2019 python最新學習路線圖：學完不是大神你來找我！

Python有三大神器，包括numpy,scipy,matplotlib,因此適合用於數據處理。spark，Hadoop都開了Python的接口，所以使用Python做Python的mapreduce也非常簡單。因此它也備受歡迎，python學習大綱分享給大家。

一、Python基礎

Python是未來的發展方向，正在挑戰我們的分析能力及對世界的認知方式，因此，我們與時俱進，迎接變化，並不斷的成長，掌握Python核心技術，才是掌握真正的價值所在。

所以小編準備了一份零基礎入門Python的學習資料。關注，轉PO，私信「01」即可領取！

1.2數據的存儲

1.3運算符與表達式

1.4循環

1.5基礎數據結構1

2.1基礎數據結構2

2.2函數1

2.3函數2

2.4函數3

2.5模塊

3.1面向對象編程

3.2繼承、封裝、多態

3.3面向對象高階

3.4文件操作與異常處理

3.5項目實戰

4.1項目講解

4.2高階函數與測試

4.3排列組合與正則

4.4網路編程

二、Linux和數據庫階段

1.1 Linux操作系統

1.2文件系統與用戶

1.3文本操作命令

1.4網路命令、進程管理與服務配置

1.5 Shell編程與bash、源文件編譯

2.1版本控制

2.2 MySQL基本使用

2.3 MongoDB的基本使用

2.4 Redis的基本使用

三、Web前端

1.1 HTML5的標籤

1.2 HTML5交互與表格

1.3 CSS

1.4CSS-續

1.5 JS初步

2.2 JQuery初步

2.3 Jquery製作動畫

2.4 Ajax

四、Web後端- Django

1.1 HelloDjango

1.2 Models

1.3 Models & Templates

1.4 Views (. 上)

1.5 Views (下)

2.1 Advanced01

2.2 Advanced02

2.3 Advanced03

2.4 RESTful01

2.5 RESTful02

3.1 Program

3.5項目上線

五、Web後端-Flask

1.1 HelloFlask

1.2 Views

1.3 Templates & Models

1.4 Modesl

1.5 Extension

2.1 Program

六、爬蟲階段

1.1多線程原理

1.2協程

1.3爬蟲的概念及相關工具

1.4 python http libs

1.5爬蟲實戰

2.1 scrapy框架(1)

2.2 scrapy框架(2)

2.3 scrapy框架(3)

2.4 scrapy框架(4)

2.5量化交易

七、python機器學習

1.1 jupyter入門

1.2 pandas

1.3 pandas

1.4 pandas

1.5 scipy

2.1 matpoltlib

2.2 KNN

2.3 KNN

2.4線性回歸與邏輯斯蒂回歸

2.5決策樹與貝葉斯

3.1 SVM與K均值聚類

3.2. Kmeans

3.3機器學習框架TensorFlow1

3.4機器學習框架TensorFlow2

3.5自然語言處理與社交網路處理

4.1新浪DSP系統用戶行為分析

Python有很好的3D渲染庫和遊戲開發框架，有很多使用Python開發的遊戲，如迪士尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等和一個PyWeek的比賽。而且還可以編寫桌面圖形用戶界面，還可以擴展微軟的Windows，常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。