Python在爬虫方面用得比较多,所以你如果能掌握以下内容,找工作的时候就会顺利很多:
1、python不是唯一可以做爬虫的,很多语言都可以,尤其是 java,同时掌握它们和拥有相关开发经验是很重要的加分项;
2、大部分的公司都要求爬虫技术有一定的深度和广度,深度就是类似反反爬、加密破解、验证登录等等技术;广度就是分布式、云计算等,都是加分项;
3、爬虫,不是抓取到数据就完事了,如果有数据抽取、清洗、消重等方面经验,也是加分项;
4、一般公司都会有自己的爬虫系统,而新进员工除了跟着学习以外常做的工作就是维护爬虫系统,这点要有了解;
5、还有一个加分项就是前端知识,尤其是常用的 js、ajax、html/xhtml、css 等相关技术为佳,其中 js 代码的熟悉是很重要的;
6、补充一条,随着手持设备的市场占比越来越高,app 的数据采集、抓包工具的熟练使用会越来越重要。
以上内容,不要求全部掌握,但是掌握得越多,那么你的重要性就越高。
阶段一:Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二:Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三:前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括:Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四:WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括:Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五:爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括:爬虫开发实战。
阶段六:全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括:企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七:数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:金融量化分析。
阶段八:人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。
阶段九:自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括:CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十:高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括:GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
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阶段一:Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二:Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三:前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括:Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四:WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括:Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五:爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括:爬虫开发实战。
阶段六:全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括:企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七:数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:金融量化分析。
阶段八:人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。
阶段九:自动化运维&;开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&;开发学习内容包括:CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十:高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括:GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
python三本经典书籍有:《深度学习入门:基于Python的理论与实现》,《Python高性能(第2版)》,《Python科学计算最佳实践:SciPy指南》。
1、《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
本书深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术,使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。
Python提供了大量的第三方模块,使用方式与标准库类似。它们的功能无所不包,覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域,并且大多成熟而稳定。第三方模块可以使用Python或者C语言编写。
SWIG,SIP常用于将C语言编写的程序库转化为Python模块。Boost C++ Libraries包含了一组库,Boost.Python,使得以 Python 或 C++ 编写的程序能互相调用。借助于拥有基于标准库的大量工具、能够使用低级语言如C和可以作为其他库接口的C++,Python已成为一种强大的应用于其他语言与工具之间的胶水语言。
2、《Python高性能(第2版)》
本书主要介绍如何让Python程序发挥强大性能,内容涵盖针对数值计算和科学代码的优化,以及用于提高Web服务和应用响应速度的策略。
具体内容有:
图形处理:有PIL、Tkinter等图形库支持,能方便进行图形处理。
数学处理:NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
文本处理:python提供的re模块能支持正则表达式,还提供SGML,XML分析模块,许多程序员利用python进行XML程序的开发。
数据库编程:程序员可通过遵循Python DB-API(数据库应用程序编程接口)规范的模块与Microsoft SQL Server,Oracle,Sybase,DB2,MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块,提供了一个完整的SQL环境。
3、《Python科学计算最佳实践:SciPy指南》
本书旨在介绍开源的Python算法库和数学工具包SciPy。近年来,基于NumPy和SciPy的完整生态系统迅速发展,并在天文学、生物学以及材料科学等多个学科得到了广泛应用。
本书结合大量代码实例,详尽展示了SciPy的强大科学计算能力,包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化,用Ndimage实现图像区域网络、频率与快速傅里叶变换,用稀疏坐标矩阵实现列联表、SciPy中的线性代数、SciPy中的函数优化等。
Python标准库的主要功能有:
文本处理,包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持,二进制数据处理等功能。
文件处理,包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能。
操作系统功能,包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、写日记(logging)等功能。
Python入门到精通学习书籍推荐!
