学好python需要什么基础,自学python需要准备什么

　　学习python需要准备：1。掌握Python的开发环境和编程核心知识；2.熟练运用Python面向对象知识开发程序；3.对Python的核心库和组件有深入的了解。

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　　学python需要准备：

　　第一阶段：专业核心基础

　　阶段目标：

　　1.掌握Python的开发环境和编程核心知识。

　　2.熟练运用Python面向对象知识开发程序。

　　3.对Python的核心库和组件有深刻的理解

　　4.熟练使用SQL语句进行常见的数据库操作。

　　5.熟练使用Linux操作系统命令和环境配置

　　6.熟练使用MySQL，并掌握高级数据库操作。

　　7.能够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，MySQL数据库，Linux操作系统。

　　1.Python编程基础，语法规则，函数和参数，数据类型，模块和包，文件IO，培养扎实的Python编程基础技能，熟练使用Python核心对象和库。

　　2.Python是面向对象的，核心对象，异常处理，多线程，网络编程。对面向对象编程、异常处理机制、多线程原理、网络协议知识有深刻的理解，并熟练运用到项目中。

　　3.类的原理，元类，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，单元测试，模拟。了解面向对象的底层原理，掌握Python开发的先进技术，了解单元测试技术。

　　4.数据库知识，范型，MySQL配置，命令，数据库的建立和建表，数据的添加，删除和查询，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入了解数据库管理系统的一般知识以及MySQL数据库的使用和管理。为Python后台开发打下坚实的基础。

　　5.Linux安装与配置、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作为主流的服务器操作系统，是每个开发工程师必须掌握并能熟练运用的关键技术。

　　第二阶段：PythonWEB开发

　　阶段目标：

　　1.掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript，前端框架。

　　2.深刻理解Web系统中的前端交互流程和通信协议。

　　3.熟练使用Django、Flask等Web前端和主流框架，完成Web系统开发。

　　4.深入了解网络协议、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，并掌握框架的实现原理。

　　6.使用Web开发框架来实现整个项目。

　　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.网页元素、布局、CSS样式、盒子模型、JavaScript、JQuery和Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery和BootStrap的前端开发框架，完成页面布局和美化。

　　2.前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端的交互。熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger和AJAX技术实现前端交互。

　　3.自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，模型属性和后端配置，Cookie和Session，模板，ORM数据模型，Redis L2缓存，RESTful，MVC模型。掌握Django框架的常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。

　　4.Flask的安装配置，App对象的初始化和配置，view函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，view函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，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，Flask框架和Django框架的异同，能够独立开发一套完整的WEB系统开发。

　　第三阶段：爬虫与数据分析

　　阶段目标：

　　1.掌握爬虫的工作原理和常用网络数据包捕获工具的使用，能够分析HTTP和HTTPS协议。

　　2.精通各种

　　4.熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫，用于分布式内容抓取。

　　5.精通数据分析相关概念和工作流程。

　　6.掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas、Matplotlib的使用。

　　7.精通数据清理、整理、格式转换和数据分析报告准备。

　　8.能够综合运用爬虫抓取Douban.com的影评数据，完成数据分析全过程的实战。

　　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，Beautifulfoup，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、matplotlib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Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib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、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow 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。

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