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  • Python学习六大路线,教你快速上手
    2020-12-03 21:48:19

    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理

    以下文章来源于腾讯云,作者:python学习教程

    ( 想要学习Python?Python学习交流群:1039649593,满足你的需求,资料都已经上传群文件流,可以自行下载!还有海量最新2020python学习资料。 )

    最近几年随着互联网的发展学习Python人越来越多,Python的初学者总希望能够得到一份Python学习路线图,小编经过多方面汇总,总结出比较全套Python学习路线,快速上手。对于一个零基础的想学习python的朋友来说,学习方法很重要, 学习方法不对努力白费 一定要有一个正确的学习线路与方法。

    Python学习路线一:Python基础

    必学知识:【Linux基础】【Python基础语法】【Python字符串】【文件操作】【异常处理】【Python面向对象】【项目实战】。

    路线讲解:该路线循序渐进,科学合理,帮助学习者建立正确的编程思想,具备基本的编程能力。

    Python学习路线二:Python高级编程

    必学知识:【Python平台迁移Linux】【Python常用第三方库】【Python高级语法】【Python正则表达式】【网路编程】【系统编程】【数据结构与算法】【项目实战】。

    路线讲解:该路线强调数据结构和算法的学习,着重提升学习者的编程核心能力;使学习者能够熟练掌握Python高级用法及网络相关知识,能够独立承担Python网络相关的开发。

    Python学习路线三:web前端开发

    必学知识:【HTML】【CSS】【UI基础】【Java】【DOM】【事件】【jQuery】【混合开发】【项目实战】。

    路线讲解:使学习者掌握web前端开发的相关知识,在工作中搭建高质量网站;在学习python中有任何困难不懂的可以加入我的python交流学习qun:227-435-450,多多交流问题,互帮互助,里有不错的学习教程和开发工具。学习python有任何问题(学习方法,学习效率,如何就业)。

    Python学习路线四:后端开发

    必学知识:【Linux网站配置】【git项目管理】【Python框架Django】【flask框架】【接口开发】【数据库MySQL、MongoDB、Redis开发】

    路线讲解:熟练掌握框架的使用,掌握数据库原理及相关优化。

    Python学习路线五:爬虫开发

    必学知识:【爬虫开发原理】【requests+beautifulsoup4静态网页解析】【selenium动态网页解析】【scrapy框架】【分布式爬虫系统】【项目实战】

    路线讲解:使学习者能够掌握爬虫的工作原理,独立承担爬虫的相关工作,亦能够独立设计及实现分布式爬虫框架;

    Python学习路线六:人工智能

    必学知识:【数据分析】【数据可视化】【机器学习理论与实践】【TensorFlow图像实战】【项目实战Python人工智能项目】

    路线讲解:理论与实践并重,加强理论的讲解,理解机器的学习原理,更加系统完善的了解整个Python学习流程。

    以上就是最全套Python学习路线图,不仅能快速入门,且上手快 ,可以说适合每一位Python初学者。

    更多相关内容
  • Python后端学习路线

    千次阅读 2021-12-08 10:42:08
    六、后端框架 七、安全技术 八、版本控制工具 九、Linux基础 十、测试技术 十一、分布式设计 十二、高并发 十三、高可用 十四、高性能 十五、工具使用 十六、监控与统计 十七、设计模式 十八、数据库 ...

