专栏名称: 机器学习算法与Python实战
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Python 入门路线图(2024 极简无废话版)

机器学习算法与Python实战  · 公众号  ·  · 2024-12-06 12:00

正文

大家好,我是Python爱好者章北海
梳理一个Python从入门到精通路线图
大家都挺忙的,突出一个无废话

:时间仅供参考

第一阶段:基础入门 (0-3个月)

1. Python基础语法

  • 开发环境搭建(Python安装、IDE选择)
  • 变量和数据类型
  • 运算符和表达式
  • 控制流(if/else、循环)
  • 函数定义与调用
  • 基本输入输出

2. 数据结构基础

  • 列表(List)和元组(Tuple)
  • 字典(Dict)和集合(Set)
  • 字符串处理
  • 文件操作

3. 错误处理

  • try/except异常处理
  • 调试技巧
  • 日志记录

第二阶段:进阶知识 (3-6个月)

1. 面向对象编程

  • 类与对象
  • 继承与多态
  • 封装与抽象
  • 魔术方法

2. 模块与包

  • 模块导入机制
  • 包的创建与使用
  • 虚拟环境管理
  • pip包管理

3. 函数式编程

  • Lambda表达式
  • map/filter/reduce
  • 装饰器
  • 迭代器与生成器
  • 列表推导式

第三阶段:高级特性 (6-9个月)

1. 并发编程

  • 多线程编程
  • 多进程
  • 异步编程(asyncio)
  • 协程

2. 网络编程

  • Socket编程
  • HTTP请求处理
  • RESTful API设计
  • WebSocket

3. 数据库操作

  • SQL基础
  • SQLAlchemy ORM
  • MongoDB等NoSQL
  • Redis缓存

第四阶段:工程实践 (9-12个月)

1. 代码质量

  • 编码规范(PEP 8)
  • 单元测试
  • 代码重构
  • 性能优化

2. Web框架

  • Flask入门
  • Django深入
  • FastAPI异步框架
  • API开发

3. 项目工具

  • Git版本控制
  • Docker容器化
  • CI/CD流程
  • 项目文档

第五阶段:专业领域 (1年以上)

1. 数据科学方向

  • NumPy数组计算
  • Pandas数据分析
  • Matplotlib数据可视化
  • Scikit-learn机器学习

2. 后端开发方向

  • 微服务架构
  • 消息队列
  • 服务器部署
  • 性能监控

3. 自动化方向

  • 自动化测试
  • 爬虫开发
  • 运维自动化
  • GUI开发

学习建议

  1. 循序渐进 :按照阶段逐步学习,不要急于求成

  2. 实践为主 :每个知识点都要动手编码实践







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