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这里整理了一份Python开发的学习路线，可按照这份大纲来安排学习计划~
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第一阶段：专业核心基础
阶段目标：
1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3. 对Python的核心库和组件有深入理解
4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置
6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作
7. 能综合运用所学知识完成项目
知识点：
Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。
3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。
4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。
第二阶段：PythonWEB开发
阶段目标：
1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识
5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理
6. 使用Web开发框架实现贯穿项目
知识点：
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。
2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。
3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。
4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。
第三阶段：爬虫与数据分析
阶段目标：
1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理
4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战
知识点：
网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。
3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。
4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。
第四阶段：机器学习与人工智能
阶段目标：
1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题
3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目
知识点：
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。
2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。
我们这个世界真的需要另外一种C语言风格的编程语言吗？很显然，谷歌很早就这么认为了，在 2009 年，它借用雷蒙斯乐队的歌“Hey!Ho!Let’s Go”，正式推出了 Go 语言。现在 Go 语言开发团队已经开发出了这种语言的第一个稳定版本，他们称之为 Go 1，他们将这种语言推向世界，希望人们用这种语言“开发出健壮的软件产品和作品。”那么，现在人们对这种语言的使用情况又是如何呢？让我们先回顾一下，什么是 Go 语言，是什么促使谷歌决定推出这样一种语言？按 Go 语言的“常见问题”里的说法，自从那个“重要的系统级编程语言”诞生距今已超过十几年了，这段时间计算机世界已经发生了很大的变化。谷歌的才人们对目前现有的各种语言深感失望，他们必须要在“快速的编译、快速的执行或简单编程”之间做出选择。“没有一种主流的编程语言，例如C，C++，Java，Python 等，能提供谷歌人想要的全部特征。于是，谷歌的工程师从 2007 年起开始开发 Go 语言。“常见问题”里这样说：Go 语言在基本语法上”基本上属于C语言家族“，但它从 Pascal 语系吸收了”大量的理念“，还有一些思想是来自其它的语言。但对于程序员来说，应该把它当成一种全新的语言，一种以”让程序员更有效率，让编程更有效率，至少是让我们更有效率并且使编程更有乐趣“的理念为设计目标的编程语言。Go 语言擅长做什么…？那么，Go 语言擅长做什么？根据谷歌著名的软件工程师——Go 语言的设计人之一——Rob Pike 的说法，它是用来开发”大型软件“的。Pike 说 Go 语言适合于”很多程序员一起开发的大型软件，并且开发周期较长，支持云计算的网络服务：简言之，就是服务端软件。Go 语言能够让程序员快速开发，并且在软件不断的增长过程中，它能让程序员更容易地进行维护和修改。它融合了传统编译型语言的高效性和脚本语言的易用性和富于表达性。“(作为原贝尔实验室 Unix 开发小组成员，Pike 对系统软件有相当的认识。)但对于其它类型的软件，Go 语言也一样的好用。例如，我在 Google+ 上询问了 Go 语言的使用者，得到了 Douglas Fils 的回复，他正在拿各种语言做实验。Fils 说他现在有时会开发一些 Web 应用程序，大多数都是在 Java 虚拟机(JVM)平台上。“所以 Java 自然是最常用的。我最近开始尝试更多的语言，例如 Scala 和 Groovy。我用 Groovy 语言已经开发了不少的东西，而且刚刚完成了一个 Groovy/Grails 语言上的大型项目。我还研究了一下 Ruby on Rails/Python (Python 框架)，并用它们做了一些东西。”他说他用早期版本的 Go 语言开发了一个 Web 界面来处理数据资源。但很不幸。“当时的 Go 的程序库和语法使得开发起来很困难。我还尝试了 node.js，而且，到了一月份，我的精力完全转向了 node.js.”Node.js，Fils 说，很流行，“虽然我很喜欢它，但它的单线程事件循环机制和非阻塞的编程模式让我不太满意。还有，所有的东西都要用 Javascript 的回调函数，我不喜欢这样。”很显然，他不是一个 JavaScript 的粉丝。Go 语言的语法和结构，从另一方面讲，“还是很简洁的。”当Go 语言的语法和结构趋于稳定，并发布了 Go 1 时，他觉得应该转回来，重写他的 Go 语言程序。这回，他想起来了当初为什么想用 Go 来开发。关于Go 语言的争论Fils 说，在 Java 里，很多东西都需要有一定的模板套路，这是很讨厌。他说 Scala 和 groovy 要好一些，但仍然是个问题。Go 语言给人的感觉像一个动态的类型化语言，Fils 说，但 Go 语言里静态类型特征并不像 Java 里那样明显。Go 语言的垃圾收集管理，比 JVM 要好的多。跟 Groovy 这样的动态语言比起来尤其能看出这点。Fils 在评论中说 Go 语言的速度比其它语言快很多倍。它运行速度快但不影响负载量。它编译所需的时间很短，他在开发时能边开发边编译，就像动态语言那样迅速。最后，他说使用 Go 语言要比使用 Node.js，Java 或以 Java 为基础的语言，Ruby on Rails 等语言要有趣的多。在开发 JVM 平台上的应用时，我总感觉自己是一个系统管理员，而不是一个开发者。我要修改堆空间，我要研究负载均衡或内存问题或其它的资源管理问题。而使用 Go 语言，我不需要考虑这些。我开发，编译，测试，运行，部署，非常的享受。请注意，并不是所有的人都喜欢 Go 语言。你可以看一看 Shaneal Manek 的关于 Go 语言的垃圾收集系统以及脚本语言和编译型语言之间比较的评论。Go 语言能走向主流吗？你的期望是什么？按照 RedMonk’s Stephen O’Grady 的说法，对于 Go 语言来说现在还非常年轻。通常，程序员会分成两个阵营：要么欢迎底层语言和脚本型/垃圾收集器型语言的融合，要么是反对这样做。对于后者，毫无意外的，他们是C语言的坚定拥护者。围绕着 Go 语言有很多的争论，这不令人吃惊，任何一种语言都是这样。而令人吃惊的是目前 Go 语言在程序员中获得了相当的吸引力。O’Grady 二月份在 RedMonk 编程语言分级中把 Go 语言放入了第二梯队。但是，他说，考虑一下 Go 语言是如此的年轻，“即使是目前这种成绩也是让人相当的印象深刻了。”谷歌已经发布了 Go 语言的稳定版本，并且在 Google App Engine 支持部署这种语言的应用，这将给 Go 语言带来更多的吸引力。Go 语言能否成为一种“主流”语言，这需要由时间来判定。不过，看起来除谷歌之外还有很多公司对这种语言也很感兴趣，比如 Engine Yard 等公司。那些对目前的现存的语言不太满意的程序员大概对 Go 语言都在拭目以待。如果你在使用 Go 语言或之前简单涉略过它，你需要注意，Go 1 版引入了不少的变化。然而从 Go 1 版开始，Go 语言的变化将会遵循它的规格说明书进行。根据 Go 语言的开发人员的透露，“也许在某个时间，我们会推出 Go 2 的规范，但在此之前，用 Go 语言编写的程序在今后的 Go 1 版本(Go 1.1, Go 1.2 等)上都能正确的运行。”你用Go 语言开发过什么项目吗？