python入门到精通需要学多久,从小白到精通python要多久

　　原标题：数万程序员总结：自学Python，能找到工作到什么程度？

　　前言：

　　Python现在很流行，语法简单，功能强大。很多同学想学Python！

　　在这里，把最好的分享给大家！希望能在学习上给你一些帮助。

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　　目前Python主要应用于web、大数据、机器学习等领域的开发。掌握Python是第一步。然后，要针对这些领域做一些具体的案例开发。这些案例拓展练习对找工作很有帮助。

　　我将从两个方面来描述Python，一方面描述Python语言的基本语法，另一方面描述在不同的开发领域需要掌握哪些开发内容。

　　学习Python语言

　　Python语言相对简单，即使没有计算机语言基础，也可以在短时间内掌握Python的使用。Python语言的基本内容包括以下几个方面：

　　Python语言介绍，构建Python开发环境。

　　Python语言数据类型、表达式、运算符等基本语法内容。

　　字符串、列表、元组和字典

　　过程控制的面向对象开发

　　异常处理

　　IO，多线程

　　网络编程

　　数据库编程

　　学习完以上内容，你已经基本掌握了Python的基本开发流程。做几个综合实验就行了。

　　使用Python进行Web开发

　　使用Python进行Web开发是相当普遍的。Python作为Web开发(包括PHP和Java)的热门解决方案，其特点是开发速度快。不管用什么语言进行Web开发，基本都遵循统一的开发流程，因为Web本身的请求处理流程是统一的。整体结构上，基本遵循MVC(模型-视图-控制器)模式，大部分功能组件是统一的。

　　Web开发通常是用框架来完成的，比如Java会用SpringMVC或者Struts，Python也不例外。流行的Python开发框架包括Django、TurboGears、Zope和Pylons。

　　几乎所有使用Python进行Web开发的程序员都用过Django框架。它功能强大，模板强大，社区强大，可扩展性强。它几乎可以做任何你想做的事情，甚至不用写代码就能完成一个网站的创建。所以如果你想用Python做Web开发，就必须学习Django。当然，你也可以学习其他几个框架，也差不多。

　　使用Python进行大数据和机器学习开发

　　通常情况下，大数据和机器学习是不分开的，虽然我们通常会把大数据和机器学习分开。一个常见的应用是使用Python作为网络爬虫。几乎所有学过Python的程序员都有过做爬虫的经历。

　　当然，做爬虫只是第一步，接下来是分析处理数据。这时候Python的优势就体现出来了。事实上，在数据分析领域，Python和R一直是程序员的普遍选择，因为它们足够简单。

　　同样，大数据和机器学习也需要使用强大的Python库。共有五个常用库：

　　1.数字图书馆

　　这个库在大数据和机器学习领域一定要掌握，因为太重要了。当我从使用java转到使用Python进行机器学习时，我接触到的第一个库就是Numpy库。这个库可以让你深刻理解Python开发圈流行的一句名言：人生苦短你需要Python(人生苦短，我用Python)。Numpy库的主要功能是做各种计算。需要一些线性代数和概率论的数学基础，但并不复杂。

　　2.科学图书馆

　　这个库本身依赖于Numpy库，它提供了一种更灵活的方法来操作N维向量数组。Scipy还提供模块，为线性代数、积分和其他科学计算任务提供服务。

　　3.熊猫图书馆

　　这个库是最常用的使用Python进行大数据分析的库，使得Python进行大数据分析变得快速简单。

　　4.Matplotlib库

　　这个库的主要功能是绘制各种图表，可以绘制各种专业图形。它是Python不可或缺的可视化模块。我第一次用Matplotlib是在做决策树实验的时候，用它来画树的结构。

　　5.sci kit-学习库

　　专门用于机器学习的模块，基于Scipy库构建。它提供了一套通用机器学习算法的实现，程序员可以通过接口完成调用，非常方便。

　　以上是学习Python的两阶段任务描述。可以根据自己的实际情况制定相应的学习计划。

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