環境 好的 能力 1.5 結構 需要 數據庫 科學 哪些

前言：
Python現在非常火，語法簡單而且功能強大，很多同學都想學Python！
在這裏把最好的分享給大家！希望能帶給大夥兒一些學習上的幫助
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Python語言目前主要應用在web、大數據以及機器學習等領域的開發上，掌握Python語言是第一步，接著要針對這些領域做一些具體的案例開發，這些案例開發練習對求職是有很大幫助的。
下面我從兩個大方面來描述Python，一方面描述Python語言的基本語法內容，另一方面描述一下在不同的開發領域需要掌握哪些開發內容。
學習Python語言
Python語言比較簡單，即使沒有計算機語言基礎也能在較短的時間內掌握Python的使用。Python語言基本內容包括以下幾個大的方面：

Python語言簡介、搭建Python開發環境。
Python語言的數據類型、表達式、運算符等基礎語法內容
字符串、列表、元組以及字典
流程控制 面向對象開發
異常處理
IO、多線程
網絡編程
數據庫編程
經過以上內容的學習基本上就掌握了Python的基本開發過程，再做幾個綜合性的實驗就可以了。

使用Python做Web開發
使用Python做Web開發是比較常見的，作為Web開發比較流行的解決方案（還有PHP和Java），Python語言的突出特點是開發速度快。不論使用什麽語言進行Web開發基本上都遵循一個統一的開發流程，因為Web本身的請求處理流程是統一的。在整體結構上也基本上都遵循MVC（模型-視圖-控制器）模式來搭建，大部分的功能組件是統一的。

Web開發通常也都采用框架來完成，比如Java會采用SpringMVC或者Struts等，Python也不例外。比較流行的Python開發框架有Django、TurboGears、Zope以及Pylons等。
幾乎所有使用Python做Web開發的程序員都使用過Django框架，它功能強大、模版強大、社區強大、擴展能力強，幾乎能做你想做的所有事情，甚至可以不編寫代碼就能完成一個網站的創建。所以如果要使用Python做Web開發一定要學習一下Django，當然學習其他幾個框架也可以，都是大同小異。
使用Python做大數據和機器學習開發
通常大數據和機器學習並不分家，雖然我們通常把大數據和機器學習分開搞。比較常見的一個應用是使用Python做個網絡爬蟲，幾乎所有學習過Python的程序員都有過做爬蟲的經歷。
當然，做爬蟲只是第一步，接著要對數據進行分析處理，這個時候Python的優勢就體現出來了。其實在數據分析這個領域，Python和R一直是程序員比較常見的選擇，因為夠簡單。
同樣，做大數據和機器學習也需要使用強大的Python庫，有5個比較常見的庫：
1、Numpy庫
這個庫是做大數據和機器學習領域一定要掌握的，因為這個庫太重要了。我從使用java轉向使用Python做機器學習的時候，第一個接觸的庫就是Numpy庫，這個庫能讓你深刻理解一句流行在Python開發圈的名言：Life is short you need Python（人生苦短，我用Python）。Numpy庫的主要作用是做各種計算，需要一些線性代數和概率論的數學基礎，但是並不復雜。
2、Scipy庫
這個庫本身依賴於Numpy庫，提供了更為靈活的操作N維向量數組的方式。同時Scipy也提供了模塊來為線性代數、積分以及其他科學計算任務提供服務。
3、Pandas庫
這個庫是使用Python做大數據分析最常見的庫，它讓Python做大數據分析變得快速且簡單。
4、Matplotlib庫
這個庫的主要作用是繪制各種圖表，可以繪制出各種專業的圖形，是Python不可或缺的可視化模塊。我第一次使用Matplotlib是在做決策樹實驗時，使用它來繪制樹形結構。
5、Scikit-learn庫
專門用於機器學習的模塊，構建在Scipy庫之上。它提供了一套常見的機器學習算法的實現，程序員可以通過接口來完成調用，非常方便。
以上就是學習Python的兩階段任務描述，大家可以根據自己的實際情況做相應的學習規劃。

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