Python学习路线【本科还在迷茫的宝子们抓紧收藏起来跟着学习吧】

Python基础语法： 理解Python的基本语法规则，掌握基础Python语法和变量类型以及基本的数据结构，学会声明变量、使用运算符等。（我的博客中有完整的基础语法课程，感兴趣的可以学习一下）
数据类型和变量： 掌握Python中的数据类型，包括数字、字符串、列表等，并学习如何使用变量存储和操作数据。
控制结构： 理解条件语句（if-else）、循环语句（for、while）等控制结构，以实现程序的流程控制。
函数： 学会定义和调用函数，了解函数的参数传递、返回值等概念。

Python基础知识学习链接：

视频链接：路飞学城 - 帮助有志向的年轻人通过努力学习获得体面工作

文档教程：Python 教程 — Python 3.7.13 文档

网页链接：Python代码写得丑怎么办？推荐几个神器拯救你 - 知乎

1.2.Web开发基础

全栈开发离不开对Web开发的理解，因此需要学习HTML、CSS和JavaScript等基础知识：

HTML： 学会创建HTML文档结构，了解标签的语义和用法。
CSS： 掌握CSS样式表的基本语法，学习如何美化网页布局和样式。
JavaScript： 了解JavaScript的基本语法，包括变量、函数、DOM操作等，以实现网页的动态效果。

Web开发学习链接：

1.3.Python与前端交互

通过使用Flask或Django等后端框架，建立简单的API，并通过JavaScript与前端进行交互：

Flask框架： 学会使用Flask创建后端服务，处理HTTP请求和构建简单的API。
前端与后端交互： 使用Fetch API等工具，实现前端与后端的数据传输和交互。

交互学习链接：

1.4.面向对象编程

掌握什么是类、对象、继承、封装、多态等特点，学会用面向对象的思想开发程序：

类与对象： 类与对象是面向对象编程的核心概念。
继承、封装和多态： 继承是从已有类派生新类以实现代码重用，封装通过将对象的状态和行为封装在一起提供抽象接口，多态允许不同类的对象对相同的消息作出不同的响应。

学习链接：

视频链接：路飞学城 - 帮助有志向的年轻人通过努力学习获得体面工作

Blog：你想要的Python面试题都在这里了！_python 数据序列化算法面试题-CSDN博客

1.5.爬虫入门

在爬虫的入门学习中，大家要掌握Python模块request的使用：

HTTP请求与响应： 理解HTTP协议，学会发送HTTP请求并处理返回的HTTP响应。
选择器与XPath： 学会使用CSS选择器或XPath定位HTML元素，以便更准确地提取数据。
动态页面爬取： 处理JavaScript渲染的网页，可以使用无头浏览器（Headless Browser）或相关工具。
反爬虫对策： 学会应对反爬虫机制，如设置请求头、使用代理等方法。
正则表达式： 了解正则表达式，用于在文本中匹配和提取特定模式的信息。
并发与异步： 提高爬虫效率，学习如何使用并发或异步处理多个请求。

学习链接：

网页链接：Python安装库太慢？配置好这个速度飞起 - 知乎

视频链接：路飞学城 - 帮助有志向的年轻人通过努力学习获得体面工作

文档教程链接：正则表达式 – 教程 | 菜鸟教程

文档教程链接;Requests: HTTP for Humans? — Requests 2.31.0 documentation

测试连接：在线正则表达式测试

1.6.API调用

基于百度AI开放平台完成语音合成、图像识别、文字识别、人脸识别等项目：

百度AI开放平台：百度AI开放平台是百度提供的人工智能服务平台，为开发者提供了一系列的人工智能技术和服务。
项目任务： 完成语音合成、图像识别、文字识别、人脸识别等项目。

学习链接：

文档教程（新手指南）：https://ai.baidu.com/ai-doc/REFERENCE/Ck3dwjgn3

文档教程（语音识别）：https://ai.baidu.com/ai-doc/SPEECH/Ek39uxgre

文档教程（语音合成）：https://ai.baidu.com/ai-doc/SPEECH/yk38y8h3j

文档教程（文字识别）：https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/Ek3h7xypm

文档教程（人脸识别）：https://ai.baidu.com/ai-doc/FACE/xk37c1jn6

文档教程（图像识别）：https://ai.baidu.com/ai-doc/IMAGERECOGNITION/8k3e7f69o

文档教程（图像增强与特性）：https://ai.baidu.com/ai-doc/IMAGEPROCESS/nk3bcloer

1.7.Jupyter Notebook入门

????????Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要：

Jupyter Notebook： 是一个开源的交互式笔记本应用程序，支持多种编程语言，包括Python、R和Julia等。
安装及启动： 我后面会在博客中陆续更新的，敬请期待~。

