不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯(lián)網圍繞的時代里，選擇學python全棧哪個*好，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業(yè)的優(yōu)勢到底體現(xiàn)在哪里：全棧Python學習攻略，從入門到精通，方法路徑一目了然！【內含數據資源包】，怎么樣更快更全面的地學習 Python？??。

1.全棧Python學習攻略，從入門到精通，方法路徑一目了然！【內含數據資源包】

我當年學Python的時候，也很迷茫，不知道從哪開始，就書上學一點語法知識學了半天也不知道能學個出啥。這是應該是大多數0基礎小白都會遇到的困擾，今天具體給大家分享一下如何系統(tǒng)學習python，手把手教你從基礎到入門。學習Python對于小白來講肯定是枯燥無味的，首先大家必須得沉下心來，其實擺正心態(tài)，不能急于求成，我在學習的過程中，深深的覺得對于成人或者進入職場的人來說，學習一門新的知識，目的不在于積累，而在于解決問題。python是我學習的*門編程語言，我在開始學習python的時候，是一個連什么是字符串都不知道小白。所以對我來說，最重要的開始是，首先對這一領域的基本概念建立認知!基礎知識概念認知，如我在看到教程中有句話是“為變量賦值”，那我至少得知道，什么是變量?賦值是什么意思?事實上，對一門領域完全零基礎的人，想要開始學習它的話，真正重要的工作是先對這門領域的基本概念建立認知。扒過網上教程的小白肯定深有體會，視頻導師總是習慣用一個我們不懂的概念去解釋另一個我們不懂的概念，然后我們還是不懂。因為教學者提前預設了作為0基礎的我們的立場：已經有其他編程語言基礎，只是沒有接觸python。但其實，對真正如我一樣的0基礎的小白來說，學習python，不僅是學習這門語言本身，還是在借著這門語言，幫我們建立對編程世界的一些基本概念的認知?；A認知書籍資料已經打包好，想要的萌新可以自行,找群管理免費領取 ↓ ↓ ↓ ↓了解完基礎知識之后，就是順著在第二步建立的學習路徑，一路升級打怪。在學習Python的過程中，首先就得想明白3個問題：我會就這三個問題給大家具體分析高效解決的方式【1】、學習python，要解決什么問題?【2】、要學哪些東西?【3】、怎樣學?1、學完Python你想做什么？如何規(guī)劃自己的學習路徑python只是一門編程語言，要清楚如何利用這門語言解決問題，Python實際應用實在太廣了。在python基礎知識學完之后，必須要了解自己想要應用方向，應該方向不同學習的路徑也會有變化你想做web開發(fā)，但學完python基礎知識，跑去學numpy，pandas等知識，也不能說我要用python做數據分析，學完python基礎知識，又去學django，flask框架。這個道理，就跟我們想要去韓國旅行，肯定不會買去泰國的機票一樣，很簡單，但是我們不得不承認，還是會有人犯迷糊，上來就開干，這個坑能不踩就不踩?！緦W習路徑】小白自己摸不清楚的可以多加一些學習交流群，里面有大神可以幫你規(guī)劃路線。1）網站后端程序員：使用它單間網站，后臺服務比較容易維護。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣 。2）自動化運維：自動化處理大量的運維任務3）數據分析師：快速開發(fā)快速驗證，分析數據得到結果4）游戲開發(fā)者：一般是作為游戲腳本內嵌在游戲中5）自動化測試：編寫為簡單的實現(xiàn)腳本，運用在Selenium/lr中，實現(xiàn)自動化。6）網站開發(fā)：借助django,flask框架自己搭建網站。7）爬蟲獲取或處理大量信息：批量下載美劇、運行投資策略、爬合適房源、系統(tǒng)管理員的腳本任務等。8）人工智能：Python由于簡便、庫多、可讀性強、可植入等優(yōu)點，被作為人工智能的主要開發(fā)語言，所以學Python是進入人工智能行業(yè)的不二利器。當我確定好方向后，下一步驟就是順著這個方向，建立好我自己的學習路徑地圖。