Ph学习路线图，大学生必看。
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国内Python学习网站:
黑马程序员视频库:blogs.com)
海外Python学习网站:
codecademy(www . codecademy . com udemy(www . udemy . com)
Coursera(www.coursera.org
edX(www.edx.org)
免费代码营(www.freecodecamp.org)
中文文件地址
Python官方文档:/3/Python标准库:/3 /3/library/index.html
01Python基础
学习目标:
能够熟练运用Python技术完成针对小问题的编程和小游戏程序的开发。
学习重点:
1)计算机组成原理:计算机部件，操作系统分类，
B/S和C/S架构，了解软件和硬件的区别。
2)Pvthon变量和开发环境:字符串、数字、字典列表、祖先等。
3)过程控制语句:程序的执行顺序，顺序执行，循环执行。
选择执行
4)函数:定义函数、调用函数、嵌套函数、递归函数。
文件的基本操作:打开、编辑和关闭文件。
6)面向对象编程:类对象、实例对象、定义类、实例化对象。
7)异常处理:学会捕捉异常，定制异常。
8模块和包:了解模块和包的概念并学会使用。
9)制作飞机战争游戏:独立完成飞机战争游戏。
02Python和Linux高级版
学习目标:
能够使用面向对象的编程方法，基于Linux。
操作系统开发高并发的网络程序。
学习重点:
1)Linux系统应用:Linux发行系统和基本操作语言的使用。
2)网络编程:TCP/IP协议，服务器工作流程。
3)并发编程:线程、进程和进程3
4)函数的高级应用:熟练使用函数调用等。
5)正则表达式:熟练运用re模块的各种方法。
6)数据库:关系型数据库、非关系型数据库和MySQL。
7)Python语法高级:闭包、修饰器、生成器、迭代器。
8)迷你web服务器:根据网络服务的流程，编写一个简单的web服务器。
9)迷你web框架:你可以写一个简单的web服务器框架。
03前端开发
学习目标:
能写简单的HTML页面，能使用iQuery，CSS等。
学习重点:
1)学习HTML:HTML的文档结构和快速创建HTML的方法。
2)CSS:CSS的使用
3)3)PS的简单应用:Photoshop的基本使用、颜色选择、绘制。
4)JavaScript学习:JavaScript的基本语法。
5)学习iQuery:使用iQuery
6)Vue框架:框架的使用和注意事项。
04Web开发
学习目标
能够熟练使用Flask和Diango框架开发web服务。
学习重点:
1)使用Flask Web框架
模板和表单、数据库使用、单元测试、第三方扩展
云服务器开发部署，Redis缓存使用，GIT版本控制。
系统，使用，验证码收发，网站项目开发实战
2)2)Djangoweb框架的用法，框架的使用方法和模型介绍。
，ORM和数据库操作，视图和模板，Diango。
中间件、Django RESTFramework和网站项目开发。
05爬虫开发
学习目标
能够写出实用的爬虫项目。
学习重点:
1)知识体系和相关工具进行爬行开发。
网络爬虫原理及相关爬虫工具
2)MongoDB数据库
数据库的添加、删除和查询
3)杂乱的框架
框架的原理及应用
4)定制的爬虫采集系统
数据收集和分析
5实战物品
实用综合爬虫应用
06壳牌自动操作和维护
学习目标:
能够熟练使用shell命令和Python脚本进行自动化运维。
学习重点:
1)外壳操作和维护、脚本和变量
运维入门，shell入门，脚本执行方法，开发规范。
2)高级2)shell常用命令
表达式、linux常用符号和常用命令的详细说明
3)壳牌过程控制
Select语句、循环语句、函数
4)代码发布和环境部署
掌握代码发布流程和环境部署。
5码脚码发
主手动代码发布和脚本代码发布。
07数据挖掘和数据分析
学习目标:
能够熟练使用Python技术完成小问题
小游戏程序的编程与开发。
学习重点:
基本概念:序列表、链表、堆栈和队列1。
2)排序和索引:排序、索引、树和树算法。
3)系列对象:系列对象和数据帧对象的数据帧查询。
4)数据操作:数据操作、存取、统计。
5熊猫素描:熟练运用熊猫。
6)科学计算numpy和熊猫:numpy，熊猫，
Matpalotlib，财务数据的综合分析和处理
08人工智能
学习目标:
能够熟练运用Python技术完成针对小问题的编程和小游戏程序的开发。
学习重点:
1)特征工程:了解什么是人工智能、机器学习、深度学习、特征工程。
2)监督学习分类算法:熟悉监督学习分类算法和Scikit-learn用法。
3)模型选择和调整:可用数据集和模型的选择和调整。
4)数据和多因素模型:多因素模型的应用
5量化交易策略:量化交易概念及相关策略
6)回测框架:了解回测框架。
7)量化交易平台实战:关于量化交易平台实战的项目。