Python应该怎么学？
学习python主要有自学和报班学习两种方式。
具体学的顺序如下：
①Python软件开发基础
掌握计算机的构成和工作原理
会使用Linux常用工具
熟练使用Docker的基本命令
建立Python开发环境，并使用print输出
使用Python完成字符串的各种操作
使用Python re模块进行程序设计
使用Python创建文件、访问、删除文件
掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包
②Python软件开发进阶
能够使用Python面向对象方法开发软件
能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作
掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发
能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件
能开发多进程、多线程软件
③Python全栈式WEB工程师
能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓
能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧
④Python多领域开发
能够使用Python熟练编写爬虫软件
能够熟练使用Python库进行数据分析
招聘网站Python招聘职位数据爬取分析
掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别
掌握基本设计模式、常用算法
掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法
Python目前是比较火，学习之后可以从事软件开发、数据挖掘等工作，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
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零基础如何入门学习Python？
以下是python全栈开发课程学习路线，可以按照这个课程大纲有规划的进行学习： 阶段一：Python开发基础Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
阶段九：自动化运维&开发Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
转行零基础该如何学Python？
*：看入门类书籍关于书籍的选择，难易度一定要入门级别的，千万不要太复杂。如果选择的书籍过于复杂，很容易打乱我们的学习节奏，还会影响我们学习的积极性。学习是一个循序渐进的过程，不能一口吃成一个胖子，因此对于零基础初学者来讲，一定要找一个通俗易懂的书籍进行学习，是非常关键的。
第二：找培训机构
对于0基础的小伙伴而言，我们选择培训机构学习要比自学好很多，编程类知识零基础自学是很困难的，所以我们在选择培训班的时候，一定要找那种老师可以手把手教学的，课程内容安排是不是从零基础开始教学；学习过程中遇到问题要及时与老师沟通，不然后边学习赶不上进度。
第三：多动手练习
学习知识，动手实践很重要。学习编程如果自己不动手写代码的话，学习之后也是没有用途的，经常有很多初学者在学习完Python之后，觉得自己什么都不会，开始写代码之后忘记了很多知识，等同于白学。所以说学习Python没有什么捷径可走，学习需要不间断的练习，关于Python的代码，我们一定要多写多练，多与老师沟通，才能达到满意的效果。
第四：学习Python要有规划
学习Python的时候，我们需要明确且细致地进行学习规划，规划好我们时间安排，课下要多动手练习，实战+理论，才能更有效的学好Python知识。
python人工智能需要学什么
有不少同学学习 Python 的原因是对人工智能感兴趣，有志于从事相关行业。今天我们来聊聊这个方向所需要的一些技能。这里我们主要谈论的是编程技能。（推荐学习：Python视频教程）如果你打算采用 Python 作为主要开发语言（这也是目前人工智能领域的主流），那么 Python 的开发基础是必须得掌握的，这是一切基于 Python 开发的根基。你得对 Python 的基本语法、数据类型、常见模块有所了解，能正确使用条件、循环等逻辑，掌握 pst、dict 等数据结构及其常用操作，了解函数、模块、面向对象的概念和使用等等。
在对此已经熟练之后，你需要学习数据处理相关的 Python 工具库：
NumPy
NumPy 提供了许多数学计算的数据结构和方法，较 Python 自身的 pst 效率高很多。它提供的 ndarray 大大简化了矩阵运算。
Pandas
基于 NumPy 实现的数据处理工具。提供了大量数据统计、分析方面的模型和方法。一维的 Series，二维的 DataFrame 和三维的 Panel 是其主要的数据结构。
SciPy
进行科学计算的 Python 工具包，提供了诸如微积分、线性代数、信号处理、傅里叶变换、曲线拟合等众多方法。
Matplotpb
Python 最基础的绘图工具。功能丰富，定制性强，几乎可满足日常各类绘图需求，但配置较复杂。
只要你用 Python 和数据打交道，就绕不开以上这几个库，所以务必学习一下。
而在此之后，你就需要根据自己的具体方向，选择更专业的工具包进行研究和应用。
Python 在人工智能方面最有名的工具库主要有：
Scikit-Learn
Scikit-Learn 是用 Python 开发的机器学习库，其中包含大量机器学习算法、数据集，是数据挖掘方便的工具。它基于 NumPy、SciPy 和 Matplotpb，可直接通过 pip 安装。
最初由 Google 开发，用于机器学习的研究。 可以在 GPU 或 CPU 上运行，在深度学习领域表现优异。目前无论是在学术研究还是工程应用中都被广泛使用。但 相对来说更底层，更多时候我们会使用基于它开发的其他框架。
Theano
Theano 是成熟而稳定的深度学习库。与 类似，它是一个比较底层的库，适合数值计算优化，支持 GPU 编程。有很多基于 Theano 的库都在利用其数据结构，但对于开发来说，它的接口并不是很友好。
Keras
Keras 是一个高度模块化的神经网络库，用 Python 编写，能够在 或 Theano 上运行。它的接口非常简单易用，大大提升了开发效率。
Caffe