学习链接：

Blog：机器学习新手必看：Jupyter Notebook入门指南-CSDN博客

1.8.Numpy & Pandas 基础

? ? ? ? 该模块是要掌握 Numpy 以及 Pandas 的基本应用，然后能够处理数据和文件，NumPy和 Pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的两个强大的库。（这一部分我在后面博客中也会详细去介绍）

Numpy： NumPy 主要用于支持大规模的多维数组和矩阵运算。
Pandas： Pandas 则提供了灵活的数据结构和数据分析工具。

学习链接：

视频教程：Numpy & Pandas 数据处理 | 莫烦Python

文档教程：NumPy 用户指南 | NumPy

练习：https://github.com/rougier/numpy-100

文档教程：Pandas: 强大的 Python 数据分析支持库 | Pandas

1.9.Matplotlib 基础

? ? ? ? 该模块是要掌握 Matplotlib 的基本应用，完成数据可视化。

Matplotlib： Matplotlib 是一个用于绘制图表和可视化数据的 Python 库。它提供了灵活的绘图工具，可用于创建各种静态、动态、交互式的图形。

学习链接：

视频教程：Matplotlib 画图 | 莫烦Python

文档教程：教程 | Matplotlib

1.10.机器学习基础

? ? ? ? 机器学习是一种人工智能的分支，它致力于让计算机系统通过学习从数据中获取经验，并改善其性能。

机器学习的类型：监督学习、无监督学习、强化学习。
机器学习的步骤：数据收集、数据清洗及预处理、特征提取、模型选择、模型训练、模型评估、模型调优、预测及部署。
常用机器学习方法：监督学习算法、无监督学习算法、强化学习算法等等。

学习链接：

资料：机器学习的数学基础-（一、高等数学） - 知乎

资料：机器学习的数学基础-（三、概率论和数理统计） - 知乎

视频教程：【强推】唐宇迪博士终于把机器学习算法给讲透彻了！机器学习算法实战全套课程分享线性回归,机器学习算法,决策树算法,AI算法_哔哩哔哩_bilibili

二、进阶阶段

2.1 数据库与ORM

????????深入学习数据库的基础知识，包括SQL语言和ORM框架的使用：

SQL基础： 学习SQL语言，理解数据库的基本操作，包括增删改查。
ORM框架： 了解ORM框架如SQLAlchemy的使用，简化数据库操作。

学习链接：

视频链接：深入浅出MyBatis：ORM框架→配置文件→映射文件→动态SQL→面试必问题！_哔哩哔哩_bilibili

2.2 后端框架与API开发

????????掌握使用Flask、Django等后端框架，实现RESTful API，处理HTTP请求和搭建业务逻辑：

Flask RESTful API： 学习使用Flask-Restful创建API，设计良好的API接口。
Django REST framework： 掌握Django REST framework，实现功能强大的API。

学习链接：

视频链接：Web应用开发-后端基础-基于Springboot框架_哔哩哔哩_bilibili

2.3 Scikit-Learn 机器学习工具

????????Scikit Learn 也简称 sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一，它提供了简单而高效的工具用于数据挖掘和数据分析：

Scikit-Learn基础： Scikit-Learn 中的主要模块、使用 Scikit-Learn 进行分类任务等等（后续会进行更新介绍）。

学习链接：

视频教程：SciKit-Learn | 莫烦Python

文档教程：sklearn

2.4 Kaggle入门

????????Kaggle是一个进行数据发掘和预测竞赛的在线平台。从公司的角度来讲，可以提供一些数据，进而提出一个实际需要解决的问题；从参赛者的角度来讲，他们将组队参与项目，针对其中一个问题提出解决方案，最终由公司选出的最佳方案可以获得5K-10K美金的奖金。：

探索 Kaggle 竞赛： Kaggle 提供了各种各样的竞赛，涉及领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
下载数据集：在选择的竞赛页面，你会找到一个 "Data" 标签，其中包含了竞赛使用的数据集。点击 "Download" 或 "Copy API Command" 来获取数据。

学习链接：

Blog：从0到1走进 Kaggle_train_df 导入-CSDN博客

2.5 机器学习进阶

? ? ? ? 在机器学习的进阶部分，要掌握基本的机器学习算法推导和实现，要明白机器学习是一个不断发展的领域，深入学习和进阶能够使你更好地理解算法、优化模型，并应用于实际问题：

