python学习路线

第一阶段：Python 基础入门 (1-2 个月)

目标：掌握 Python 的基本语法、编程思维，能够编写简单的脚本。

开发环境搭建

安装 Python 解释器（推荐最新稳定版）。

安装一款趁手的代码编辑器或 IDE，推荐 VSCode 或 PyCharm。

学习使用命令行/终端运行 Python 程序。

核心语法

变量与数据类型：整数、浮点数、字符串、布尔值。

运算符：算术、比较、逻辑、赋值运算符。

数据结构：列表、元组、字典、集合（这是 Python 的精华，务必熟练掌握）。

流程控制：条件语句（if/elif/else）、循环语句（for、while）。

函数：定义函数、参数传递（位置参数、关键字参数、默认参数）、返回值、作用域。

模块和包：如何使用 import 导入标准库和第三方库。

基础练习

做一些简单的数学计算、字符串处理。

操作列表和字典，比如增删改查、排序、遍历。

编写一些包含条件和循环的小程序。

推荐资源：

书籍：《Python编程：从入门到实践》（非常适合初学者）

网站：菜鸟教程（Runoob）、W3Schools 的 Python 部分

视频：B站上很多优秀的免费入门教程（如 小甲鱼、莫烦Python）

第二阶段：Python 进阶与核心概念 (1-2 个月)

目标：理解 Python 的面向对象特性和高级用法，写出更规范、更强大的代码。

面向对象编程

类和对象：理解类和实例的关系。

属性与方法：实例属性、类属性、实例方法、类方法、静态方法。

三大特性：封装、继承、多态。

魔法方法：如 __init__, __str__, __len__ 等。

高级特性

文件操作：读写文本文件、CSV 文件等。

异常处理：try...except...finally，让你的程序更健壮。

常用标准库：

os / pathlib：和操作系统交互。

sys：系统相关参数和函数。

datetime：日期和时间处理。

json：处理 JSON 数据（非常重要！）。

re：正则表达式（用于复杂的字符串匹配）。

编程实践

尝试用面向对象的思想重构第一阶段写过的代码。

编写一个简单的命令行小工具，比如通讯录管理、单词本等。

推荐资源：

书籍：《Effective Python》（进阶必备，教你写出地道的 Python 代码）

网站：Python 官方文档（学习标准库的最佳去处）

第三阶段：方向选择与专项学习 (2-4 个月)

在打好基础后，你需要选择一个或几个方向深入。Python 的主要应用领域如下：

方向一：Web 开发
基础知识：

HTML, CSS, JavaScript（前端基础）。

HTTP 协议。

后端框架（三选一即可）：

Django：大而全的框架，自带很多功能（如后台管理），适合快速开发中大型项目。

Flask：微框架，灵活轻量，需要什么功能自己添加，适合学习和构建小型项目、API 服务。

FastAPI：现代、高性能的框架，专门用于构建 API，异步支持好，非常流行。

数据库：

MySQL / PostgreSQL（关系型数据库）。

SQLAlchemy（Python 的 ORM 工具，让你用 Python 操作数据库）。

MongoDB（非关系型数据库，可选）。

项目实践：用 Django 或 Flask 搭建一个个人博客、待办事项应用或简单的电商网站。

方向二：数据分析与科学计算
核心库：

NumPy：提供高性能的多维数组对象和计算工具。

Pandas：数据分析的核心库，提供强大的数据结构和数据处理能力（DataFrame）。

Matplotlib：最基础的绘图库。

Seaborn：基于 Matplotlib，更美观、更简单的统计图表库。

数据处理流程：

数据获取 -> 数据清洗与预处理 -> 数据分析与探索 -> 数据可视化。

项目实践：分析某宝/某东的商品数据、分析电影票房数据、分析共享单车出行数据等。

方向三：人工智能与机器学习
数学基础（重要）：线性代数、微积分、概率论。

核心库：

Scikit-learn：机器学习入门库，包含了大量经典的机器学习算法。

TensorFlow / PyTorch：两大深度学习框架。PyTorch 对初学者更友好，研究领域更流行；TensorFlow 在工业界部署更成熟。

学习路径：

从 Scikit-learn 的传统算法（线性回归、逻辑回归、决策树、SVM 等）开始。

然后学习 PyTorch 或 TensorFlow 的基础。

最后尝试实现经典的深度学习模型（如 CNN 用于图像分类，RNN/LSTM 用于文本处理）。

项目实践：手写数字识别（MNIST）、猫狗图片分类、电影评论情感分析、房价预测。

方向四：自动化与爬虫
核心库：

Requests：优雅的 HTTP 请求库。

Beautiful Soup / lxml：解析 HTML/XML，提取数据。

Selenium：浏览器自动化，用于抓取动态加载（JavaScript 渲染）的网页。

Scrapy：专业的爬虫框架，用于构建大型爬虫项目。

相关知识：

了解 Robots 协议，遵守法律法规。

学习如何应对反爬机制（IP 代理、User-Agent 轮换等）。

项目实践：爬取某个新闻网站的头条、爬取豆瓣电影 Top 250、爬取某电商网站商品信息（仅用于学习）。

第四阶段：持续精进与最佳实践 (长期)

版本控制：学习使用 Git，并在 GitHub 上托管你的代码。

环境管理：学习使用 Conda 或 venv 创建独立的虚拟环境。

代码规范：阅读并实践 PEP 8（Python 代码风格指南）。

包管理：熟练使用 pip 安装和管理第三方库。

测试：学习编写单元测试（使用 unittest 或 pytest 框架）。

部署：学习如何将你的 Web 项目部署到服务器（如 Linux + Nginx + Gunicorn）。