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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