    目录

    一、Python语言基础

    二、计算机基础

    三、Python语言高级

    四、前端技术

    五、前端框架及前端进阶技术

    六、后端框架

    七、安全技术

    八、版本控制工具

    九、Linux基础

    十、测试技术

    十一、分布式设计

    十二、高并发

    十三、高可用

    十四、高性能

    十五、工具使用

    十六、监控与统计

    十七、设计模式

    十八、数据库

    十九、搜索引擎

    二十、虚拟化

    二十一、中间件

    二十二、Linux运维自动化开发

    二十三、Python数据分析

    二十四、Python大数据

    二十五、Python机器学习


    一、Python语言基础

    Python基础知识,如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等

    二、计算机基础

    计算机组成原理、数据结构与算法、计算机网络、操作系统

    三、Python语言高级

    Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库

    四、前端技术

    HTML、CSS、JavaScript、ES6、jQuery等前端知识

    五、前端框架及前端进阶技术

    Vue全家桶,react.js,布局,Typesrsipt,scss等

    六、后端框架

    Django、 Flask以及Tornado

    七、安全技术

    Web安全、加密解密、服务器安全、网络隔离、授权、认证

    八、版本控制工具

    Git、svn

    九、Linux基础

    Linux相关的各种命令,如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等

    十、测试技术

    TDD理论、单元测试、压力测试、全链路压测、A/B

    十一、分布式设计

    分布式一致、唯一ID生成、一致性hash算法、微服务、分布式文件系统

    十二、高并发

    多线程、多进程、协程、异步回调、容量评估

    十三、高可用

    硬件负载均衡、软件负载均衡、限流隔离、应用层容灾、异地多活

    十四、高性能

    CDN网络、池化技术、集群化、缓存技术、三高技术架构常见问题

    十五、工具使用

    Ide开发环境、编辑器(vim,emascs,markdown)、chrome插件 sourcegraph

    十六、监控与统计

    监控、追踪管理APM、统计埋点

    十七、设计模式

    设计模式六大原则,MVC,UML,应用场景等

    十八、数据库

    关系型数据库MySQL,nosql

    十九、搜索引擎

    搜索引擎原理、Lucene

    二十、虚拟化

    Kvm,docker,OpenStack管理vm的工具

    二十一、中间件

    Web server,缓存、消息队列、定时调度、数据库中间件、日志系统、配置中心、RPC、API网关

    二十二、Linux运维自动化开发

    Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战

    二十三、Python数据分析

    numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析

    二十四、Python大数据

    Hadoop HDFS、python Hadoop MapReduce、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib

    二十五、Python机器学习

    KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。

    展开全文
  • python后端学习路线

    2020-12-03 21:47:46
    下面是小编为您整理的关于python后端学习路线,希望对你有所帮助。python后端学习路线九层之台,起于垒土。想要成为Python开发领域的高端人才,基础知识很重要,而实战经验也很重要。只有将理论知识与实战项目紧密...

    人工智能时代,想要从事编程行业,最佳的学习语言是什么?当然是Python!Python入门简单、功能强大,已成为各大企业首选开发语言,也吸引了无数有志学子投身学习。下面是小编为您整理的关于python后端学习路线,希望对你有所帮助。

    python后端学习路线

    九层之台,起于垒土。想要成为Python开发领域的高端人才,基础知识很重要,而实战经验也很重要。只有将理论知识与实战项目紧密结合,将现有知识与潮流技术融会贯通,你才能站在技术链的顶端。

    以下就是Python学习路线,分为10大阶段。

    第一阶段为Python语言基础,主要学习Python最基础知识,如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。阶段课程结束后,学员需要完成Pygame实战飞机大战、2048等项目;

    第二阶段为Python语言高级,主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库;

    第三阶段为Python全栈工程师前端,主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识,学员需要完成网页界面设计实战;

    第四至第五阶段为Python全栈工程师后端,主要学习Django、 Flask以及Tornado,学员需要完成对应的实战项目;

    第六阶段为Linux基础,主要学习Linux相关的各种命令,如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等;

    第七阶段为Linux运维自动化开发,主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战;

    第八阶段为Python数据分析,主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;

    第九阶段为Python大数据,主要学习Hadoop HDFS、python Hadoop MapReduce、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib;

    第十阶段为Python机器学习,主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。

    如何成为python工程师的正确学习路线

    内Python人才缺口高达40万,部分领域如人工智能、大数据开发人才稀缺, 年薪二十万都招不到人。据职友集数据显示,与Python有关的招聘职位共30851 条,分别来自47家招聘网站。但是岗位的缺乏并不意味着企业对于其专业知识的掌握就降低了要求,所以只有扎实的Python编程技术才能在职场上占据一席之地。

    通过学习Python课程,可以掌握以下编程和相关技术:

    Python语言基础;Python语言高级;Python全栈工程师前端;

    Python全栈工程师后端;Python全栈工程师后端高级;

    Linux基础;Linux运维自动化开发;Python数据分析;

    Python大数据;Python机器学习。

    1-python基础及高级

    2-数据库与版本控制等

    3-前端与移动端开发

    4-数据爬虫

    5-web服务器开发

    6-shell和自动化运维等

    7-数据挖掘与人工智能

    掌握这8个爬取网站常用技巧

    python作为一门高级编程语言,它的定位是优雅、明确和简单。我学用python差不多一年时间了,用得最多的还是各类爬虫脚本:写过抓代理本机验证的脚本,写过论坛中自动登录自动发贴的脚本,写过自动收邮件的脚本,写过简单的验证码识别的脚本。