這個路徑是我們系統(tǒng)學習的邏輯主線，我會根據主線來決定下一個完成的的目標是什么，需要學習哪些知識點哪些，避開暫時不需要學習的知識點。然后每學習一個部分，我就能夠有一些實際的成果輸出，利用成果產出來形成正向刺激，激勵后續(xù)的學習。今天給大家梳理的是數據分析的學習路徑。分析的流程“數據獲取→數據處理→數據分析→數據可視化”這個路徑，給自己建立了學習地圖：1、python基礎知識2、爬蟲基本知識+sql3、numpy4、pandas5、、sklearn7、統(tǒng)計學與概率論價值6k+數據分析這塊的學習路徑以及相關資料已經打包好了，篇幅原因萌新們可以找管理員免費領取 2、*是按照系統(tǒng)性的課程或書本來學習既然在這個領域是新手，先接受一個已經存在的系統(tǒng)，站在前人的肩膀規(guī)劃學習，是最適合的方案。網上很多資料，實非常不適合充當我們系統(tǒng)性的學習一門知識的教材，因為它是非常碎片化的知識，東一榔頭西一棒子，不成體系。需要有線性的學習知識，由淺入深。如果一開始，就眉毛胡子一把抓，不分主次，可能我們很快就會體會到“從入門到放棄”是一種什么樣的感覺。不要指望自己能把散落的信息整合成系統(tǒng)的，那是高手要做的事情?？梢哉f很難，自己找資料只能是查漏補缺。 而且我們在后續(xù)的學習過程中，其本身就是在“運用中深入理解，在深入理解中優(yōu)化應用”。相互印證理解，是一種自然而然的深入學習過程。3、以能用起來，解決問題為指導原則在工作中，需要的更多的是一種解決問題的工程性思維，所以很多時候，我們能掉包解決問題，就沒必要自己造輪子，很多代碼是現(xiàn)成的，再沒有自己的體系之前，多跟著書本練習。4、任何事情是沒有能夠速成的，越是底層的、收益周期越長的技能越是這樣。首先你想速成肯定是需要花費大量的時間去打基礎，在沒有充足的時間能保證學習進度的情況下，很難自學建議你根據已有的體系去學，起碼會少走很多彎路。學習一門領域的知識，對于普通人人在短時間內從0到1入個門，倒是不難，但是從1到10，到100，進階為高手，沒有長時間的投入和刻意練習，無異于癡人說夢。零經驗的排坑指南：*個坑：現(xiàn)再很多人都說學習Python很有前途，問怎么他們學，他們的回答就是看書，對于小白，一般來說連什么叫字符串都不清楚，很多會堅持看了一段時間之后還是云里霧里，然后放棄。第二個坑：買教學視頻。淘寶上花了十幾塊錢吧，40幾個G的視頻，各種教程，但是看下來還是看不懂，總是卡在莫名奇妙的地方，百度了半天才知道。我都開始懷疑我自己的學習能力了。系統(tǒng)的學習資料+核心筆記+Python開發(fā)環(huán)境都已經給大家打包好了，可以聯(lián)系管理員領取如果你只為今天的生活努力，那么你的價值永遠都只有4-5k。你要做的是看清趨勢為１０年后的生活而奮斗。專注學習，比身邊人擁有更多有效信息，然后選擇一個自己感興趣的職業(yè)，不斷投資自我，增加稀缺價值，讓自己財富增長，吸引資本，繼而投資更多項目，慢慢地走出底層，和舊日的貧窮說再見。

2.怎么樣更快更全面的地學習 Python？

黑馬程序員按Python的難易程度對Python的學習順序做出來一個整理；Python語法基礎，面向對象，高級編程，數據庫開發(fā)，前端與移動開發(fā)，web全棧開發(fā)，人工智能方向；這樣學習起來方便多了。是否非常想學好 Python，一方面被瑣事糾纏，一直沒能動手，另一方面，擔心學習成本太高，心里默默敲著退堂鼓？幸運的是，Python 是一門初學者友好的編程語言，想要完全掌握它，你不必花上太多的時間和精力。Python 的設計哲學之一就是簡單易學，體現(xiàn)在兩個方面：語法簡潔明了：相對 Ruby 和 Perl，它的語法特性不多不少，大多數都很簡單直接，不玩兒玄學。切入點很多：Python 可以讓你可以做很多事情，科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，總有一個是你感興趣并且愿意投入時間的。廢話不多說，學會一門語言的捷徑只有一個： Getting Started? 