不管你是待业还是失业，在这个被互联网围绕的时代里，选择学python全栈哪个*好，就多了一项技能，还怕找不到工作？，还怕不好找工作？小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里：全栈Python学习攻略，从入门到精通，方法路径一目了然！【内含数据资源包】，怎么样更快更全面的地学习 Python？??。

1.全栈Python学习攻略，从入门到精通，方法路径一目了然！【内含数据资源包】

我当年学Python的时候，也很迷茫，不知道从哪开始，就书上学一点语法知识学了半天也不知道能学个出啥。这是应该是大多数0基础小白都会遇到的困扰，今天具体给大家分享一下如何系统学习python，手把手教你从基础到入门。学习Python对于小白来讲肯定是枯燥无味的，首先大家必须得沉下心来，其实摆正心态，不能急于求成，我在学习的过程中，深深的觉得对于成人或者进入职场的人来说，学习一门新的知识，目的不在于积累，而在于解决问题。python是我学习的*门编程语言，我在开始学习python的时候，是一个连什么是字符串都不知道小白。所以对我来说，最重要的开始是，首先对这一领域的基本概念建立认知!基础知识概念认知，如我在看到教程中有句话是“为变量赋值”，那我至少得知道，什么是变量?赋值是什么意思?事实上，对一门领域完全零基础的人，想要开始学习它的话，真正重要的工作是先对这门领域的基本概念建立认知。扒过网上教程的小白肯定深有体会，视频导师总是习惯用一个我们不懂的概念去解释另一个我们不懂的概念，然后我们还是不懂。因为教学者提前预设了作为0基础的我们的立场：已经有其他编程语言基础，只是没有接触python。但其实，对真正如我一样的0基础的小白来说，学习python，不仅是学习这门语言本身，还是在借着这门语言，帮我们建立对编程世界的一些基本概念的认知。基础认知书籍资料已经打包好，想要的萌新可以自行,找群管理免费领取 ↓ ↓ ↓ ↓了解完基础知识之后，就是顺着在第二步建立的学习路径，一路升级打怪。在学习Python的过程中，首先就得想明白3个问题：我会就这三个问题给大家具体分析高效解决的方式【1】、学习python，要解决什么问题?【2】、要学哪些东西?【3】、怎样学?1、学完Python你想做什么？如何规划自己的学习路径python只是一门编程语言，要清楚如何利用这门语言解决问题，Python实际应用实在太广了。在python基础知识学完之后，必须要了解自己想要应用方向，应该方向不同学习的路径也会有变化你想做web开发，但学完python基础知识，跑去学numpy，pandas等知识，也不能说我要用python做数据分析，学完python基础知识，又去学django，flask框架。这个道理，就跟我们想要去韩国旅行，肯定不会买去泰国的机票一样，很简单，但是我们不得不承认，还是会有人犯迷糊，上来就开干，这个坑能不踩就不踩。【学习路径】小白自己摸不清楚的可以多加一些学习交流群，里面有大神可以帮你规划路线。1）网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣 。2）自动化运维：自动化处理大量的运维任务3）数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果4）游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中5）自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在Selenium/lr中，实现自动化。6）网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站。7）爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。8）人工智能：Python由于简便、库多、可读性强、可植入等优点，被作为人工智能的主要开发语言，所以学Python是进入人工智能行业的不二利器。当我确定好方向后，下一步骤就是顺着这个方向，建立好我自己的学习路径地图。这个路径是我们系统学习的逻辑主线，我会根据主线来决定下一个完成的的目标是什么，需要学习哪些知识点哪些，避开暂时不需要学习的知识点。然后每学习一个部分，我就能够有一些实际的成果输出，利用成果产出来形成正向刺激，激励后续的学习。今天给大家梳理的是数据分析的学习路径。分析的流程“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个路径，给自己建立了学习地图：1、python基础知识2、爬虫基本知识+sql3、numpy4、pandas5、、sklearn7、统计学与概率论价值6k+数据分析这块的学习路径以及相关资料已经打包好了，篇幅原因萌新们可以找管理员免费领取 2、*是按照系统性的课程或书本来学习既然在这个领域是新手，先接受一个已经存在的系统，站在前人的肩膀规划学习，是最适合的方案。网上很多资料，实非常不适合充当我们系统性的学习一门知识的教材，因为它是非常碎片化的知识，东一榔头西一棒子，不成体系。需要有线性的学习知识，由浅入深。如果一开始，就眉毛胡子一把抓，不分主次，可能我们很快就会体会到“从入门到放弃”是一种什么样的感觉。不要指望自己能把散落的信息整合成系统的，那是高手要做的事情。可以说很难，自己找资料只能是查漏补缺。 而且我们在后续的学习过程中，其本身就是在“运用中深入理解，在深入理解中优化应用”。相互印证理解，是一种自然而然的深入学习过程。3、以能用起来，解决问题为指导原则在工作中，需要的更多的是一种解决问题的工程性思维，所以很多时候，我们能掉包解决问题，就没必要自己造轮子，很多代码是现成的，再没有自己的体系之前，多跟着书本练习。4、任何事情是没有能够速成的，越是底层的、收益周期越长的技能越是这样。首先你想速成肯定是需要花费大量的时间去打基础，在没有充足的时间能保证学习进度的情况下，很难自学建议你根据已有的体系去学，起码会少走很多弯路。学习一门领域的知识，对于普通人人在短时间内从0到1入个门，倒是不难，但是从1到10，到100，进阶为高手，没有长时间的投入和刻意练习，无异于痴人说梦。零经验的排坑指南：*个坑：现再很多人都说学习Python很有前途，问怎么他们学，他们的回答就是看书，对于小白，一般来说连什么叫字符串都不清楚，很多会坚持看了一段时间之后还是云里雾里，然后放弃。第二个坑：买教学视频。淘宝上花了十几块钱吧，40几个G的视频，各种教程，但是看下来还是看不懂，总是卡在莫名奇妙的地方，百度了半天才知道。我都开始怀疑我自己的学习能力了。系统的学习资料+核心笔记+Python开发环境都已经给大家打包好了，可以联系管理员领取如果你只为今天的生活努力，那么你的价值永远都只有4-5k。你要做的是看清趋势为１０年后的生活而奋斗。专注学习，比身边人拥有更多有效信息，然后选择一个自己感兴趣的职业，不断投资自我，增加稀缺价值，让自己财富增长，吸引资本，继而投资更多项目，慢慢地走出底层，和旧日的贫穷说再见。

