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Python要學什么內(nèi)容:1、Python的基礎語言：從Python的基礎語法開始學習，了解什么是Python的變量，什么是循環(huán)，什么是函數(shù)，什么是模塊類等等。2、Python的文件操作：學習完基礎之后，進行一些簡單的聯(lián)系，如文件的操作。學習文件操作的時候，要學習文件的寫入和讀取以及了解各種文件之間的讀寫不同知識點。3、Python的數(shù)據(jù)庫編程：一般學習Mysql數(shù)據(jù)庫的操作，包括數(shù)據(jù)庫的增加數(shù)據(jù)，刪除數(shù)據(jù)，以及查詢數(shù)據(jù)以及對應的SQL語句等都是學習的重點。4、Python的網(wǎng)絡編程。要學習網(wǎng)絡編程，一般需要了解三個方面：1.寫出基本的TCP連接，知道編寫TCP的各個步驟，例如創(chuàng)建socket、綁定port、端口復用等，對TCP稍微做了解，知道協(xié)議的每個字段，了解三次握手。2.了解基本的服務器并發(fā)模型，例如多進程、多線程、l0復。3.了解一些網(wǎng)絡庫例如twisted。

python的就業(yè)方向和前景:常規(guī)軟件開發(fā):Python支持函數(shù)式編程和面向?qū)ο蟮腛OP編程，并且可以進行任何類型的軟件開發(fā)，所以常規(guī)的軟件開發(fā)、腳本編制、網(wǎng)絡編程等等都屬于標配能力?，F(xiàn)在，Python開發(fā)人員的平均月薪超過20000元，這絕對是一個值得選擇的方向?？茖W計算:隨著NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthoughtlibrarys等庫的發(fā)展，Python越來越適合于進行科學計算和繪制高質(zhì)量的2D和3D圖像。與科學計算領域最流行的商業(yè)軟件Matlab相比，Python是一種通用的編程語言，比Matlab所采用的腳本語言使用范圍更廣，并且有更多的庫支持。雖然Matlab中的許多高級特性和工具箱目前是不可替代的，但在日常的科研開發(fā)中，Python仍有很多工作可以做。自動化運維:這幾乎是Python應用的自留地，作為運維工程師首選的編程語言，Python已經(jīng)深深扎根于自動化運維之中。例如，Saltstack和Ansible就是著名的自動化平臺。由于自動化運維工程師是一個稀缺的崗位，所以一般的工資可以達到15000元以上，工程師有5年的工作經(jīng)驗，年薪達到30多萬以上還是很容易的。Web開發(fā):目前還沒有太多基于Python的Web開發(fā)框架，比如Django、Tornado和Flask。其中，Python+Django的架構(gòu)具有應用范圍廣、開發(fā)速度快、學習門檻低的特點，可以幫助你快速構(gòu)建可用的WEB服務。網(wǎng)絡爬蟲程序:又稱web spider，是大數(shù)據(jù)行業(yè)獲取數(shù)據(jù)核心的工具。如果沒有一個網(wǎng)絡爬蟲自動地、不分晝夜地、智能地在互聯(lián)網(wǎng)上爬行檢索免費數(shù)據(jù)，那些大數(shù)據(jù)相關的公司恐怕要少四分之三。有很多編程語言可以編寫web爬蟲程序，但是Python絕對是主流語言之一，并且它的Scripy爬蟲框架被廣泛使用。爬蟲類工程師的薪資也有2萬多，是值得學習的方向。數(shù)據(jù)分析:在海量數(shù)據(jù)的基礎上，結(jié)合科學計算、機器學習等技術，對數(shù)據(jù)進行清洗、去重、規(guī)格化和針對性分析是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基石。Python是數(shù)據(jù)分析的主要語言之一。隨著大數(shù)據(jù)的興起，對數(shù)據(jù)分析人才的需求也在不斷增長。由于數(shù)據(jù)分析在幾乎所有的行業(yè)和公司中都有應用，所以數(shù)據(jù)分析的工作崗位非常多，并且超過20K月薪的從業(yè)者超過16.7%。

明確學習目標:重要的是明白學python的目的是什么，是數(shù)據(jù)挖掘還是想刷個火車票啥的，是機器學習還是搞個小腳本裝下，是想成為厲害的harker還是強大的web開發(fā)者。只有明白了目的，才有學下去的動力。環(huán)境搭建。下載并安裝好python及IDE,你需要明白什么是IDE，什么是命令行等，并配置好路徑及環(huán)境變量。在這里推薦大家找下免費的pycharm，風格比較舒服，但是會比較慢?；A練習。沒有編程基礎的可以先過一下基礎，可以找本書練，也可以在網(wǎng)上尋找視頻練習?，F(xiàn)在網(wǎng)絡這么發(fā)達，應該加強在網(wǎng)上找答案的能力。根據(jù)自己的目標去深耕。知識的學習都是由淺入深的，先掌握基礎，再根據(jù)自己的目標去練習，才會有效果。不要三心二意，今天學十分鐘爬蟲，明天學5鐘機器學習什么的。不斷練習，不斷練習。量變到質(zhì)變的過程。只有在敲代碼的過程中才會遇到自己的問題，解決了就提升了。