1、Python基础教程(第2版 修订版)
《Python基础教程(第2版修订版)》包括Python程序设计的方方面面,内容涉及的范围较广,既能为初学者夯实基础,又能帮助程序员提升技能,适合各个层次的Python开发人员阅读参考。
2、Python编程:从入门到实践
本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分:第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念;第二部分将理论付诸实践。本书适合对Python感兴趣的任何层次的读者阅读。
3、Python核心编程(第3版)
《Python核心编程(第3版)》是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本,总共分为3部分。
第1部分为讲解了Python的一些通用应用;第2部分讲解了与Web开发相关的主题;第3部分为一个补充/实验章节,包括文本处理以及其他内容。《Python核心编程(第3版)》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。
4、利用Python进行数据分析
《利用Python进行数据分析》是2013年机械工业出版社出版的软硬件开发类图书,作者是麦金尼。讲述了从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等处理各种各样的时间序列数据。
5、Python零基础入门学习
本书适合学习Python3的入门读者,也适用对编程一无所知,但渴望用编程改变世界的朋友们!本书提倡理解为主,应用为王。虽然这是一本入门书籍,但本书的“野心”可并不止于“初级水平”的教学。
6、用Python写网络爬虫
《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南,讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。
本书是为想要构建可靠的数据爬取解决方案的开发人员写作的,本书假定读者具有一定的Python编程经验。当然,具备其他编程语言开发经验的读者也可以阅读本书,并理解书中涉及的概念和原理。
7、O'Reilly:Python学习手册(第4版)
《7.O'Reilly:Python学习手册(第4版)》每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课,并且包含了一个独特的“练习题”部分,其中带有实际的练习和测试,以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会发现众多带有注释的示例以及图表,它们将帮助你开始学习Python3.0。
8、流畅的Python
《流畅的Python》致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优质特性,避免重复劳动,同时写出简洁、流畅、易读、易维护,并且具有地道Python风格的代码。
9、O'Reilly:深入浅出Python(中文版)
《O'Reilly:深入浅出Python(中文版)》是经典python图书,初中级python独门秘笈,涵盖python3.0摒弃枯燥、死板的说教方式,以类似生动PPT的形式教你学python。
10、“笨办法”学Python(第3版附光盘1张)
这本《“笨办法”学Python》的写法独树一帜,从章节练习入手,引导读者自己输入代码,并进行讲解,每个章节都不是很难,循循善诱,本书不是很厚,但是读完本书绝对有一种对Python语言大彻大悟的感觉,是将一本书从薄读到厚的升华。建议Python初学者购买阅读。
这十本书都是很适合小白入门Python并逐渐深入学习的,大家静下心来可以好好挑选出最适合自己的。
Python在爬虫方面用得比较多,所以你如果能掌握以下内容,找工作的时候就会顺利很多: 1、python不是唯一可以做爬虫的,很多语言都可以,尤其是 java,同时掌握它们和拥有相关开发经验是很重要的加分项; 2、大部分的公司都要求爬虫技术有一定的深度和广度,深度就是类似反反爬、加密破解、验证登录等等技术;广度就是分布式、云计算等,都是加分项; 3、爬虫,不是抓取到数据就完事了,如果有数据抽取、清洗、消重等方面经验,也是加分项; 4、一般公司都会有自己的爬虫系统,而新进员工除了跟着学习以外常做的工作就是维护爬虫系统,这点要有了解; 5、还有一个加分项就是前端知识,尤其是常用的 js、ajax、html/xhtml、css 等相关技术为佳,其中 js 代码的熟悉是很重要的; 6、补充一条,随着手持设备的市场占比越来越高,app 的数据采集、抓包工具的熟练使用会越来越重要。
以上内容,不要求全部掌握,但是掌握得越多,那么你的重要性就越高。
Python学习路线及学习目标规划,拿走不谢。
第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段,也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。
你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。学习目标:掌握Python基础语法,具备基础的编程能力;掌握Linux基本操作命令,掌握MySQL进阶内容,完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。
第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术,你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、数据库操作、Flask配置等知识。
学习目标:掌握WEB前端技术内容,掌握WEB后端框架,熟练使用Flask、Tornado、Django,可以完成数据监控后台的项目。第三阶段数据分析+人工智能。
这部分主要是学习爬虫相关的知识点,你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。学习目标:可以掌握爬虫、数据采集,数据机构与算法进阶和人工智能技术。
可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。第四阶段高级进阶。
这是Python高级知识点,你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。学习目标:可以掌握自动化运维与区块链开发技术,可以完成自动化运维项目、区块链等项目。
按照上面分享的Python学习路线图学习完后,你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。
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