    这些脚本有一个共性,都是和web相关的,总要用到获取链接的一些方法,故累积了不少爬虫抓站的经验,在此总结一下,那么以后做东西也就不用重复劳动了。

    2.使用代理服务器

    这在某些情况下比较有用,比如IP被封了,或者比如IP访问的次数受到限制等等。

    3.伪装成浏览器访问

    某些网站反感爬虫的到访,于是对爬虫一律拒绝请求。这时候我们需要伪装成浏览器,这可以通过修改http包中的header来实现:

    4、页面解析

    对于页面解析最强大的当然是正则表达式,这个对于不同网站不同的使用者都不一样,就不用过多的说明。

    5.验证码的处理

    碰到验证码咋办?这里分两种情况处理:

    google那种验证码, 没办法。

    简单的验证码:字符个数有限,只使用了简单的平移或旋转加噪音而没有扭曲的,这种还是有可能可以处理的,一般思路是旋转的转回来,噪音去掉,然后划分单个字符,划分好了以后再通过特征提取的方法(例如PCA)降维并生成特征库,然后把验证码和特征库进行比较。这个比较复杂,这里就不展开了,具体做法请弄本相关教科书好好研究一下。

    6. gzip/deflate支持

    现在的网页普遍支持gzip压缩,这往往可以解决大量传输时间,以VeryCD的主页为例,未压缩版本247K,压缩了以后45K,为原来的1/5。这就意味着抓取速度会快5倍。

    然而python的urllib/urllib2默认都不支持压缩,要返回压缩格式,必须在request的header里面写明'accept-encoding',然后读取response后更要检查header查看是否有'content-encoding'一项来判断是否需要解码,很繁琐琐碎。如何让urllib2自动支持gzip,defalte呢?

    7、多线程并发抓取

    单线程太慢的话,就需要多线程了,这里给个简单的线程池模板这个程序只是简单地打印了1-10,但是可以看出是并发的。

    虽然说Python的多线程很鸡肋,但是对于爬虫这种网络频繁型,还是能一定程度提高效率的。

    8. 总结

    阅读Python编写的代码感觉像在阅读英语一样,这让使用者可以专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。Python虽然是基于C语言编写,但是摒弃了C中复杂的指针,使其变得简明易学。并且作为开源软件,Python允许对代码进行阅读,拷贝甚至改进。这些性能成就了Python的高效率,有"人生苦短,我用Python"之说,是一种十分精彩又强大的语言。

    python web后端开发工程师的面试总结

    先介绍下我的情况:通信背景,工作一年多不到两年。之前一直在做C++的MFC软件界面开发工作。公司为某不景气的国企研究所。(喏,我的工作经验很水:1是方向不对;2是行业有偏差)。然后目前是在寻找python后端开发这一块的工作,使用的框架为django;

    之前一直通过CSDN以及其他几家技术博客/论坛吸收大家的经验,在感激之余,也想输出点什么,造福大家,因此就有了这篇水文,希望大家能够多多吸取我的经验教训,早日找到一份自己满意的工作!

    面试的几家:北京的两家创业公司,规模均在40-50人之间;果壳(止步于电话面,拉钩投的);知乎(止步于电话面,论坛发帖后的内推);爱奇艺(拉钩上投的);杭州的网易(同学内推)。

    面试这一轮下来,最大的感受就一个:平时一定要坚持每天都码点代码。就算再烂的项目,也要坚持上传github。。真的,只要你能坚持一周有5天以上都能持续上传Git,半年下来,面试官绝对对你刮目相看。

    其他感受:不同的公司着重点都不一样,不过真的就如这篇博文的博主所说,木桶原理,哪块都不能少。我就是因为平时只关注做自己的小博客系统,而没做其他的部分,导致爱奇艺倒在了手写代码上面…哎,忧伤。。平时多刷刷leetcode,看看剑指offer/面试金典,都是套路啊~~

    面试这几家公司所遇到的面试/笔试题,目前还能记住的如下。虽然可能绝大部分都是基础,但希望大家不要只是看看就过去了,最好还是假装你被问到这个问题,你来把答案说出来或写出来:(不按公司分了)

    python语法以及其他基础部分

    可变与不可变类型;

    浅拷贝与深拷贝的实现方式、区别;deepcopy如果你来设计,如何实现;

    __new__() 与 __init__()的区别;

    你知道几种设计模式;

    编码和解码你了解过么;

    列表推导list comprehension和生成器的优劣;

    什么是装饰器;如果想在函数之后进行装饰,应该怎么做;

    手写个使用装饰器实现的单例模式;

    使用装饰器的单例和使用其他方法的单例,在后续使用中,有何区别;

