Python学习路径与应用实战经验分享

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。学好Python入门容易，想深入学习就难。以下是个人学习Python的经历和网络上别人的综合整理，供大家参考。

1. Python基础语法-基础任务

掌握以下基础，就像拥有一个工具箱一样，让你能够发现无限可能的工具：

• 计算机组成原理
• Python开发环境
• Python变量
• 流程控制语句
• 高级变量类型
• 函数应用
• 文件操作
• 面向对象编程
• 异常处理
• 模块和包

2. Python高阶语法-基础任务

学完基础语法后，解决算法问题已经不成问题。但为了应对更复杂的环境和需求，需要学习一些高阶内容，积累经验打怪升级：

• 网络编程
• 异步、并发编程
• 数据库编程
• 正则表达式
• Linux系统应用
• 函数的高级应用
• Python语法高阶

学完以上两个基础任务后，可以进入正式的工作内容。应用任务1、2、3一组紧密相关，应用任务4单独一组，应用任务5、6一组紧密相关，也可以从这三组选一个作为工作的方向。

3. 应用任务1-前端开发

根据兴趣选择做网页、H5网页或H5的APP。学完应用任务3、4可以动手做一个相关产品，技术含量越高，学的东西就要越多，工资也就越高。

• HTML
• CSS
• JavaScript
• jQuery
• Bootstrap
• Vue.js

4. 应用任务2-后端开发

对网页、游戏、APP等的后台支持，需要熟练掌握框架的使用，掌握数据库原理及优化。

• Django框架
• Flask框架
• Sanic框架
• MySQL、Redis、MongoDB
• Git版本管理
• 接口开发

5. 应用任务3-爬虫

爬虫是爬取网络上的数据，无论是网页还是APP，只要你能看到的数据都能爬取下来。精通爬虫需要精通应用任务1-前端开发，了解网页的前端结构。

• 爬虫开发
• Scrapy框架
• Selenium
• 索引操作
• 备份和还原
• 定制化爬虫采集系统

6. 应用任务4-自动化运维

利用Python写自动化脚本，结合应用任务2来做CMDB、DevOps等工具。

• SaltStack
• Ansible
• Shell
• Linux监控、日志、安全等

7. 应用任务5-数据分析

数据分析学习两个科学计算库NumPy和Pandas，两个可视化库Matplotlib和Seaborn。学完之后进行数据清洗、数据展示，为学习应用任务6-人工智能打下基础。

• 数据结构和算法
• 科学计算NumPy和Pandas
• 数据可视化Matplotlib和Seaborn
• Web可视化Pyecharts
• 金融数据分析等

8. 应用任务6-人工智能

人工智能的两大目的分别是分类和预测，主要应用在图像识别和预测未来等场景。Python拥有大量的开源库，可以调用于人工智能应用。

• 机器学习
• 量化交易
• 机器视觉
• 深度学习
• 自然语言处理

希望这个学习路径和实战经验分享能够帮助你更好地学习和应用Python。