學python需要準備什麼

學python需要準備：1、熟練Python的開發環境與程式核心知識；2、熟練運用Python物件導向知識進行程式開發；3、對Python的核心函式庫與元件有深入理解。

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學python需要準備：

第一階段：專業核心基礎

#階段目標：

1. 熟練 Python的開發環境與程式核心知識

2. 熟練運用Python物件導向知識進行程式開發

3. 對Python的核心函式庫與元件有深入理解

4.熟練應用SQL語句進行資料庫常用操作

5. 熟練運用Linux作業系統指令及環境配置

6. 熟練使用MySQL，掌握資料庫進階操作

7. 能綜合運用所學完成專案

知識點：

Python程式設計基礎、Python物件導向、Python高階進階、MySQL資料庫、Linux作業系統。

1、Python程式設計基礎，語法規則，函數與參數，資料類型，模組與套件，檔案IO，培養紮實的Python程式設計基本功，同時對Python核心物件和函式庫的程式設計有熟練的運用。

2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網路編程，深入理解物件導向編程，異常處理機制，多執行緒原理，網路協定知識，並熟練運用在專案中。

3、類別的原理，MetaClass，底線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解物件導向底層原理，掌握Python開發高階進階技術，理解單元測試技術。

4、資料庫知識，範式，MySQL配置，指令，建立庫建表，資料的增刪改查，約束，視圖，儲存過程，函數，觸發器，事務，遊標，PDBC，深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。

5、Linux安裝配置，檔案目錄操作，VI指令，管理，使用者與權限，環境配置，Docker，Shell程式設計Linux作為一個主流的伺服器作業系統，是每個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。

第二階段：PythonWEB開發

階段目標：

1. 熟練Web前端開發技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2. 深入理解Web系統中的前後端互動過程與通訊協定

3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發

# 4. 深入理解網路協議，分散式，PDBC，AJAX，JSON等知識

5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架，掌握框架實現原理

6. 使用Web開發框架實現貫穿專案

知識點：

Web前端程式設計、Web前端進階、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發專案實戰。

1、Web頁面元素，佈局，CSS樣式，盒子模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面佈局與美化。

2、前端開發框架Vue，JSON數據，網路通訊協議，Web伺服器與前端互動熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網路協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端互動。

3、自訂Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM資料模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統與架構。

4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自訂錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，資料庫擴展套件Flask-Sqlalchemy，資料庫遷移擴充包Flask-Migrate，郵件擴充包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。

第三階段：爬蟲與資料分析

階段目標：

1. 熟練爬蟲運作原理及常見網路抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協定進行抓包分析

2. 熟練各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取

3. 熟練各種常見反爬機機制及因應策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理

4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網路爬蟲進行分散式內容爬取

5. 熟練數據分析相關概念及工作流程

6. 熟練主流資料分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7.熟練資料清洗、整理、格式轉換、資料分析報告撰寫

8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰

知識點：

網路爬蟲開發、資料分析之Numpy、資料分析之Pandas。

1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正規表示式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站資料爬取流程及網路協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分散式爬蟲的能力。

2、Numpy中的ndarray資料結構特點、numpy所支援的資料型態、自帶的陣列建立方法、算術運算子、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉資料分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray資料結構的特性和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。

3、Pandas裡面的三大資料結構，包括Dataframe、Series和Index物件的基本概念和使用，索引物件的更換及刪除索引、算術和資料對齊方法，資料清洗和資料規則、結構轉換，熟悉資料分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大資料物件的使用方法，能夠使用Pandas完成資料分析中最重要的資料清洗、格式轉換和資料規整工作、Pandas對檔案的讀取和操作方法。

4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、長條圖、堆積長條圖、圓餅圖的繪製、圖例、文字、標線的添加、視覺化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪製各種常見的資料分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和視覺化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群裡數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。

第四階段：機器學習與人工智慧

階段目標：

1. 瞭解機器學習相關的基本概念及系統處理流程

2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題

3. 熟練常見的分類演算法和回歸演算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等

4. 掌握卷積神經網路對影像辨識、自然語言辨識問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裡面的張量、會話、梯度最佳化模型等

5. 掌握深度學習卷積神經網路運作機制，能夠自訂卷積層、池化層、FC層完成影像辨識、手寫字型辨識、驗證碼辨識等常規深度學習實戰項目

知識要點：

1、機器學習常見演算法、sklearn資料集的使用、字典特徵抽取、文字特徵抽取、歸一化、標準化、資料主成分分析PCA、KNN演算法、決策樹模型、隨機森林、線性迴歸及邏輯迴歸模型及演算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練機器學習基本工作流程，熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習演算法模型解決分類、迴歸、聚類等問題。

2、Tensorflow相關的基本概念，TF資料流程圖、會話、張量、tensorboard視覺化、張量修改、TF檔案讀取、tensorflow playround使用、神經網路結構、卷積計算、啟動函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練深度學習基本工作流程，熟練神經網路的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對像等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、影像辨識、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。

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