    手写:正则邮箱地址;

    介绍下垃圾回收:引用计数/分代回收/孤立引用环;

    多进程与多线程的区别;CPU密集型适合用什么;

    进程通信的方式有几种;

    介绍下协程,为何比线程还快;

    range和xrange的区别(他妹的我学的py3…);

    由于我有C/C++背景,因此要求用C来手写:将IP地址字符串(比如“172.0.0.1”)转为32位二进制数的函数。

    算法排序部分

    手写快排;堆排;几种常用排序的算法复杂度是多少;快排平均复杂度多少,最坏情况如何优化;

    手写:已知一个长度n的无序列表,元素均是数字,要求把所有间隔为d的组合找出来,你写的解法算法复杂度多少;

    手写:一个列表A=[A1,A2,…,An],要求把列表中所有的组合情况打印出来;

    手写:用一行python写出1+2+3+…+10**8 ;

    手写python:用递归的方式判断字符串是否为回文;

    单向链表长度未知,如何判断其中是否有环;

    单向链表如何使用快速排序算法进行排序;

    手写:一个长度n的无序数字元素列表,如何求中位数,如何尽快的估算中位数,你的算法复杂度是多少;

    如何遍历一个内部未知的文件夹(两种树的优先遍历方式)

    网络基础部分

    TCP/IP分别在模型的哪一层;

    socket长连接是什么意思;

    select和epoll你了解么,区别在哪;

    TCP UDP区别;三次握手四次挥手讲一下;

    TIME_WAIT过多是因为什么;

    http一次连接的全过程:你来说下从用户发起request——到用户接收到response;

    http连接方式。get和post的区别,你还了解其他的方式么;

    restful你知道么;

    状态码你知道多少,比如200/403/404/504等等;

    数据库部分

    MySQL锁有几种;死锁是怎么产生的;

    为何,以及如何分区、分表;

    MySQL的char varchar text的区别;

    了解join么,有几种,有何区别,A LEFT JOIN B,查询的结果中,B没有的那部分是如何显示的(NULL);

    索引类型有几种,BTree索引和hash索引的区别(我没答上来这俩在磁盘结构上的区别);

    手写:如何对查询命令进行优化;

    NoSQL了解么,和关系数据库的区别;redis有几种常用存储类型;

    Linux部分

    讲一下你常用的Linux/git命令和作用;

    查看当前进程是用什么命令,除了文件相关的操作外,你平时还有什么操作命令;

    (因为我本人Linux本身就很水,只会基本的操作,所以这部分面试官也基本没怎么问。。反正问了就大眼瞪小眼呗)

    django项目部分

    都是让简单的介绍下你在公司的项目,不管是不是后端相关的,主要是要体现出你干了什么;

    你在项目中遇到最难的部分是什么,你是怎么解决的;

    你看过django的admin源码么;看过flask的源码么;你如何理解开源;

    MVC / MTV;

    缓存怎么用;

    中间件是干嘛的;

    CSRF是什么,django是如何避免的;XSS呢;

    如果你来设计login,简单的说一下思路;

    session和cookie的联系与区别;session为什么说是安全的;

    uWSGI和Nginx的作用;

    (我发现基本不问django实现细节相关的东西。。或者问也问的很少,哎,之前准备的方向完全错了)

    洋洋洒洒写了一个小时,发现还是有很多细节问题都已经忘了。。哎,自己的笔记做的还是不行。不过这些问题如果你能都答上来,起码我觉得你应该可以去试试面试初级web后端了。。good luck!

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  • Python 学习路线图 2021:由于其极大的灵活性,Python 是数据科学家、软件工程师和开发人员中最受欢迎的编程语言之一。Python 是一种通用的解释型编程语言。Python 可用于各种任务,包括软件开发、Web 开发、Web ...

    Python 学习路线图 2021:由于其极大的灵活性,Python 是数据科学家、软件工程师和开发人员中最受欢迎的编程语言之一。Python 是一种通用的解释型编程语言。Python 可用于各种任务,包括软件开发、Web 开发、Web 抓取、数据研究、机器学习、人工智能、竞争性编程等。Python 是 2021 年最受欢迎的学习语言,鉴于其多功能性,这并不奇怪。

    无论您是初学者、中级还是高级 Pythonista,我们定制的学习路径都会通过加速的动手学习计划将您的 Python 技能提升到一个新的水平。

    您将在整个 Python 课程中找到自己的方法,因此您将始终知道接下来要关注什么。

    为什么要成为 Python 开发人员?