深入学习算法：支持向量机（SVM）、神经网络、主成分分析法、聚类算法、Q学习等等算法。
模型优化和调参：超参数调优、模型评估和解释。
高级特征工程：时间序列分析、自然语言处理等等，学习使用词袋模型、TF-IDF 和 Word Embeddings（例如 Word2Vec）处理文本数据。
深度学习：学习深度学习框架，如如 TensorFlow 或 PyTorch，了解图神经网络和迁移学习的应用，掌握卷积神经网络（CNN）的原理和应用，了解图像分类、目标检测等任务。

学习链接：

视频教程：Supervised Learning in Machine Learning: Regression and Classification (DeepLearning.AI) | Coursera

视频教程：吴恩达机器学习 - 网易云课堂

2.6 机器学习西瓜书

????????周志华所著的机器学习入门教材《机器学习》，俗称“西瓜书”，已经成为人工智能入门必读物。：

西瓜书：代指周老师所著的经典的机器学习学习教材（你要努力啃透）。

学习链接：

书籍：南瓜书PumpkinBook

习题：机器学习（周志华）课后习题 - 知乎

2.7 前端框架与单页面应用

????????学习React、Vue等前端框架，掌握组件化开发和构建单页面应用：

React基础： 了解React组件的概念，学会组件的创建和使用。
Vue基础： 掌握Vue组件的开发，了解Vue的生命周期和状态管理。

学习链接：

视频链接：LayUI：经典模块化前端框架适合后台页面的前端框架详解【附资料】_哔哩哔哩_bilibili

2.8 深度学习基础

? ? ? ? 在这一部分，我们要掌握基本的深度学习算法理念和实现：

神经网络基础： 了解神经元和激活函数，明白前馈神经网络的概念。
深度学习框架： 掌握TensorFlow以及PyTorch。
深度学习中的常见任务：图像分类中的CNN以及迁移学习，目标检测中的物体检测算法、NLP中的循环神经网络、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等等。

学习链接：

视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili

视频链接：深度学习工程师微专业 - 一线人工智能大师吴恩达亲研-网易云课堂 - 网易云课堂

2.9 强化学习

? ? ? ? 在这一部分，我们要明白强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。

强化学习基本概念： 智能体、环境、状态、行动、奖励、策略等等。
强化学习问题建模： 马尔可夫决策过程中用于建模强化学习问题的数学框架，包括状态、行动、奖励函数等，用于评估状态或状态-行动对的长期价值的值函数，基于动作值函数的强化学习算法的Q-learning。
强化学习算法：通过采样轨迹的方式来估计值函数的蒙特卡洛算法、Temporal Difference 学习、结合深度学习和强化学习的方法，使用深度神经网络来估计值函数或策略的深度强化学习。

学习链接：

视频教程：【中文字幕】David Silver深度强化算法学习 +项目讲解_哔哩哔哩_bilibili

PPT：Teaching - David Silver

2.10测试与部署

学习测试的重要性，包括单元测试、集成测试等，并了解应用的部署流程：

单元测试： 使用工具如pytest进行单元测试，确保代码质量。
Docker： 学会使用Docker进行应用的容器化，方便部署与维护。

三、高级阶段

3.1 安全与性能优化

????????在全栈开发的高级阶段，你需要关注应用的安全性和性能：

安全性： 学习防范常见的安全攻击，了解HTTPS、跨站脚本攻击（XSS）等概念。
性能优化： 掌握性能优化的策略，包括前端资源压缩、懒加载、后端缓存等。

学习链接：

视频链接：Nginx深度剖析及性能优化与安全优化-反向代理服务器Nginx实践教程_哔哩哔哩_bilibili

3.2 自然语言处理

????????自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，致力于让计算机能够理解、解释、生成人类语言：

文本预处理：分词、?词干提取和词形还原、停用词去除等概念。
语言模型： n-gram 模型、循环神经网络、长短时记忆网络（LSTM）等模型。
文本分类：将文本分为不同的类别或标签，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、等等。

学习链接：

视频教程：自然语言处理 | 莫烦Python

网页链接：我爱自然语言处理 – I Love Natural Language Processing

开源NLP工具包：https://github.com/crownpku/Awesome-Chinese-NLP

NLTK：NLTK :: Natural Language Toolkit

论文;https://github.com/mhagiwara/100-nlp-papers

spacy：spaCy · Industrial-strength Natural Language Processing in Python

3.3 计算机视觉

????????计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

图像基础：像素、图像分辨率、图像通道等概念。
图像处理：图像读取和显示、图像增强已经相关滤波等操作。
特征提取：包括边缘检测、角点检测、特征描述等方法。
还有：还有图像识别、图像分割，以及深度学习与计算机视觉等诸多方面，我会在后面博客去陆续更新的。

学习链接：

视频教程：【双语字幕】斯坦福CS231n《深度视觉识别》课程(2017) by Fei-Fei Li, Justin Johnson, Serena Yeung_哔哩哔哩_bilibili

视频教程：https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv

PDF：Computer Vision Models

工具包：OpenCV - Open Computer Vision Library

PDF：Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed.

