前言
一直以來都有很多想學習Python的朋友們問我，學Python怎么學？爬蟲和資料分析怎么學？web開發的學習路線能教教我嗎？
我先告訴大家一個點，不管你是報了什么培訓班，還是自己在通過各種渠道自學，你一定要注重一個東西：完整的知識體系，
感覺很迷茫？學了一段時間還是不入流？很大一部分原因是因為你沒有一個完整的知識體系，你不知道自己現在的進度、未來的方向，
端午三天，雖然回了鄉下，但還是抽時間去做了Python所有方向的學習路線，今天分享給大家，
一、Python入門
初學者都會比較好奇，學了這么久Python，什么程度才叫入門了呢？
每個人對技術的認知都不盡相同，在我個人看來，你學完以下這些東西就可以算是入門了，為什么？因為以下這些東西是Python進階各個方向都必備的基礎知識，你進階去學爬蟲或者web開發等方向，你都得先學會它們，
因為知識點放在一起比較多，我把它們稍加區分成基礎和高級編程兩塊，對于每一個自學的人，按照這個體系去打好基礎，你未來的路會走得更穩重，
適用人群：零基礎/基礎不扎實者，學Python都從這里開始
二、爬蟲
爬蟲作為一個熱門的方向，不管是在自己兼職還是當成輔助技能提高作業效率，都是很不錯的選擇，當然了，還有一些以此為主職業的爬蟲工程師，
那么爬蟲怎么學習才能成體系？中級水平的爬蟲所需要的東西不是很多，參考這個體系去學習，如果能掌握90%,你可以很自信地說你已經精通爬蟲，
適用人群：爬蟲方向/資料分析方向/非程式員加薪
三、資料分析
誰都知道資料是這個時代最為寶貴的東西，但有一個前提就是，你拿到的資料你得懂，一切發揮不出應有功效的資料都是垃圾資料，
資料分析的使命就是發揮資料應有的作用：直接作用和間接作用，
如果你是從事大資料相關作業的IT人士，我建議你掌握但不要止步于下面的資料體系，不要以為會了Numpy、Pandas、Matplotlib就是會了資料分析，真正強大的東西還在后面，
如果你是把資料分析當成一個輔助技能，那么學完下面這些就差不多，它們能滿足你大多數的需求，有些小伙伴可能還是非計算機專業且從事非IT類的作業，比如說運營之類的崗位，那么我建議大家學Python入門+爬蟲+資料分析就可以了，它們足以提升你在職場的作業效率，不用去全堆疊、測驗等方向浪費時間，對你沒什么大的幫助，
適用人群：爬蟲方向/資料分析方向/非程式員加薪
四、web開發（前/后端）
web開發是程式員職業中的熱門，目前來講，人才缺口依然很大，web開發分為前端、后端、全堆疊3個方向，目前國內主流的還是前后端分離，前端主要考慮用戶體驗，后端主要考慮底層業務邏輯、平臺穩定和性能，最主要是要看你想做哪一部分？你是喜歡做用戶看得見的部分，還是考慮用戶看不見的部分，
至于全堆疊，輿論一直很大，褒貶不一，我的建議是如果時間和精力允許，在技術上追求更全面是不會錯的，
適用人群：前端/后端/全堆疊工程師
五、自動化測驗
自動化測驗已是未來的一種趨勢，現在很多的企業都要求程式員具備自動化測驗的能力，而對于自動化測驗這個領域來講，Python是目前最合適的語言，
適用人群：程式員/測驗工程師
六、機器學習
機器學習是通往人工智能的必經之路，難度也比前面的大很多，與演算法打交道是家常便飯，高付出也會帶來高回報，薪資待遇很不錯，雖然Python在這方面確實很強，但提醒大家一點，這個領域的門檻比較高，本科生基本無緣，建議上了碩士以上學歷再考慮進入這個行業，
寄語
上面就是Python所有方向的學習路線了，把你感興趣的方向掌握了90%之后，你去找作業不是什么問題的，
有些細心的朋友可能會發現，我沒放人工智能的學習路線，說實在的，人工智能比機器學習要廣泛很多，它已經不是某一門語言就能單獨完成的事情了，所以這里不做推薦，
同樣的，網路安全工程師我也沒有放進去談，雖然Python也能做網路安全方面的事情，但對于一個成熟的網路安全工程師甚至紅、H客而言，你需要精通的語言可不止1門而已了，又或者說，這已經不是語言工具層面的問題了，
那么，祝大家在學習的路上，學有所成，
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② Python標準庫資料（最全中文版）
③ 專案原始碼（四五十個有趣且經典的練手專案及原始碼）
④ Python基礎入門、爬蟲、web開發、大資料分析方面的視頻（適合小白學習）
⑤ Python學習路線圖（告別不入流的學習）
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標籤：AI
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