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我是如何零基础自学Python的?

1、初级阶段

你可能从哪里了解到Python的历史、优缺点以及它的应用领域或者说工作环境,或者说出于个人爱好,下定决心去学习Python。

开始你之前,首先你需要有一个能运行Python代码的环境,无论Windows、Mac、Linux系统都可以从官网上下载到相应的安装包。配置好环境之后,还需要一个包管理工具,即pip。它提供对Python包的查找、下载、安装、卸载等功能。如果后期你的项目比较多,每个项目之间用到的包的版本可能不一样,为了防止互相影响。可以选择去安装virtualenv。它可以用来创建Python的虚拟环境库,是独立于真实环境存在的。可以创建多个虚拟环境。每一个虚拟环境可以当做是一个纯净版的开发环境。其次就是选一个适合自己的IDE,比如:PyCharm、Eclipse、VSCODE、Atom、Sublime、Emacs等等。这里推荐PyCharm,个人感觉缺点就是比较重,其他功能都是非常不错的。

一门语言的学习都是从较基础的开始,而一切的发展都是要有一个夯实的基础。乔丹曾说过:“基本功是我立足NBA的根本,我取得的任何成绩都可以归功为我所练就的基本功。

1、基础篇

变量和类型

变量的命名

变量的使用

类型的查询

类型转换

数字和字符串以及常用的数据结构

整数

浮点数

复数

字符串

字符串的操作

字符编码

列表的使用:列表的定义、元素的增删改查、切片、遍历、下标越界

元组的使用:元组的定义、元组与列表的转换、元组的特征等

集合的使用:集合的定义、与列表的区别。常用操作:交集、并集、差集等

字典的使用:字典的定义、字典的增删改查、删除key、遍历

运算符

算数运算符 :+ 、- 、* 、 /、 %、 **、 //

比较运算符 :== 、!= 、<>、> 、< 、>= 、 <=

赋值运算符 : =、 += 、-= 、*=、 /= 、%=、**=、 //=

逻辑运算符 : and、not 、or

位运算 : & 、| 、 ^、 ~ 、<< 、 >>

成员运算符:in、not in

身份运算符:is、 is not

运算符优先级

分支结构

代码之间的缩进

if-else

if-elif-else

嵌套if(else、elif)

循环结构

for循环

while循环

continu关键字

break关键字

return关键字

函数与模块的使用

函数的作用

def语句

函数中的列表

魔法参数

函数的调用

函数的返回值(无返回值、多个返回值、单个返回值)

import,from ... import .. , from import ..as

面向对象

理解面向对象

面向对象的搜歌特征:抽象、封装、继承、多态

什么是类

类的创建、初始化、实例化

属性访问

类的继承

调用父类的方法

内置类属性

文件的操作

open() 函数

读文件的方法:read()、readline()、readlines()

文件的路径

写文件:覆盖、追加

异常处理(try..except..finally) :FileNotFoundException...

with..open

存储&读取JSON格式数据:json.dump()和json.load()

数据持久化:操作csv、excel

进程与线程

进程:multiprocessing模块、进程池、进程间的通信

线程:thread模块、threading模块、Lock类、Condition类、Thread类、线程池

线程和进程的关系以及区别

并行和并发

同步和异步

创建多线程

其他补充

熟悉常用的模块,如re、os、sys、datetime、time、math等..

lambda函数

装饰器

生成器

迭代器

魔法函数

计算机网络

协议:http协议、tcp协议、udp协议等

2、进阶

Web开发

同步框架:Django、Flask

异步框架:Tornado、Sanic

Tornado框架

Git版本控制

HTTP方法以及响应码

关系型数据库:MySQL、PostgreSQL、Oracle

非关系型数据库:Redis、Mongo

日志

项目的部署

实战练习

爬虫

爬虫应用领域

爬虫的合法性:Robots.txt

HTTP请求:请求行、请求头,请求体

响应:响应码、响应头、响应体

相关工具:Chrome Developer Tools、PostMan、Httpie、BuiltWith

网络请求模块:urllib、requests

数据提取:正则、XPath、Beautiful Soup、pyquery

数据持久化

并发下载:aiohttp、async、await、异步I/O 、协程

其他:框架(Scrapy)、Selenium

数据分析

数据整理库:Pandas、Numpy库

数据可视化:matplotlib库、pycharts库

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