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Python非常適合那些沒有任何基礎(chǔ)的同學(xué)。在入門階段，可以自己看一些Python相關(guān)的書，或者看視頻教程，這是初學(xué)者有效的學(xué)習(xí)方法，再結(jié)合實操，就能入門了。Python沒有指針變量類型這樣的復(fù)雜概念。為了解決問題，他發(fā)明了一種新的語言。

Python的階段是Linux數(shù)據(jù)庫。在Python中，這是一個入門階段，是幫助零基礎(chǔ)學(xué)員打好基礎(chǔ)的重要階段。您需要掌握Python基本語法規(guī)則和變量，邏輯控制，內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，文件操作，高級函數(shù)，模塊，常用標(biāo)準(zhǔn)庫模塊，函數(shù)，異常處理，MySQL用法，協(xié)程等知識點。WEB全棧第二階段。本節(jié)的重點是學(xué)習(xí)與Web前端相關(guān)的技術(shù)，你需要了解HTML,CSS,JavaScript,jQuery,BootStrap,Web開發(fā)基礎(chǔ)，VUE,FlaskViews,Flask模板，數(shù)據(jù)庫操作，F(xiàn)lask配置等。

第三階段數(shù)據(jù)分析+人工智能本部分主要是學(xué)習(xí)爬蟲相關(guān)的知識點，你需要掌握的知識有：數(shù)據(jù)抓取，數(shù)據(jù)提取，數(shù)據(jù)存儲，并發(fā)爬蟲，動態(tài)網(wǎng)頁抓取，scrapy框架，分布式爬蟲，爬蟲攻擊，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，算法等。第四階段高級賽。這些是Python的高級知識點，你需要了解項目開發(fā)過程，部署，高并發(fā)性，性能調(diào)整，Go語言基礎(chǔ)，區(qū)塊鏈的入門，等等。

可以自學(xué)任何編程語言，Python也是如此。如是零基礎(chǔ)的同學(xué)，學(xué)起來可能會吃力，而且在學(xué)習(xí)過程中找不到成就感，很容易打擊自信心，而且還需要有前端的基礎(chǔ)知識，資料庫也要簡單了解，不然學(xué)起來就會吃力。

對基礎(chǔ)好的人比較容易掌握�？砂从媱澾M(jìn)行學(xué)習(xí)，一般以大學(xué)電腦專業(yè)所學(xué)知識為基礎(chǔ)。如果沒有Python的基礎(chǔ)，想要學(xué)習(xí)Python也是有優(yōu)勢的，沒有任何語言障礙。

1.Python可用于Web開發(fā)�；�于Python的Web框架，如Django和Flask，在web開發(fā)中變得非常流行。Web框架使用Python來創(chuàng)建服務(wù)器端的后臺代碼。這段代碼在服務(wù)器上運行，而不在用戶設(shè)備和瀏覽器上。對后端和前端代碼的區(qū)別不熟悉的話。為何需要web框架?由于Web框架的存在，使得構(gòu)建一般的后端邏輯更加容易。其中包括將不同URL映射到Python代碼塊，處理數(shù)據(jù)庫，以及生成HTML文件以供用戶在瀏覽器中查看。

2.Python可用于機器學(xué)習(xí)。Python有一些流行的機器學(xué)習(xí)庫和框架，其中的是scikit-learn和TensorFlow。Scikit-learn有一些更流行的內(nèi)置機器學(xué)習(xí)算法。TensorFlow更像是一個底層的庫，可以構(gòu)建定制的機器學(xué)習(xí)算法。在一個機器學(xué)習(xí)項目中，建議首先使用scikit-learn。如效率不高，建議使用TensorFlow。

3.用Python實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的可視化顯示。Matplotlib是其中一個數(shù)據(jù)可視化庫，易于使用。另外一些庫，比如seaborn，基于Matplotlib。了解Matplotlib可以開始了解其他庫。怎樣使用Python學(xué)習(xí)可視化數(shù)據(jù)分析?在Coursera和KhanAcademy學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析和可視化基礎(chǔ)知識之后，學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)知識也會很有幫助。

4.可以使用Python來編寫腳本。腳本編寫是什么?一般來說，腳本化意味著要寫一些小程序來自動完成簡單的任務(wù)。編寫了一個簡單的程序，將簡單的腳部自動完成這個任務(wù)。Python之所以適合這種類型的任務(wù)，主要是因為其語法比較簡單且易于編寫。