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『壹』 Ph學習路線圖大學生必看

Python學習從0學Python的八個階段

00資源分享在前

國內Python學習網站:

黑馬程序員視頻庫:http://yun.itheima.com/map?hm

菜鳥教程 (wwwrunoob.com)

極客學院 (wwwjikexueyuan.com)

廖雪峰的官方網站 (www.liaoxuefeng.com)

博客園 (www.cnblogs.com)

國外Python學習網站:

Codecademy(www.codecademy.comUdemy(www.udemy.com)

Coursera(www.coursera.org

edX(www.edx.org)

FreeCodeCamp(www.freecodecamp.org)

中文文檔地址

Python官方文檔:https://docs.python.org/zh-cn/3/Python 標准庫:https://docs.python.org/zhcn/3/library/index.html

01Python基礎

學習目標:

能夠熟練使用Python技術完成針對小問題的程序編寫以及小游戲程序的開發。

學習重點:

1)計算機組成原理:計算機組成部分、操作系統分類、

B/S和C/S架構、理解軟體與硬體的區別

2)Pvthon變數以及開發環境:字元串、數字、字典列表、元祖等

3) 流程式控制制語句:程序的執行順序，順序執行、循環執

選擇執行

4)函數:定義函數、調用函數、函數的嵌套、遞歸函

數5文件的基本操作:文件的打開、編輯、關閉

6)面向對象編程:類對象、實例對象、定義類、實例化對象

7)異常處理:學會捕捉異常、自定義異常

8模塊和包:理解模塊和包的概念並學會使用

9)飛機大戰游戲製作:自己獨立完成飛機大戰游戲

02Python和Linux高級

學習目標:

能夠使用面向對象的程序設計方法，基於Linux

操作系統進行高並發量的網路程序開發。

學習重點:

1)Linux系統應用:Linux發行版系統的使用、基本的操作語

2)網路編程:TCP/IP協議、伺服器工作過程

3)並發編程:線程、進程、協程3

4)函數高級應用:熟練使用函數的調用等

5)正則表達式:熟練運用re模塊的各種方法

6)資料庫:關系型資料庫、非關系型資料庫、MySQL

7)Python語法進階:閉包、裝飾器、生成器、迭代器

8) mini-web伺服器:根據網路服務的過程寫出簡易的web伺服器

9) mini-web框架:可以編寫簡易的web伺服器框架

03前端開發

學習目標:

能夠寫出簡單的HTML頁面，會使用iQuery、CSS等。

學習重點:

1)HTML的學習:HTML的文檔結構、快速創建HTML方法

2)CSS:CSS的使用

3)PS的簡單應用:Photoshop的基本使用、取色、圖

4)JavaScript的學習:JavaScript的基本語法

5)iQuery的學習:iQuery的使用

6)Vue框架:框架的使用以及注意點

04Web開發

學習目標

能夠熟練使用Flask和Diango框架進行web服務的開發。

學習重點:

1)Flaskweb框架的使用

模板與表單、資料庫的使用、單元測試、第三方擴

展與雲伺服器的使部署、Redis緩存使用、GIT版本控

制、用、驗證碼的收發、網站項目開發實戰

2)Djangoweb框架的使用框架的使用方法、模型介紹

、ORM以及資料庫操作、視圖以及模板、Diango

中間件、Django RESTFramework、網站項目開發實戰

05爬蟲開發

學習目標

能夠寫出實用的爬蟲項目。

學習重點:

1)爬開發的知識體系與相關工具

網路爬蟲的原理以及相關爬蟲工具

2)MongoDB資料庫

資料庫的增刪改查

3)Scrapy框架

框架的原理以及使用

4)定製化爬蟲採集系統

數據的採集、分析

5實戰項

實用型綜合爬蟲應用

06shell自動化運維

學習目標:

能夠熟練使用shell命令和Python腳本進行自動化運維

學習重點:

1)shell運維、腳本與變數

運維簡介、shell簡介、腳本執行方法、開發規范

2)shell常見命令進階

表達式、linux常見符號、常見命令詳解

3)shell流程式控制制

選擇語句、循環語句、函數

4)代碼發布與環境部署

掌握代碼發布流程與環境部署

5代碼腳代碼發

掌握手工代碼發布與腳本代碼發布

07數據挖掘與數據分析

學習目標:

能夠熟練使用Python技術完成針對小問題的

程序編寫以及小游戲程序的開發。

學習重點:

基本概念:順序表、鏈表、棧、隊列1

2)排序與索引:排序、索引、樹與樹演算法

3)Series對象:Series對象、DataFrame對象DataFrame查詢

4)數據操作:數據的操作、存取與統計

5Pandas繪圖:熟練使用Pandas

6)科學計算numpy、pandas: numpy、pandas、

matpalotlib、金融數據的綜合分析處理

08人工智慧

學習目標:

能夠熟練使用Python技術完成針對小問題的程序編寫以及小游戲程序的開發。

學習重點:

1)特徵工程:了解什麼是人工智慧、機器學習、深度學習以及特徵工程

2)監督學習分類演算法:熟悉監督學習分類演算法、Scikit-learn使用

3)模型選擇與調優:可用數據集、模型的選擇與調優

4)數據與多因子模型:多因子模型應用

5量化交易策略:量化交易概念與相關的策略

6)回測框架:了解回測框架

7)量化交易平台實戰:關於量化交易平台實戰的項目