    学习 Python 应该成为您编程生涯的第一步的原因有很多。对于初学者来说,Python 易于学习和阅读,具有基本的语法。初学者和中级程序员都会发现掌握这门语言很简单。其次,Python 是一种通用编程语言,具有强大的分析能力和庞大的有用工具库。Python 的灵活性允许程序员将更多时间用于创建各种应用程序。

    我最喜欢的可维护性语言是 Python。它具有简单、干净的语法、对象封装、良好的库支持和可选的命名参数。

    – Bram Cohen(点对点 (P2P) BitTorrent 协议的作者)

    Python 帮助程序员为程序编写更少的代码行,否则这些程序可能需要使用其他语言编写更多行。例如,Python 程序比 Java 程序慢,但它们的开发时间也少得多,因为 Python 脚本要短三到五倍。下面给出几点:

    1. Python 是开源的,可以在所有操作系统上免费使用
    2. 它是最高效的语言
    3. 你可以用 Python 做几件事
    4. Python 拥有庞大而活跃的社区
    5. 它有数百个内置库和框架

    Python 被 Google、Facebook、Netflix、IBM 等公司用于各种工作,包括软件开发、机器学习、Web 开发等。鉴于 Python 的日益流行,很容易看出学习 Python 的好处。

    如何成为一名 Python 开发人员?

    首先,我们将从成为 Python 开发人员所需的一些基本技能和计算机基础开始——

    阶段 1  — 计算机基础

    1.Git

    使用最广泛的版本控制系统之一是 Git。Git 是一个开源的免费程序,可用于跟踪一组文件中的更改,以及在软件开发过程中构建和管理源代码。请参阅以下资源以了解有关 Git 的更多信息 —

    1. 使用 Git 进行版本控制 (Coursera)
    2. 使用 Git  (Udacity) 进行版本控制
    3. 学习 Git  (Codecademy)
    4. Git 文档

    2. Linux 命令行基础

    对于任何编码人员来说,学习 Linux 命令行也很重要。我建议您花一些时间了解这些命令的基础知识。如果你想成为一名 Python 开发人员,这些命令会很有帮助。这些免费资源可以帮助你学习更多关于 Linux 命令的知识——

    1. 面向初学者的 Linux 命令行 (Ubuntu)
    2. Linux 命令行基础知识 (Udacity)

    3. GitHub

    现在不是几乎每个招聘人员都要求提供 GitHub 个人资料吗?这是开始构建您的在线作品集和展示您的能力的好地方。GitHub 个人资料将帮助您从人群中脱颖而出。当您申请数据科学家、机器学习工程师、Web 开发人员或 Python 开发人员等竞争性职位时,招聘人员首先要看的是您的 GitHub 个人资料。它让招聘人员大致了解您的编码能力、解决问题的能力和解决问题的技巧。如果你有一个维护良好的、最新的 GitHub 个人资料,你就有更好的机会脱颖而出。

    毫无疑问,知道如何使用 GitHub 是一项宝贵的技能,可以帮助您在专业上取得进步。数百万开发人员使用 GitHub 来分享他们的工作并创建在线作品集。请查看以下免费课程以了解有关 GitHub 的更多信息:

    1. Git 和 GitHub 简介 (Coursera)
    2. GitHub 学习实验室 (GitHub)
    3. GitHub Ultimate:掌握 Git 和 GitHub — 从初学者到专家 (Udemy)

    第 2 阶段:—— Python 基础

    完成计算机编程基础知识后,我们将继续学习 Python 编程的基础知识。为了掌握 Python 的基础知识,你应该学习这些主题——

    1. 你好世界与 Python 3
    2. 基本语法
    3. 代码编辑器,如 Vim、Jupyter Notebook、Google Colab、Atom。
    4. 缩进
    5. 循环、逻辑运算符
    6. 数据类型和变量
    7. 运营商
    8. 字符串和数字
    9. 条件语句和类型转换
    10. 函数和内置函数

    1. Python 学什么?

    • 学习基础知识。了解它的历史、语法、安装和一些基本结构,如语句、变量和运算符。
    • 了解 Python 的应用。此外,了解 Python 2 和 Python 3 之间的差异。
    • 了解基本数据结构,如列表、集合和字典。
    • 理解重要的概念,如 决策 和循环。
    • 了解如何创建虚拟环境。
    • 转到函数和递归。
    • 开始使用面向对象的概念,例如类和方法,以及继承和重载。
    • 了解模块和包,并获得一些使用常见模块(如 os、namedtuple 和 calendar)的经验。
    • 学习文件处理。了解更复杂的主题,如生成器和装饰器,以及浅拷贝和深拷贝。
    • 此外,学习生成和使用随机数和正则表达式。
    • 了解更复杂的主题,如网络、XML 处理和多处理。
    • 学习使用 Python 构建 GUI。
    • 了解异常以及如何处理它们。
    • 学习使用 SciPy、NumPy 和 Pandas。
    • 学习调试、单元测试、记录、序列化和访问数据库。

