并发、线程、开辟一个线程、线程安全与线程锁、多线程队列。

00002. 协程:线程的局限、协程的定义与原理、协程的实现。

00003. 爬虫的概念及相关工具:爬虫的概念及作用、HTTP协议原理、工具的安装、使用。

00004. Python http libs:urllib的使用、示例requests库的使用、bs4库的使用、xpath语法。

00005. 爬虫实战:使用requests编写-个简单爬虫、改造requests爬虫为多线程版、利用redis改造多线程版爬虫至分布式。

00006. scrapy框架:scrapy安装、创建项目、创建spider文件,编写parse方法、scrapy子命令、运行scrapy爬虫程序、命令行传递参数、进一步解析二级页面、parse方法之前传递参数、导出json、Csv格式的数据、scrapy爬虫的状态保存、item的定义、item的使用、pipeline的使用、使用pipeline将items存储至MySQ、Lscrapy整体架构、downloadermiddleware、使用downloadermiddleware实现IP代理池、spidermiddleware、scrapy插件、scrapy-redis。

量化交易:自动化交易理论、Python量化交易框架。

Python机器学习阶段

技能树:掌握Python数据挖掘分析,入门人工智能

知识点细化:

00001. jupyter入门:jupyter软件安装、jupyter入门、numpy学习。

00002. pandas:pandas入门、pandas-Series、pandas数据丢失、pandas索引、pandas数据处理、基于Pandas的人脸识别技术。

00003. scipy:scipy学习

00004. matpoltlib:数据可视化的概念、可视化图表的绘制、动画及交互渲染、数据的合并与分组。

00005. KNN:临近算法、预处理、KNN相关函数。

00006. 线性回归与逻辑斯蒂回归:线性回归、逻辑斯蒂回归。

00007. 决策树与贝叶斯:贝叶斯学习、决策树学习。

00008. SVM与K均值聚类:SVC学习

00009. Kmeans: Kmeans学习

00010. 机器学习框架TensorFlow:机器学习、权重分配与优选方案、深度学习、自动化神经网络、AI网络的描述。

00011. 自然语言处理与社交网络处理:文本数据处理、自然语言处理及NLTK、主题模型、LDA、图论简介、网络的操作及数据可视化。