起步階段任何一種編程語言都包含兩個部分：硬知識和軟知識，起步階段的主要任務是掌握硬知識?！? 硬知識“硬知識”指的是編程語言的語法、算法和數據結構、編程范式等，例如：變量和類型、循環(huán)語句、分支、函數、類。這部分知識也是具有普適性的，看上去是掌握了一種語法，實際是建立了一種思維。例如：讓一個 Java 程序員去學習 Python，他可以很快的將 Java 中的學到的面向對象的知識 map 到 Python 中來，因此能夠快速掌握 Python 中面向對象的特性。如果你是剛開始學習編程的新手，一本可靠的語法書是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味，但對于建立穩(wěn)固的編程思維是必不可少。下面列出了一些適合初學者入門的教學材料：?「笨方法學 Python」： Python 的語法成分時，還附帶大量可實踐的例子，非常適合快速起步。?「廖雪峰的 Python 2.7 教程」：Home - 廖雪峰的官方網站Python 中文教程的翹楚，專為剛剛步入程序世界的小白打造。?「The ’s Guide to Python!」：The ’s Guide to Python!這本指南著重于 Python 的*實踐，不管你是 Python 專家還是新手，都能獲得極大的幫助。?「Python 官方文檔」：Our 實踐中大部分問題，都可以在官方文檔中找到答案。? 輔助工具：Python Tutor一個 Python 對象可視化的項目，用圖形輔助你理解 Python 中的各種概念。Python 的哲學：用一種方法，*是只有一種方法來做一件事。學習也是一樣，雖然推薦了多種學習資料，但實際學習的時候，*只選擇其中的一個，堅持看完。必要的時候，可能需要閱讀講解數據結構和算法的書，這些知識對于理解和使用 Python 中的對象模型有著很大的幫助?！? 軟知識“軟知識”則是特定語言環(huán)境下的語法技巧、類庫的使用、IDE的選擇等等。這一部分，即使完全不了解不會使用，也不會妨礙你去編程，只不過寫出的程序，看上去顯得“傻”了些。對這些知識的學習，取決于你嘗試解決的問題的領域和深度。對初學者而言，起步階段極易走火，或者在選擇 Python 版本時徘徊不決，一會兒看 2.7 一會兒又轉到 3.0，或者徜徉在類庫的大海中無法自拔，Scrapy，Numpy，Django 什么都要試試，或者參與編輯器圣戰(zhàn)、大括號縮進探究、操作系統(tǒng)辯論賽等無意義活動，或者整天跪舔語法糖，老想著怎么一行代碼把所有的事情做完，或者去構想圣潔的性能安全通用性健壯性全部滿分的解決方案。很多“大?！倍紩嬲]初學者，用這個用那個，少走彎路，這樣反而把初學者推向了真正的彎路。還不如告訴初學者，學習本來就是個需要你去走彎路出 Bug，只能腳踏實地，沒有奇跡只有狗屎的過程。選擇一個方向先走下去，哪怕臟丑差，走不動了再看看有沒有更好的解決途徑。自己走了彎路，你才知道這么做的好處，才能理解為什么人們可以手寫狀態(tài)機去匹配卻偏要發(fā)明正則表達式，為什么面向過程可以解決卻偏要面向對象，為什么我可以操縱每一根指針卻偏要自動管理內存，為什么我可以嵌套回調卻偏要用 Promise...更重要的時，你會明白，高層次的解決方法都是對低層次的封裝，并不是任何情況下都是最有效最合適的。技術涌進就像波浪一樣，那些陳舊的封存已久的技術，消退了遲早還會涌回的。就像現(xiàn)在移動端應用、手游和 HTML5 的火熱，某些方面不正在重演過去 PC 的那些歷史么？因此，不要擔心自己走錯路誤了終身，堅持并保持進步才是正道。起步階段的核心任務是掌握硬知識，軟知識做適當了解，有了穩(wěn)固的根，粗壯的枝干，才能長出濃密的葉子，結出甜美的果實。? 發(fā)展階段完成了基礎知識的學習，必定會感到一陣空虛，懷疑這些語法知識是不是真的有用。沒錯，你的懷疑是非常正確的。要讓 Python 發(fā)揮出它的價值，當然不能停留在語法層面。發(fā)展階段的核心任務，就是“跳出 Python，擁抱世界”。在你面前會有多個分支：科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等，這些都不是僅僅知道 Python 語法就能解決的問題。