2.怎么样更快更全面的地学习 Python？

黑马程序员按Python的难易程度对Python的学习顺序做出来一个整理；Python语法基础，面向对象，高级编程，数据库开发，前端与移动开发，web全栈开发，人工智能方向；这样学习起来方便多了。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。°1 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：❖「笨方法学 Python」： 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。❖「廖雪峰的 Python 2.7 教程」：Home - 廖雪峰的官方网站Python 中文教程的翘楚，专为刚刚步入程序世界的小白打造。❖「The ’s Guide to Python!」：The ’s Guide to Python!这本指南着重于 Python 的*实践，不管你是 Python 专家还是新手，都能获得极大的帮助。❖「Python 官方文档」：Our 实践中大部分问题，都可以在官方文档中找到答案。❖ 辅助工具：Python Tutor一个 Python 对象可视化的项目，用图形辅助你理解 Python 中的各种概念。Python 的哲学：用一种方法，*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，*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。°2 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 2.7 一会儿又转到 3.0，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、操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，为什么我可以操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...更重要的时，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，HTTP协议，HTML，文本编码，JSON一无所知，你能做好这部分的工作么？而你在起步阶段的基础知识也同样重要，如果你连循环递归怎么写都还要查文档，连 BFS 都不知道怎么实现，这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样，非常低效。在这个阶段，不可避免要接触大量类库，阅读大量书籍的。°1 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：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。°2 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 And Machine Learning」：Pattern 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：❖「HTTP 权威指南」：HTTP权威指南 (豆瓣)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*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*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。¶  *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。虽然听上去有点鸡汤，但是这是事实。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～

就拿大数据说话，优势一目了然，从事IT行业，打开IT行业的新大门，找到适合自己的培训机构，进行专业和系统的学习。