想學Python…學不會，咋辦？這裡有個輕鬆學會的方法

▌有人這樣說：如果連Python都學不會，你就不要學程式設計了。

是了，我知道Python火熱多金，好玩超神，尤其是被誇贊為「最簡單上手的程式語言」了。

然而，簡單在哪兒？QAQ

對於我這樣的零基礎小白，尤其是還沒有接觸過任何其他程式語言的，我已經遇到了以下各種瘋狂的問題：

●  從零開始，不知道從何入手，找了本程式設計教材發現第二章開始就看不懂了；

●  缺少計算機基礎知識，被一些教程略過的「常識性問題」卡住；

●  遇到問題不知道怎麼尋找解決方案；

●  看懂語法之後不知道拿來做什麼，學完一陣子就又忘了；

●  缺少資料結構、設計樣式等程式設計基礎知識，只能寫出小的程式片段。

▌敲黑板：學不會Python，並不是你的錯！

想要解決這個問題，我們有三大法寶：

1.和專業的人學

2.系統的學習

3.群體學習，互相監督

於是我和Python頭條、馬哥Linux運維等數10個社群聯合發起《Python人工智慧入門社群》，讓學習Python的你少走彎路，參與方式如下：

當然，如果你想自己自學，你可以參考我們Python學院研究的學習路線圖和階段。

▌企業級Python開發工程師階段

1、計算機技術及高階語言發展，Python語言概述及發展，搭建Python多系統開發環境、 虛擬環境部署與配置，IPython和jupyter notebook的使用

2、Python內建資料結構、型別、字元及編碼，流程控制，Python語法規範 ，初步掌握百行程式編寫能力

3、串列和元組，集合和字典精講、檔案操作、目錄操作、序列化、超程式設計、函式及作用域

4、裝飾器、迭代器、描述器、內建函式，模組化、動態模組載入及反射、實戰：日誌分析專案

5、面向物件和三要素、單雙連結串列實現，運運算元多載，魔術方法原理及用途，可呼叫物件，背景關係管理

6、異常的概念和捕獲、包管理、常用模組和庫使用，外掛化開發、專案管理git的搭建和使用

7、併發與並行、同步與非同步、執行緒、行程、佇列、IO模型，Socket網路程式設計、 TCP、UDP網路程式設計、非同步程式設計、協程開發, 氣泡排序、選擇排序、插入排序、堆排序、樹、圖

▌Python全棧開發工程師階段

1、Mysql安裝使用，資料型別、DDL陳述句建庫建表，DML陳述句查詢、 Join和子查詢，分組、Having，聚合運算

2、資料庫原理和發展過程、NoSQL分類及用途、事務ACID、隔離級別、 臟讀、幻讀。儲存引擎、連線池實現和Python結合的後臺開發 ORM框架實現，Pymysql原理、SQLAlchemy原理和使用

3、Html、CSS、JavaScript開發框架、DOM原理及操作、JSON、Ajax

4、web開發及http協議、wsgi開發規範、攔截器、路由分組實現

5、ES6基本語法、物件模型、函式、高階函式、裝飾器、類、高階類 模組化發展、npm模組管理

6、React入門、 React原理、VirtrualDOM原理、React狀態state和props

7、React生命週期及生命週期函式、高階元件、Babel和webpack的使用

8、WSGI原理，WEB框架核心設計及實現，路由實現、請求request封裝 攔截器實現

9、Todolist實戰：瀏覽器持久化技術，阿裡螞蟻金服Ant Design開發元件 Mobx原理及狀態管理

10、多人部落格專案：分層設計與實現，Session與無Session機制、JWT應用 bcrypt加密技術應用，RESTful介面設計與實現

▌Python運維開發工程師階段

1、運維自動化架構介紹，以自動化運維框架為主線，講解Devops運維自動化趨和核心技術

2、ansible使用，任務排程系統設計，zerorpc及RPC通訊實現，Agent封裝與實現，通訊協議定義，執 行器設計技巧

3、Master實現，任務排程拉模型設計、資料持久化，WEB Server實現及互動介面設計與實現

4、企業級運維資產管理系統CMDB系統，虛擬表實現，表約束實現、表關係實現、DDL設計與實現

5、使用Elasticsearch搜尋資料及Elasticsearch統計分析，zookeeper+kafka分散式狀態管理

6、企業級訊息佇列的用法和功能介紹，rabbitmq安裝、管理，pika使用及Rabbitmq6種開發樣式詳解

7、Redis資料型別及使用場景，RDB和AOF持久化策略，快取原理，主從複製、叢集、高可用

8、Django入門，Django模型，檢視，模板，認證，Django框架ORM使用，Django高階控制元件實戰

9、實戰專案：開源堡壘機jumpserver架構、安全審計、管理、流程以及結合django框架及應用

10、實戰專案：美團點評企業級msched任務排程系統設計與實現，運維資產管理系統CMDB系統 自動化流程平臺：流程模板定義、執行引擎實現、手動與自動流程流轉、與任務排程系統整合

▌Python爬蟲&資料挖掘工程師

1、爬蟲知識體系與相關工具全面講解，以及爬蟲和資料挖掘結合分析

2、urllib3、requests、lxml、BeautifulSoup 模組企業級使用技巧講解

3、使用 requests 模組模擬登入網站，驗證，註冊，動靜態資料提取

4、Scrapy框架與Scrapy-Redis，實現分散式爬蟲資料獲取和高效儲存

5、Selenium模組、PhantomJS模組深入學習，實現瀏覽器爬取資料

6、利用爬蟲對網際網路進行海量資訊獲取，併進行分散式儲存和資料分析

7、實戰：股票資料定向爬蟲抓取，分析豆瓣中最新電影的影評

8、實戰：Python 實現新浪微博模擬登陸，併進行核心資料提取

9、實戰：使用Python抓取歐洲足球聯賽資料，賠率計算和分析

▌人工智慧+機器學習發展方向

1、瞭解人工智慧核心技術，如資料挖掘、機器學習、語言處理、影象識別、無人駕駛等領域

2、全面介紹資料資訊獲取、訓練集、決策樹、評分系統、神經網路等人工智慧核心模組

3、科學計算numpy及pandas概念講解，資料視覺化matpalotlib，網際網路資料處理和分析

4、機器學習核心技術，模型選擇與調優、歷史資料、實時資料、監督學習回歸演演算法，非監督學習

5、掌握資料挖掘基礎工具使用，掌握資料挖掘處理資料方法，掌握深度學習演演算法和框架

6、KNN演演算法、線性回歸&邏輯回歸演演算法、決策樹演演算法&樸素貝葉斯演演算法介紹

7、TensorFlow框架開發，Tensorflow IO操作，神經網路基礎，全連線神經網路實現

8、量化交易模型：歷史資料，實時資料，股票，期貨資料指標，多因子模型，量化交易策略

9、實戰專案介紹：人臉識別系統分析以及企業常見應用場景和麵試中常見問題答疑

10、實戰專案介紹：汽車車牌識別，可透過機器學習系統和影象監測系統靈活區分車牌號

11、實戰專案介紹：中國大陸房價預測，可針對各省市地區的房價走勢對未來房價進行分析預測