拿爬蟲舉例，如果你對計算機網絡，HTTP協(xié)議，HTML，文本編碼，JSON一無所知，你能做好這部分的工作么？而你在起步階段的基礎知識也同樣重要，如果你連循環(huán)遞歸怎么寫都還要查文檔，連 BFS 都不知道怎么實現(xiàn)，這就像工匠做石凳每次起錘都要思考錘子怎么使用一樣，非常低效。在這個階段，不可避免要接觸大量類庫，閱讀大量書籍的?！? 類庫方面「Awesome Python 項目」：vinta/awesome-python · GitHub這里列出了你在嘗試解決各種實際問題時，Python 社區(qū)已有的工具型類庫，如下圖所示：你可以按照實際需求，尋找你需要的類庫。至于相關類庫如何使用，必須掌握的技能便是閱讀文檔。由于開源社區(qū)大多數文檔都是英文寫成的，所以，英語不好的同學，需要惡補下?！? 書籍方面：這里我只列出一些我覺得比較有一些幫助的書籍，詳細的請看豆瓣的書評：科學和數據分析：?「集體智慧編程」：集體智慧編程 (豆瓣)?「數學之美」：數學之美 (豆瓣)?「統(tǒng)計學習方法」：統(tǒng)計學習方法 (豆瓣)?「Pattern And Machine Learning」：Pattern And Machine Learning (豆瓣)?「數據科學實戰(zhàn)」：數據科學實戰(zhàn) (豆瓣)?「數據檢索導論」：信息檢索導論 (豆瓣)爬蟲：?「HTTP 權威指南」：HTTP權威指南 (豆瓣)Web 網站：?「HTML & CSS 設計與構建網站」：HTML & CSS設計與構建網站 (豆瓣)... 列到這里已經不需要繼續(xù)了。聰明的你一定會發(fā)現(xiàn)上面的大部分書籍，并不是講 Python 的書，而更多的是專業(yè)知識。事實上，這里所謂“跳出 Python，擁抱世界”，其實是發(fā)現(xiàn) Python 和專業(yè)知識相結合，能夠解決很多實際問題。這個階段能走到什么程度，更多的取決于自己的專業(yè)知識。? 深入階段這個階段的你，對 Python 幾乎了如指掌，那么你一定知道 Python 是用 C 語言實現(xiàn)的。可是 Python 對象的“動態(tài)特征”是怎么用相對底層，連自動內存管理都沒有的C語言實現(xiàn)的呢？這時候就不能停留在表面了，勇敢的拆開 Python 的黑盒子，深入到語言的內部，去看它的歷史，讀它的源碼，才能真正理解它的設計思路。這里推薦一本書：「Python 源碼剖析」：Python源碼剖析 (豆瓣)這本書把 Python 源碼中最核心的部分，給出了詳細的闡釋，不過閱讀此書需要對 C 語言內存模型和指針有著很好的理解。另外，Python 本身是一門雜糅多種范式的動態(tài)語言，也就是說，相對于 C 的過程式、 Haskell 等的函數式、Java 基于類的面向對象而言，它都不夠純粹。換而言之，編程語言的“道學”，在 Python 中只能有限的體悟。學習某種編程范式時，從那些面向這種范式更加純粹的語言出發(fā)，才能有更深刻的理解，也能了解到 Python 語言的根源。這里推薦一門公開課「編程范式」：斯坦福*公開課：編程范式講師高屋建瓴，從各種編程范式的代表語言出發(fā)，給出了每種編程范式最核心的思想。值得一提的是，這門課程對C語言有非常深入的講解，例如C語言的范型和內存管理。這些知識，對閱讀 Python 源碼也有大有幫助。Python 的許多*實踐都隱藏在那些眾所周知的框架和類庫中，例如 Django、Tornado 等等。在它們的源代碼中淘金，也是個不錯的選擇。?  *的話每個人學編程的道路都是不一樣的，其實大都殊途同歸，沒有迷路的人只有不能堅持的人。雖然聽上去有點雞湯，但是這是事實。希望想學 Python 想學編程的同學，不要猶豫了，看完這篇文章，Just getting started～

就拿大數據說話，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓機構，進行專業(yè)和系統(tǒng)的學習。