python編程自學
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識別、無人機開發、無人駕駛等。
階段九：自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。
這個是老男孩教育的課程大綱，可以根據這個課程大綱，跟著視頻學習！
『貳』 自學Python編程怎麼學 學習計劃如何制定
【導語】事實上，Python語言是比較適合自學的，一方面Python語言的語法比較簡單，另一方面Python語言的應用場景非常多，相關的開發案例也非常多，那麼自學Python編程怎麼學?學習計劃如何制定呢?接下來我們就來具體看看吧。
1、Python基本語法的學習
學習Python的第一個階段是Python基本語法的學習，這個階段的學習一定要邊做實驗邊學習，而且實驗要有層次(驗證性實驗、綜合性實驗)來推進，這樣才會有一個比較好的學習效果。
2、重點練習爬蟲的開發
很多同學學習Python都是為了提升數據收集和分析的能力，所以爬蟲往往是學習Python的一個重點，很多Python書籍也是針對於爬蟲來編寫的。採用Python來完成爬蟲的練習有很多成熟的案例可以參考，這個過程也會相對比較順利，但是時間會相對長一些。
3、場景實踐
學習Python開發一定要結合具體的場景，不同的數據收集場景往往也需要採用不同的爬蟲編寫方案，所以在學習如何開發爬蟲應用的時候，一定要重視結合具體的應用場景。另外，不同類型的數據往往在維度上也有區別，所以在編寫爬蟲的時候還需要了解需要關注數據的哪些維度。
自學Python並不意味著不需要交流，要想有一個較好的學習效果，一定要重視為自己營造一個較好的交流環境，當前可以充分利用互聯網來開辟交流渠道。
關於自學Python編程學習計劃，就和大家分享到這里了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚，如果你想要學習Python編程，就抓緊時間進行起來吧，加油!
『叄』 一般是如何自學python的
分享Python學習路線：
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。
階段九：自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。
對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發教程開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。
『肆』 如何自學Python
分享Python學習路線。
第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。
學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。
第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。
學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。
第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。
學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。
第四階段高級進階。這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。
學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。
按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。
自學本身難度較高，一步一步學下來肯定全面且扎實，如果自己有針對性的想學哪一部分，可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊，可以多看一些不同的視頻學習。
『伍』 如何自學python編程
鏈接：
Python 編程高手之路。本課程分五個階段，詳細的為您打造高手之路，本課程適合有一定python基礎的同學。
用Python可以做什麼？可以做日常任務，比如自動備份你的MP3；可以做網站，很多著名的網站就是Python寫的。總之就是能幹很多很多事。
課程目錄：
第一階段
第一章：用戶交互
第二章：流程式控制制
第三章：數據類型
第四章：字元編碼
第五章：文件處理
第二階段
第六章：函數概述
第七章：閉包函數
......
『陸』 Python編程學習軟體哪些要會
1、終端Upterm
Upterm簡單好用，它是一個全平台的終端，可以說是終端里的IDE，有著強大的自動補全功能。
2、互動式解釋器PtPython
一個互動式的Python解釋器。支持語法高亮、提示甚至是vim和emacs的鍵入模式。其實我們在課程里提供的在線終端也內置了ptPython。
3、包管理Anaconda
能幫你安裝好許多麻煩的軟體，包括：Python環境、pip包管理工具、常用的庫、配置好環境路徑等等。用Python搞數據方面的事情，就安裝Anaconda就好了，它甚至開發了一套JIT的解釋器Numba。所以Anaconda有了JIT之後，對線上科學計算效率要求比較高的東西也可以搞了。
4、腳本引擎QPython
QPython是一個可以在安卓系統上運行Python腳本引擎，整合了Python解釋器、Console、編輯器和SL4A庫，在安卓設備上你照樣可以玩轉Python。