    2.掌握Python的事情

    一种。构架

    您现在应该学习在框架上工作。

    Python 有一些非常强大的框架,如 Django、Flask 和 CherryPy。

    您可以从 Django 开始,这是一个非常强大的框架,遵循 DRY(不要重复自己)原则。

    它使您的工作更轻松,并处理琐碎的事情。

    湾 ORM 库

    ORM 代表对象关系映射。

    这是一种使用面向对象范例从数据库中查询和操作数据的方法。

    您可以学习使用 SQLAlchemy 和 Django ORM 等 ORM 库。这比编写 SQL 更容易、更快。

    C。前端技术

    成为 Python 开发人员不需要像 HTML5、CSS3 和 JavaScript/jQuery 这样的技术。

    但是如果可以的话,试着对这些有一个基本的了解,它们会让你了解事情是如何运作的以及什么是可能的。

    作为 Python 开发人员,您可能需要与前端团队合作。

    d. 版本控制

    多人多次更改代码最终可能会破坏它。

    如果你想实现版本控制,你应该学习 GitHub 和它的简单术语,比如 push、pull、fork 和 commit(你应该这样做)。

    3.Python构建项目

    你现在有足够的技能;构建一些个人 Python 项目会给你信心。

    您还可以构建一些东西来尝试解决您面临的实际问题。

    一旦您有足够的信心,您就可以为流行的开源项目(如 Django)进行构建。

    4.在哪里 学习

    在学习 Python 时,资源并不稀缺。您可以在网上找到数百万个免费资源来学习 Python。他们之中有一些是 -

    1. 面向所有人的 Python 专业化 (Coursera)
    2. Python 3 编程 (Coursera)
    3. Python 编程简介 (edX)
    4. CS50 的 Python 和 JavaScript 网络编程 (edX)
    5. 学习 Python 3  (Codecademy)

    第3阶段 - 数据结构与算法在Python

    在完成 Python 基础知识 (DSA) 后,我们将继续学习 Python 中最重要的部分,即数据结构和算法。任何编程语言的核心组件都是这些。对于软件开发和编码面试,DSA 是必备的。要掌握 DSA,您应该学习以下主题 –

    1. 数组和链表
    2. 二叉搜索树,递归
    3. Python 列表
    4. 元组、字典、集合和切片
    5. 堆栈和队列
    6. 哈希、哈希表、图遍历
    7. 排序算法,分而治之
    8. 动态规划

    免费查看以下资源以了解 Python DSA —

    1. Python 中的数据结构和算法 (Jovian.ai)
    2. 掌握 Python 中的数据结构和算法
    3. Python 中的完整数据结构和算法课程 (Udemy)
    4. 数据结构和算法简介 (Udacity)
    5. 使用 Python 的数据结构 (Geeks-for-Geeks)

    第 4 阶段 - 高级 Python

    在完成 Python DSA 之后,我们将转向 Python 中的一些高级概念。这里的相关主题是——

    1. 面向对象编程
    2. 方法
    3. 函数式编程
    4. 遗产
    5. 邓德
    6. 班级
    7. 装饰器
    8. Lambda 函数
    9. 装饰器
    10. 常用表达

    免费查看以下资源以了解高级 Python —

    1. 完整的 Python 3 课程:初级到高级! (乌迪米)
    2. 学习 Python 编程大师班 (Udemy )

    第 5 阶段 —— 模块、包、I/O 操作符和文件处理

    完成高级概念后,我们将转向 Python 中的模块、包和文件处理。相关主题是——

    1. 数值模块、随机模块、计数器、系统模块
    2. defaultdict 和 OrderedDict 模块
    3. Pip 和 PyPI 包、DateTime、日历模块
    4. 在 Python 中读/写文件
    5. 在 Python 中重命名/复制/管理文件
    6. 操作系统模块
    7. 压缩文件和目录