Caffe 在深度学习领域名气很大。它由伯克利视觉和学习中心（BVLC）和社区贡献者开发，具有模块化、高性能的优点，尤其在计算机视觉领域有极大的优势。Caffe 本身并不是一个 Python 库，但它提供了 Python 的接口。
PyTorch
Torch 也是一个老牌机器学习库。Facebook 人工智能研究所用的框架是 Torch，DeepMind 在被谷歌收购之前用的也是 Torch（后转为 ），足见其能力。但因 Lua 语言导致其不够大众。直到它的 Python 实现版本 PyTorch 的出现。
MXNet
亚马逊 AWS 的默认深度学习引擎，分布式计算是它的特色之一，支持多个 CPU/GPU 训练网络。
借助这些强大的工具，你已经可以使用各种经典的模型，对数据集进行训练和预测。但想成为一名合格的人工智能开发者，仅仅会调用工具的 API 和调参数是远远不够的。
Python 是人工智能开发的重要工具，编程是此方向的必备技能。但并不是掌握 Python 就掌握了人工智能。人工智能的核心是机器学习（Machine Learning）和深度学习。而它们的基础是数学（高等数学/线性代数/概率论等），编程是实现手段。
所以你想要进入这个领域，除了编程技能外，数学基础必不可少，然后还要去了解数据挖掘、机器学习、深度学习等知识。
这不是条几个月就能速成的路，但坚持下去一定会有所收获。
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python培训都学哪些知识？
不同的Python培训机构学习的内容不同。如需学习Python推荐选择【达内教育】，该机构双模式项目教学小程序开发到名企项目全案。可先就业后付款，保险公司承保，不就业理赔学费。Python培训知识具体如下：
1、Python核心编程：主要是学习Python语言基础、Linux、MySQL。前期学习【Python编程语言】基础内容，中期主要涉及OOP基础知识，学习后能处理OOP问题，具有初步软件工程知识并树立模块化编程思想，以及了解什么是数据库以及相关知识。
2、学习全栈开发：学习Web编程基础、Flask框架和Django框架等。主要是前端网站开发流程。
3、人工智能：主要是学习数据分析、机器学习、深度学习。能够学到人工智能领域中的图像识别技术，对行业中流行的数据模型和算法有所了解，使用主流人工智能框架进行项目开发，深入理解算法原理与实现步骤。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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请问怎么学习Python？
这里整理了一份Python开发的学习路线，可按照这份大纲来安排学习计划~
*阶段：专业核心基础
阶段目标：
1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3. 对Python的核心库和组件有深入理解
4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置
6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作
7. 能综合运用所学知识完成项目
知识点：
Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。
3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。
4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。
第二阶段：PythonWEB开发
阶段目标：
1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，及前端框架
2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识
5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理
6. 使用Web开发框架实现贯穿项目
知识点：
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。
2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。
3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。
4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。
第三阶段：爬虫与数据分析
阶段目标：
1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理
4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和的使用
7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战
知识点：
网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。
3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。
4、三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一的常见使用，熟悉的三层结构，能够熟练使用绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。
第四阶段：机器学习与人工智能
阶段目标：
1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题
3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目
知识点：
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。
2、相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、可视化、张量修改、TF文件读取、 playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。
怎么学习Python,学习Python需要那些学习条件?