3.4微服务与容器编排

了解微服务架构，学会使用容器编排工具如Kubernetes管理容器化的应用：

微服务： 了解微服务的概念，拆分应用为独立的服务。
Kubernetes： 学会使用Kubernetes进行容器编排，实现应用的自动化部署和管理。

3.5 自动驾驶

???????自动驾驶一般指自动驾驶系统。自动驾驶系统系统采用先进的通信、计算机、网络和控制技术，对列车实现实时、连续控制。

感知与感知模块：在自动驾驶中，常用的传感器包括激光雷达、摄像头、雷达、超声波传感器等，用于获取车辆周围环境的信息，当然，也可通过对传感器数据进行处理和分析，实现对周围环境的感知，包括物体检测、车道检测等。
决策与规划：基于感知模块的结果，制定车辆的行驶策略，包括规划车辆的轨迹、速度等，然后根据决策模块的输出，规划车辆的行进路径，确保安全和高效的行驶。
控制与执行：实施规划模块的输出，通过操纵车辆的执行器，如油门、刹车、方向盘等，来实现规划的路径和速度。
SAE自动驾驶等级：还有图像识别、图像分割，以及深度学习与计算机视觉等诸多方面，我会在后面博客去陆续更新的。

学习链接：

视频教程;MIT6.S094深度学习与自动驾驶 - 网易云课堂

3.6 持续集成与持续部署

学习使用持续集成工具（如Jenkins、Travis CI）和持续部署工具（如Ansible）实现自动化部署：

持续集成： 将代码的集成过程自动化，确保代码质量。
持续部署： 实现应用的自动化部署，提高交付效率。

3.7 推荐系统

????????推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。

文本预处理：分词、?词干提取和词形还原、停用词去除等概念。
语言模型： n-gram 模型、循环神经网络、长短时记忆网络（LSTM）等模型。
文本分类：将文本分为不同的类别或标签，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、等等。

学习链接：

视频教程：https://www.youtube.com/playlist?list=PL3ZVX5cUMdLbiFgitZszhnMUZHDDEL0rS

视频教程：Recommender Systems Specialization [5 courses] (UMN) | Coursera

工具包LIBRec：https://github.com/guoguibing/librec

工具包LIBMF：LIBMF: A Software for Matrix Factorization for Recommender Systems

数据集MovieLen：MovieLens | GroupLens

数据集Douban：pub:data:douban [Irwin King @ Web Intelligence & Social Computing Lab]

结语

????????通过这一完整的Python全栈学习路径，你将逐步深入了解全栈开发所需的各个领域。从入门初级到高级，每个阶段都将为你提供必要的技能和知识。记得在学习过程中多动手实践，通过项目经验提升自己的全栈能力。祝愿你在全栈开发领域取得成功！

??????最后的最后，三天整理真的太不易了，希望小伙伴们可以多多转发关注支持~

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_62660798/article/details/135756145
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Python学习路线【本科还在迷茫的宝子们抓紧收藏起来跟着学习吧】

三天疯狂的用心整理（两天晚饭没吃o(╥﹏╥)o），请大数据将我推向更多需要的朋友们吧！！！！！

一、入门初级阶段

1.1.Python基础知识

Python基础知识学习链接：

1.2.Web开发基础

Web开发学习链接：

1.3.Python与前端交互

交互学习链接：

1.4.面向对象编程

学习链接：

1.5.爬虫入门

学习链接：

1.6.API调用

学习链接：

1.7.Jupyter Notebook入门

学习链接：

1.8.Numpy & Pandas 基础

学习链接：

1.9.Matplotlib 基础

学习链接：

1.10.机器学习基础

学习链接：

二、进阶阶段

2.1 数据库与ORM

学习链接：

2.2 后端框架与API开发

学习链接：

2.3 Scikit-Learn 机器学习工具

学习链接：

2.4 Kaggle入门

学习链接：

2.5 机器学习进阶

学习链接：

2.6 机器学习 西瓜书

学习链接：

2.7 前端框架与单页面应用

学习链接：

2.8 深度学习基础

学习链接：

2.9 强化学习

学习链接：

2.10测试与部署

三、高级阶段

3.1 安全与性能优化

3.2 自然语言处理

3.3 计算机视觉

3.4微服务与容器编排

3.5 自动驾驶

3.6 持续集成与持续部署

3.7 推荐系统

结语

??????最后的最后，三天整理真的太不易了，希望小伙伴们可以多多转发关注支持~

2.6 机器学习西瓜书