    免费查看以下资源以了解模块、包 —

    路径 1  — 走向数据科学

    《哈佛商业评论》将 数据科学 评为 21 世纪最热门的领域之一。数据科学是一个跨学科领域,它使用算法、数学、统计数据从数据中提取有意义的见解。如果你想开始你的数据科学职业生涯,以下是你应该考虑学习的东西——

    1. Matplotlib、Pandas、NumPy、Seaborn 等库
    2. 数学和统计
    3. 数据可视化
    4. 数据操作、数据分析和解释
    5. 数据库管理

    在使用 Python 学习数据科学方面,资源并不缺乏。查看以下资源,免费了解使用 Python 的数据科学 —

    1. Python 专业化应用数据科学 (Coursera)
    2. 使用 Python 的数据科学家 (Datacamp)
    3. Python 数据科学教程 (realpython.org)
    4. IBM 数据科学专业证书 (Coursera)
    5. Python 专业化统计 (Coursera)

    路径 2  —  Web 开发

    学习 Web 开发时要考虑的事情是

    1. 前端开发人员
    2. 后端开发人员
    3. HTML、CSS
    4. 姜戈,烧瓶
    5. JavaScript,打字稿
    6. Angular、React JS、Vue.js
    7. Node.js、Ruby、PHP、MySQL

    查看以下资源免费学习 Web 开发 —

    1. 面向所有人的网页设计:Web 开发基础知识和编码专业化 (Coursera)
    2. 面向 Web 开发人员的 HTML、CSS 和 JavaScript  (Coursera)
    3. IBM 全栈云开发人员专业证书 (Coursera)
    4. HTML & CSS BY  (W3School)
    5. Web 开发职业路径 (Codecademy)

    路径 3  — 迈向机器学习和人工智能

    机器学习是当今发展最快的领域之一。如果你有兴趣在 ML 和 AI 领域开始你的职业生涯,你应该学习以下内容——

    1. 应用数学和统计
    2. 机器学习算法
    3. sci-kit learn、TensorFlow、Keras等库
    4. 预测模型
    5. 用于深度学习的神经网络
    6. 自然语言处理

    互联网上有大量关于机器学习的资源。查看以下资源以免费学习 ML 和 AI —

    1. 斯坦福机器学习 (Coursera)
    2. 人工智能计算机科学专业证书,HarvardX  (edX)
    3. 机器学习基础:案例研究方法 (Coursera)
    4. 深度学习专业化 (Coursera)
    5. DeepLearning.AI TensorFlow 开发者专业证书 (Coursera)
    6. 自然语言处理专业 (Coursera)

    路径 4  — 网页抓取、计算机视觉和自动化测试

    学习 Web Scraping 和自动化测试时要考虑的事情是——

    1. 使用 BeautifulSoup 和 Requests 库进行网页抓取
    2. Selenium Web 驱动程序
    3. 硒网格
    4. 使用 OpenCV 的计算机视觉

    查看以下资源——

    1. TensorFlow:高级技术专业化 (Coursera)
    2. 计算机视觉和图像处理简介 (Coursera)
    3. 计算机视觉简介 (优达学城)
    4. 计算机视觉深度学习 (NPTEL)
    5. 使用 Python 访问 Web 数据 (Coursera)
    6. 学习 Python 测试自动化 (Automation Panda)
    7. Selenium Web 驱动程序与 Python from Scratch + Frameworks  (Udemy)

    第 5 阶段 —— 个人 Python 项目

    使用 Python 作为编程语言构建动手项目将帮助您获得实用的编码技能。处理您的项目将增强您的自信心,并帮助您理解所有编程概念。您将使用技术知识来构建令人印象深刻的投资组合。这是向未来的招聘人员展示您的编码技能的最佳方式。

    你应该一个月学习 Python 的目标

    作为初学者,你第一个月的目标应该是——

    1. 熟悉基本概念(变量、条件、列表、循环、函数)
    2. 练习 30 多个编码问题
    3. 构建 2 个项目来应用这些概念
    4. 熟悉至少 2 个框架
    5. IDE、Github、托管、服务等入门

    这将使您成为 初级 Python 开发人员。

    总体规划

    第 1 周熟悉 Python

    只是想知道如何在 Python 中完成事情。检查尽可能多的东西。

    1. 第 4 天:中等编码问题(6 小时): 反转字符串(检查回文)、计算 GCD、合并两个已排序的数组、猜数游戏、计算年龄等。
    2. 第 5 天:数据结构(6 小时): 堆栈、队列、字典、元组、树、链表。
    3. 第 6 天:OOP(6 小时): 对象、类、方法和构造函数、OOP-继承
    4. 第 7 天:算法(6 小时): 搜索(线性和二元搜索)、排序(冒泡排序、选择排序)、递归函数(阶乘、斐波那契数列)、时间复杂度(线性、二次和常数)

