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【思维导图】零基础如何把握Python学习方向

作者:互联网

最近几年随着互联网的发展,学习python的人越来越多,对于初学者来说,很迷茫,不知道怎么去学习,小编经过多方面汇总,总结出比较适合初学者的Python学习路线导图。相较于一个零基础的想学习python的朋友来说,学习方法很重要,但要是学习方向不对努力也肯定会白费,所以,一定要有一个正确的学习方向。(这里也给大家准备了一套学习Python的小礼包~
编程Alex粉丝礼包icon-default.png?t=M1L8https://docs.qq.com/doc/DUlZZSG5oZUFiZU5V不知道各位初学者如何看待Python这一门语言,根据我的理解, Python目前的就业前景已经足够满足大多数人的期望了。其实不论哪一门语言的应用场景可能都不只是一个方向,往往是多个方向,尤其是Python这种比较成熟并且广受欢迎的语言,它在许多领域都有很大的用途。只要你能潜心去学习、去掌握,相信我,你一定会爱上这门语言的。

下面就给大家总结了学习python方向以及所要掌握的相关知识导图:

一、Python基础(知识篇)


Python基础没什么好说的,是每个入门选手必学的知识。linux基础、Python基础语法(注释,变量,控制语句,函数等)、Python字符串……只有打好了基础,后续学习python也就不会太吃力。 

 

二、Python高级编程(知识篇)


Python高级编程就是对基础知识的一个进阶学习,也是入门Python必学部分。比如:Python网络编程、regex正则表达式、MySQL数据库调用、Git版本控制等等。当你只有接触到这些知识时,你才能算是入门Python了。

三、web开发(方向篇)


Web开发应该是当下最普遍的程序员的工作岗位了,Python在web上的应用主要是web的后端开发,也就是负责服务器逻辑处理这个部分。

Python在后端的主要优势在于敏捷,也就是开发效率比较高。Python的Django、Falsk等框架还是非常完善以及好用的,我们可以很快地从零开始搭建出一个像样的后端来,并且迭代的速度也很快。如果你需要选择这个方向,那么你除了要学习python后端开发的相关知识,比如Django、Flask等框架之外,对于计算机网络以及前端也需要一定的了解,这些也是后端工程师的必修课。总体来说,Python后端这个发展方向相对比较平坦,后期发力的难度比较大,天花板比较低

四、爬虫开发(方向篇)


爬虫这个方向大家也不陌生,实际上爬虫的本质是利用程序模拟人工对网页进行访问,从而将网页当中相关有价值的信息存储下来。Python由于语法简单,并且网络相关的工具库非常完善,而且不需要经过编译就可以直接运行。更重要的一点是Python的全局锁在网络请求这种IO密集型的场景当中非常合适,并不会影响效率。由于大家都使用爬虫,而一些大公司不愿意自己的相关信息被竞争对手获取了去。举个例子,假设某东把淘宝所有的商品信息都爬取了下来,然后针对性的降价来强行吸引用户,那么显然对于淘宝是一个打击。为了防止类似以及其他不利于公司的情况出现,这些大公司都会设置一些反爬虫的机制

既然有反爬机制,那么自然也有破除反爬机制的机制。所以公司里真正爬虫工程师往往的日常工作就是和一些大公司的反爬工程师斗智斗勇。你设置了这个反爬机制,我就想一个办法来破除。明天你发现了我的方法做了修补,我再继续想办法……并且在编写爬虫之前,需要做大量网页的分析,找到网页或者是应用中数据的源头api。有些公司会把api隐藏起来,或者是需要一定的校验才能访问,那么就需要设置一些方法针对性的破除之后才能使用爬虫。

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五、人工智能(方向篇)


人工智能也是目前大家所听到比较火热的一项技术。人工智能其实就是利用先进的IT生产出能做出与人类相似的反应的智能机器,人工智能领域的研究包括:机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、遗传编程、语言和图像理解等。人工智能自诞生以来,技术日益成熟,应用领域也在不断扩大,从我们日常用的智能音箱,到百度、谷歌等研发的无人驾驶,再到智能机器人,可以想象,未来是人工智能的时代

 对于人工智能的一些功能的实现,Python短短的一段代码就足够了,从人脸识别、会话接口,再到其他领域,Python正在不断扩展新的领域,未来Python在人工智能领域的应用会越来越广泛。
目前人工智能领域人才极度匮乏,谷歌开出科技行业最高薪资,也难觅人才,全球AI领域人才大约30万左右,但是市场需求量却在百万级

以上就是学习python的必学知识以及从职的学习方向,希望对你学习python有帮助~

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标签:思维,导图,人工智能,爬虫,python,学习,Python,方向
来源: https://blog.csdn.net/CoCo_biancheng/article/details/123111810