零基础如何系统自学Python编程?
推荐
在线提问>>
零基础如何系统自学Python编程?大多数零基础转行者学习编程的目的是为了找一份高薪和发展前景的工作。哪种编程语言就业前景更好，值得学习。对于零基础的同学学习Python是一个不错的选择。
对于零基础的初学者来说，最迷茫的莫过于不知道如何开始学习。推荐使用视频+书籍的方式来学习。看视频学习可以快速掌握编程的基本语法，边看视频边敲代码可以快速上手，精通语法。阅读和学习并不意味着阅读整本书。可以将本书放在手边，遇到不懂的地方可以作为参考书使用。系统自学Python分为以下五个阶段：
一、Python基础阶段
掌握python脚本、python接口编程能力、数据库、基本爬虫、多线程多进程开发能力，能够胜任基础python开发工作。知识点：
1、数据存储：Python概览、碱基与碱基转换、原码、反码、补码、第一个Python程序、终端读取打印等。
2、运算符和表达式：关键字和标识符、算术运算符、python数据类型、赋值运算符、运算符、复合运算符、条件控制语句(if..else...)、逻辑运算符等。
3、循环：while循环语句、for循环语句、break和continue语句等。
4. 基础数据结构：数字和数学函数运算、String(查找、替换、下标索引、列表(常用)、元组、字典(常用)、集合、迭代器和生成器(常用)、函数概述等. .
5.函数：函数调用、简单函数定义、函数返回值、传递参数、关键字参数、默认参数、变长参数、匿名函数、装饰器、偏函数、回调函数、可变作用域、递归函数、目录遍历、递归遍历目录的模拟，目录递归遍历(深度遍历)的栈模拟，目录递归遍历(广度遍历)的队列模拟等。
6.Modules：模块概述使用标准库中的模块使用自定义模块名称属性包的概述安装第三方模块virtualenv和时间相关的模块。
7、面向对象编程：面向对象思想、类与对象、类的方法与属性、构造函数与析构函数、self的使用、重写__repr__和__str__函数、访问限制等。
8、继承、封装、多态：单继承的实现、多继承的实现、函数重写、人打子弹的小案例、多态、对象属性和类属性、类方法和静态方法等。
9、高级面向对象：动态添加属性方法、属性、运算符重载、发送邮件和短信等。
10、文件操作和异常处理：StringIO和BytesIO、文件管理操作、文件读写(csv、txt)操作、异常处理等。
11. 高阶函数和测试：调试(打印、断言、日志记录、pdb)
12、排列组合与正则表达式：破解密码(排列组合、排列组合)、正则表达式等。
13.网络编程：TCP/IP简介、TCP编程、UDP编程等。
二、Linux与数据库阶段
掌握Linux操作系统管理技术，可以搭建几乎所有的Linux环境服务器。知识点：
1、Linux操作系统：常用操作系统、操作系统发展史、系统使用、Linux版本、Linux应用领域、虚拟机与Vmware安装、Linux版本与Ubuntu 16.04、配置自己的Linux系统、编程IDE安装、apt-get安装一个包。
2、文件系统和用户管理：目录访问、文件和目录管理、文件权限、用户管理。
3、文本操作命令：文本命令，文本编辑器Vi/Vim。
4、网络命令、进程管理和服务配置：网络管理命令、系统目录、重要系统文件、设置开机登录启动、IP配置、服务启停、防火墙配置。
5、Shell编程及bash、源文件编译：基本IO操作、流程控制、定义变量和环境变量、脚本参数传递、定时任务、定时系统操作。
6. 版本控制：Git安装与配置、GitHub注册与使用、Clone与Fork、Git常用命令、标签、分支与源码、多人协同开发。
7、MySQL基本使用：MySQL安装、MySQL介绍、MySQL基本命令脚本、MySQL与Python交互。
8、MongoDB的基本使用：MongoDB的安装，MongoDB的基本操作。
9、Redis基本使用：Redis安装、Redis基本操作、Redis数据类型、Redis备份与恢复。
三、 Python网页开发
掌握Python后端框架解决前后端Web开发问题，知识点：
1.HelloDjango：BS/CS、MVC/MTV、Django请求流程、Admin管理。
2.模型：ORM、模型字段属性、CRUD、聚合函数、F、Q对象。
3.Models&Templates：模型对应、模板加载、静态资源、模板语法。
4.Views：路由规则、逆向分析、请求与响应、session技术cookie、token、session、文件上传。
5.高级：验证码、寻呼机、类视图、中间件、日志、缓存、信号、Cerlery、用户权限、用户角色。
6. RESTful：REST概念、HelloREST、数据序列化、请求和响应、视图、转换器、关系、超链接、认证和权限。
四、Python爬虫阶段
掌握分布式多线程大规模爬虫技术，能够开发企业级爬虫程序。
1、多线程原理：同步与异步、串行与并发、线程、开一个线程、线程安全与线程锁、多线程队列。
2.协程：线程的局限性，协程的定义和原理，协程的实现。
3、爬虫的概念及相关工具：爬虫的概念和作用，HTTP协议的原理，工具的安装和使用。
4.Python http libs：urllib的使用，示例请求库的使用，bs4库的使用，xpath语法。
5、爬虫实战：使用requests写一个简单的爬虫，将requests爬虫改造为多线程版本，使用redis将多线程爬虫改造为分布式爬虫。
6.Scrapy框架：scrapy安装，创建项目，创建spider文件，编写parse方法，scrapy子命令，运行scrapy爬虫程序，命令行传参，进一步解析二级页面，parse方法前传参，导出json，csv格式数据， scrapy爬虫的状态保存，item的定义，item的使用，pipeline的使用，使用pipeline存储item到MySQ，lscrapy整体架构，downloadermiddleware，使用downloadermiddleware实现IP代理池，spidermiddleware，scrapy插件，scrapy-redis .
7.量化交易：自动化交易理论，Python量化交易框架。
五、Python机器学习阶段
掌握Python数据挖掘分析，人工智能入门。知识点：
1、jupyter介绍：jupyter软件安装，jupyter介绍，numpy学习。
2.pandas：pandas简介，pandas-Series，pandas数据丢失，pandas索引，pandas数据处理，基于pandas的人脸识别技术。
3. scipy：scipy学习
4. matpoltlib：数据可视化的概念，可视化图表的绘制，动画和交互式渲染，数据合并和分组。
5. KNN：邻近算法，预处理，KNN相关函数。
6.线性回归与逻辑回归：线性回归，逻辑回归。
7.Decision tree and Bayesian：贝叶斯学习，决策树学习。
8. SVM 和 K-Means 聚类：SVC 学习
9. Kmeans：K均值学习
10.机器学习框架TensorFlow：机器学习、权重分配和优化方案、深度学习、自动神经网络、AI网络的描述。
11. 自然语言处理与社交网络处理：文本数据处理、自然语言处理与NLTK、主题模型、LDA、图论概论、网络运算与数据可视化。
零基础如何系统自学Python编程就说到这吧。Python在国外的使用率非常高，但是在国内，Python是近几年才开始流行的。Python正处于快速增长期。市场对Python开发人才的需求量激增，学习Python的前景比较看好。