① Python基础：Python语言基础，函数，文件操作，面向对象，异常处理，模块和包，Linux系统使用，Mysql数据库等；② 全栈开发：Web编程基础，Flask框架，Django框架，Tornado框架，全文搜索引擎等；
③ 网络爬虫：数据爬取，Scrapy框架，分布式爬虫框架等；
④ 人工智能：数据分析，机器学习，深度学习等；
这些基本上就是Python应用比较多的几个领域大概要学习的内容啦。
怎么学习python，首先，学习Python基础语法，面向对象编程与程序设计模式的理解、Python数据分析基础、Python网络编程、Python并发与高效编程等等。通过前期Python学习来了解和掌握常量变量的使用，运算符的使用、流程控制的使用等，*掌握Python编程语言的基础内容。并会对常见数据结构和相应算法进行学习，注重表格的处理，树结构的处理知识。
然后，确定一个具体的学习方向，Python可以应用于Web开发、爬虫、数据分析、人工智能开发等多个领域，不同的学习方向需要学习不同的知识结构，可以结合自身的学历、兴趣点等和相应的岗位招聘要求进行匹配，选择最适合自己的方向。
如何学习python
1、Python 介绍
学习一门新的语言之前，首先简单了解下这门语言的背景。Python 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人 Guido van Rossum 于 1989 年发明，*个公开发行版发行于 1991 年。Python 在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得 Python 成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。Python 具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是 C/C++)很轻松地联结在一起。
2、Python 技术浪潮
IT 行业热门技术，更新换代非常的快，技术的浪潮一波接着一波，最初的浪潮无疑是桌面时代，使用 C# 搭建桌面应用开始崭露头角，MFC 还是计算机科学专业必学会的东西。接着就是以网站搭建为应用的背景，PHP，Ruby 等语言为主的。再到近几年非常火热的以移动开发为应用背景，Java(Android 开发)或者 OC(iOS 开发)语言为主。很明显如今的浪潮就是以大数据和机器学习为应用背景，Python 语言为主。站在风尖浪口，猪都可以飞的起来。抓住这波技术浪潮，对于从事 IT 行业的人员来说有莫大的帮助。
3、Python 学习
学习一项新的技术，起步时最重要的是什么?就是快速入门。学习任何一个*的知识时，都有一个非常重要的概念：最少必要知识。当需要获得某项技能的时候，一定要想办法在最短的时间里弄清楚都有哪些最少必要知识，然后迅速掌握它们。
对于快速入门 python 来说最少必要知识，有以下几点。
(1) Python 基础语法
找一本浅显易懂，例子比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。推荐去看《简明python教程》，非常好的一本 Python 入门书籍。
(2)Python 实际项目
等你对 Python 的语法有了初步的认识，就可以去找些 Python 实际项目来练习。对于任何计算机编程语言来说，以实际项目为出发点，来学习新的技术，是非常高效的学习方式。在练习的过程中你会遇到各种各样的问题：基础的语法问题(关键字不懂的拼写)，代码毫无逻辑，自己的思路无法用代码表达出来等等。这时候针对出现的问题，找到对应解决办法，比如，你可以重新查看书本上的知识(关于基础语法问题)，可以通过谷歌搜索碰到的编译错误(编辑器提示的错误)，学习模仿别人已有的代码(写不出代码)等等。已实际项目来驱动学习，会让你成长非常的快。Python 实际项目网上非常的多，大家可以自己去搜索下。合理利用网络资源，不要意味的只做伸手党。
(3) Python 的学习规划
当你把上面两点做好以后，你就已经入门了 Python，接下来就是规划好自己的以后的学习规划。能找到一个已经会 Python 的人。问他一点学习规划的建议，然后在遇到卡壳的地方找他指点。这样会事半功倍。但是，要学会搜索，学会如何更好地提问，没人会愿意回答显而易见的问题。当然如果你身边没有人会 Python，也可以在网上搜索相应的资料。
Python 可以做的事非常的多，比如：Python 可以做日常任务，比如自动备份你的MP3;可以做网站，很多著名的网站像知乎、YouTube 就是 Python 写的;可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是 Python 开发的。每个人都有自己感兴趣的方向，有的对网站开发比较感兴趣，有的对数据处理感兴趣，有的对后台感兴趣。所以你们可以根据自己感兴趣的方向，网上搜索相关资料，加以深入的学习，规划好自己未来的方向。只要坚持，你就能精通 Python，成为未来抢手的人才。
学习Python人工智能需要什么基础
1.高等数学基础知识首先，你是零基础的话，就先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。
2.有一定的英语水平
试想，如果你连基础的英语单词都看不懂，还怎么写代码呢?毕竟代码都是由英文单词组成的。所以啊，把英文水平提升上来吧，这个非常非常重要的。
3.Python
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。这也是人工智能必备知识。
另外，还要提到的一点是：机器学习属于人工智能的一个分支，它是让机器能具备摆脱对人工指令的依赖，能按照一定的算法开展自主学习的能力，它的出现才真正让“人工智能”不枉智能二字。
的优势突出：
1、是业内仅有的一家敢推出“两周免费试听，不满意不缴费”的政策，让学员更真实地了解学校、了解自己是否适合做开发;
2、0学费入学，工作后分期还款，学员毕业能找到好工作;
3、权威资深师资阵容，业内极具责任心、懂教学、拥有超强技术、有大型项目经验实战派讲师授课，由业内*专家及企业技术骨干组成;
4、自主研发QFTS教学系统，拥有自主知识产权的开发培训课程体系，讲练学相结合，课程内容紧贴当前前沿实用技术和企业实际需求;
5、企业级项目实战训练，让学员参与真实的企业级项目研发，然后让学员毕业后就能独立设计开发自己的上线项目。