Python是什麽
Python是一種廣泛使用的解釋型、高級和通用的程式語言。
自1991年問世以來，Python逐漸被越來越多人使用，有以下幾個優點：
1. 首先是語法簡單易學，一位初中生一天之內就可以掌握Python基礎語法；
2. 其次是類別庫生態豐富，一個較為形象的例子就是同樣的功能C需要1000行，Java需要100行，而Python只需要10行，本質就是調包順暢；
3. 還有就是跨平台、高擴充套件，Python基本可以同所有語言做互動，例如數據庫、spark等，這意味著Python可以完成其他語言能完成的全部任務或者無縫銜接；
4. 最後則是依托數據科學、人工智能踩到了時代風口，使得一個完整的生態被建立起來。
學習路線圖有什麽作用？
在放學習路線之前，我們先要知道學習路線圖有什麽作用
學習路線圖上面寫的是某個方向建議學習和掌握的知識點匯總。如果你要學習python，那麽就可以按照python學習路線圖去學習，這樣學下來之後，知識體系是全面且系統的。相比在網上找到什麽就學什麽，容易造成可能學了沒有用，有用的卻沒學到。還有一點就是，有了學習路線圖可以知道現在的進度，以及未來的學習方向
好了，話不多說，直接上幹貨！
一、Python學習大綱及資料參考
包含學習python參考的書籍、python的核心知識點、職業方向等
二、Python學習路線圖
01：Python語言基礎
學習python的第一階段，先要了解python。對於新手學Python而言，基礎和高級編程這一塊是很重要的。先打好根基，後續的學習才更簡單快捷
- 認識python語言
- 常用數據結構和函數
- 函數和物件導向編程
- Python網絡數據采集
02：商業數據分析
這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代，數據的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術手段。而利用爬蟲去分析數據，可以實作更簡便、快捷的處理。
第二階段包含：
- 數據分析概述和Excel的套用
- 關系型數據庫和SQL
- 商業智能（BI）工具
- Python數據分析
03：機器學習演算法
機器學習是人工智能的必經之路，核心就在這裏。
所以想從事人工智能，或者想往這個方向發展的朋友，可以從了解機器學習演算法開始。不過也有個前提，人工智能是公認的門檻較高行業，會要求學歷及學習能力。
第三階段包含：
- 機器學習的數學基礎
- 機器學習演算法
- 深度學習和神經網絡
- 資料倉儲和大資料探勘
04：專案實戰和就業指導
對於想要從業python的朋友來說，實戰是非常重要的，有了實戰的經驗才能更好的了解python的運用。
第四階段包含：
- 零售/電商行業數據分析專案實戰
- 金融風險信用評估專案實戰
- 就業指導和模擬面試
三、學Python能用來做什麽
說起程式語言，Python 也許不是使用最廣的，但一定是現在被討論最多的。隨著近年大數據、人工智能的興起，Python 越來越多的出現在人們的視野中。
在今年3月TIOBE排行榜中，python穩居第一
那麽學習了Python有什麽實用場景？
1. Web套用開發
在因大數據、人工智能為人所熟知之前，Python 就已經在 Web 開發領域被廣泛使用，產生了 Django、Flask、Tornado 等 Web 開發框架。得益於其簡潔的語法和動態語言特性，Python 的開發效率很高，因而深受創業團隊的青睞。
2. 自動化運維
在自動化運維領域，Python 是必備技能
靈活的功能和豐富的類別庫使其成為運維工程師的首選語言。大量自動化運維工具和平台或以 Python 開發，或提供 Python 的配置介面。單從 Linux 內建 Python 這一點來看也足見其在伺服器和運維領域的地位。
3. 數據分析
透過爬蟲python獲取了海量數據之後，則需要對數據進行清洗、去重、儲存、展示、分析。 在這方面 Python 有許多優秀的類別庫：NumPy、Pandas、Matplotlib
可以讓你的數據分析事半功倍
4. 人工智能
隨著人工智能的大火 ， Python 在人工智能大範疇領域內的資料探勘、機器學習、神經網絡、深度學習等方面都是主流的程式語言
這些已經占據業內主流的工具要麽是用 Python 開發，要麽也提供了 Python 版本。Python 無疑已成為 AI 領域的必修語言。
5. 膠水語言
Python 簡潔、靈活、通用，幾乎可以在各種場景與各種平台、器材、語言進行連線，因此被稱為膠水語言，有人把它比作小巧而又多功能的瑞士軍刀
除了上面提到的，在其他領域也常常見到 Python 的身影：
有著如此廣泛的套用，再加上簡單易懂的語法，使得 Python 成為一門既適合初學，又值得深入的語言。