5、編輯器Sublime3
Sublime更新了真·無雙·三·零版本之後，有了極大的提升，並且用起來比原來還要簡單。配合安裝Anaconda或CodeIntel插件，就可以讓Sublime擁有近乎IDE的體驗。
『柒』 如何學python編程
分享一份人工智慧+Python的學習路線圖，可以參考下
從圖可以看出Python需要學習的知識點很多，自學python無人專業老師引導，遇到問題無法及時溝通解決，接收的信息較為零散，容易找錯學習方向，導致學習效率低。建議零基礎的你選擇一家靠譜的學校，先打好基礎，系統的學習，因為只有選擇正確的學習方式方法才能到達預期目標。多多對比吧，看看學的內容、項目、就業、環境之類的，有試聽的話先去試聽下，這樣也能避免掉坑。
『捌』 學習Python編程有哪些方法
每天學習Python的最佳時間是在早晨。
從生物學角度來講，一個人腦子最清醒的時間是每日清晨起床後的兩個小時。如果不想浪費自己的腦細胞，那就晚上早睡，第二天早點起床，這樣就可以在上課或上班前練習一下。
如果能提前給自己安排好學習的計劃和內容，就能很大程度的提升學習效率，達到事半功倍的效果。一個簡單的辦法就是給自己一個“約定”：告訴自己，每天只花30分鍾來學習Python，學完之後才能看手機刷網路等。
也許有的人會說，晚上熬夜寫代碼效率更高，其實這種想法是不可取的。因為熬夜給身體帶來的傷害大家有目共睹，每年過勞死的人不在少數。而且熬夜會造成記憶力衰退，你會發現晚上學習真的記不住多少東西。
『玖』 零基礎自學python編程需要注意哪些問題
在學習之前考慮一個問題——Python版本選擇，對於編程零基礎的人來說，選擇Python3。
1、學習基礎知識
學習Python的基礎知識，下載、安裝、導入庫、字元串處理、函數使用等等。
2、確定學習方向
Python職業學習方向很多，大體上分為這四個：後端開發、數據科學、網路爬蟲、機器學習
3、項目練手
只會埋頭敲代碼肯定不行的，需要自己動手寫寫具體的項目，如果你想尋找某個項目，可以去Github上找。
『拾』 如何自學編程python
首先先了解Python語言的四大發展方向。目前Python的主要方向有web後端開發、大數據分析網路爬蟲和人工智慧，當然如果再細分的話還有自動化測試、運維等方向。
在學習Python的基礎語法時，並不需要太多的基礎，基本只要熟練使用電腦日常功能並對Python感興趣就可以了，但如果想要在人工智慧領域方向發展的話，線性代數、概率、統計等高等數學知識基本是必需的，原因在於這些知識能夠讓你的邏輯更加清晰，在編程過程中有更強的思路。
分享一個千鋒Python的學習大綱給你
第一階段 - Python 數據科學
Python 基礎語法
入門及環境安裝 、基本語法與數據類型、控制語句、錯誤及異常、錯誤處理方法、異常處理方法 、常用內置函數 、函數創建與使用、Python 高級特性、高級函數、Python 模塊、PythonIO 操作 、日期與時間 、類與面向對象 、Python 連接資料庫
Python 數據清洗
數字化 Python 模塊Numpy、數據分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高級操作
Python 數據可視化
數據可視化基礎、MLlib（RDD-Base API）機器學習、MatPlotlib 繪圖進階、高級繪圖工具
第二階段 - 商業數據可視化
Excel 業務分析
Excel 基礎技能、Excel 公式函數、圖表可視化、人力 & 財務分析案例、商業數據分析方法、商業數據分析報告
Mysql 資料庫
Mysql 基礎操作（一）、Mysql 基礎操作（二）、Mysql 中級操作、Mysql 高級操作、電商數據處理案例
PowerBI
初級商業智能應用 （PowerQuery）、初級商業智能應用 （PowerPivot）、初級商業智能應用案例、存儲過程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例
統計學基礎
微積分、線性代數基礎、統計基礎
Tableau
Tableau 基本操作、Tableau 繪圖、Tableau 數據分析、Tableau 流量分析
SPSS
客戶畫像、客戶價值模型、神經網路、決策樹、時間序列
第三階段 - Python 機器學習
Python 統計分析
數據准備、一元線性回歸、多元線性回歸、一般 logistic 回歸、ogistic 回歸與修正
Python 機器學習基礎
機器學習入門、KNN 講義、模型評估方法、模型優化方法、Kmeans、DBSCAN、決策樹演算法實戰
Python 機器學習中級
線性回歸、模型優化方法、邏輯回歸、樸素貝葉斯、關聯規則、協同過濾、推薦系統案例
Python 機器學習高級
集成演算法 - 隨機森林、集成演算法 -AdaBoost、數據處理和特徵工程、SVM、神經網路、XGBoost
第四階段 - 項目實戰
電商市場數據挖掘項目實戰
項目背景 & 業務邏輯 、指定分析策略 、方法實現與結果 、營銷活動設計及結果評價 、撰寫數據分析報告
金融風險信用評估項目實戰
項目背景 & 業務邏輯 、建模准備 、數據清洗 、模型訓練 、模型評估 、模型部署與更新
第五階段 - 數據採集
爬蟲類庫解析 、數據解析 、動態網頁提取 、驗證碼、IP 池 、多線程爬蟲 、反爬應對措施 、scrapy 框架
第六階段 - 企業課
團隊戶外拓展訓練 、企業合作項目課程 、管理課程 、溝通表達訓練 、職業素養課程
以上就是零基礎Python學習路線的所有內容，希望對大家的學習有所幫助。