    第 2 周开始软件开发(构建项目)

    进入软件开发。一起尝试制作一个真实世界的项目。

    1. 第 1 天:熟悉 IDE(5 小时):  IDE 是您为大型项目编写代码的游乐场。您需要擅长一种 IDE。我建议从 VS 代码安装 Python 扩展或 Jupyter notebook 开始。
    2. 第 -2 天:Github(6 小时): 探索 Github,创建存储库。尝试提交、差异和推送代码。此外,学习分支、合并和拉取请求。
    3. 第 3 天:第一个项目:简单计算器(4 小时): 熟悉 Tkinter。 创建一个简单的计算器
    4. 第 4 天、第 5 天、第 6 天:个人项目(每天 5 小时): 选择其中一个项目并开始进行。如果你不知道你可以从事什么项目。查看此列表: 一些优秀的 Python 项目。
    5. 第 7 天:托管(5 小时): 学习服务器和托管以托管您的项目。创建 Heroku 设置并部署您构建的应用程序。

    第 3 周:作为一名程序员感到自在

    第 3 周的目标是了解软件开发过程的整体过程。您不需要掌握所有这些。但是您应该了解一些基本部分,因为它们会影响您的日常工作。

    1. 第 -1 天:数据库基础(6 小时): 基本 SQL 查询(创建表、选择、位置、更新)、SQL 函数(平均、最大值、计数)、关系数据库(标准化)、内连接、外连接等
    2. 第 2 天:使用 Python 使用数据库:(5 小时): 使用数据库框架(SQLite 或 Pandas),连接到数据库,在多个表中创建和插入数据,从表中读取数据。
    3. 第 3 天:API(5 小时): 如何调用 API。学习JSON、微服务、Rest API。
    4. 第 4 天:Numpy(4 小时): 熟悉 Numpy 并练习前 30 个 Numpy 练习
    5. 第 5、6 天:作品集网站:(每天 5 小时):学习 Django, 使用 Django构建作品集网站。还结帐 Flask 框架。
    6. 第 7 天:单元测试、日志、调试(4 小时): 学习单元测试 (PyTest)、如何设置和检查日志以及使用断点。

    第 4 周认真找工作(实习生)

    你第四周的目标是认真考虑就业。即使你现在不想被录用,只要研究一下这条道路就会教会你很多东西。

    1. 第 1 天:简历:(5 小时): 制作一份只有一页的简历。从你的技能总结开始。必须包含带有 Github 链接的项目列表。
    2. 第 2 天:作品集网站(6 小时): 创建至少两个博客。将它们包含在您创建的早期投资组合网站上。
    3. 3 天:LinkedIn 个人资料(4 小时): 创建 LinkedIn 个人资料。将简历中的所有内容都放入领英。
    4. 第 4 天:面试准备(7 小时): 常见的面试问题可以在谷歌上找到。在白皮书中,练习编码 10 个面试挑战。看看 Glassdoor、Careercup 等网站,找到以前的面试问题。
    5. 第 5 天:社交(~ 小时): 从你的藏身之处出来。开始参加聚会和社交活动。与其他程序员和招聘人员会面。
    6. 第 6 天:只需申请(~ 小时): 在 Google、LinkedIn 和本地招聘网站上查找“ Python Jobs ”。要申请三个工作,请选择三个。使每个简历对您申请的职位来说都是独一无二的。在每个工作标准中找出您不熟悉的两到三件事。花接下来的三到四天时间学习它们。
    7. 第 7 天:从拒绝中学习(~ 小时): 想出每次被拒绝时你应该了解的两件事才能得到这份工作。花接下来的四到五天时间来掌握它们中的每一个。每一次拒绝都会以这种方式帮助您成为更好的开发人员。

    谁是优秀的 Python 开发人员

    要成为一名优秀的 Python 开发人员,您需要的不仅仅是技术知识和以下技能:

    • 解决问题的心态
    • 强大的沟通技巧 - 您需要与您的团队沟通项目要求和功能。这也将帮助您编写更好的文档。
    • 渴望学习新工具和库
    • 了解事物的内部运作方式
    • 强大的技术能力

    总结

    我们已经讨论了如何成为一名 Python 开发人员以及谁是一名优秀的 Python 开发人员。

    如果您明智地遵循上述职业道路,您就在走向成功的道路上。

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空空如也

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