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今天就跟大家聊聊有关Python有什么学习路线，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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必须掌握的Python核心基础
无论哪种技术方向，首先我们要掌握扎实的Python基础知识，例如Python基础语法、Python的编码规范、Python异常相关问题等等。这些基础知识是Python编程的核心基础，无论是后期选择不同的就业方向，还是实战编码开发，都需要有扎实熟练的基础编程能力。在这部分学习中，我们需要充分掌握5个点要点：
基础语法的理论知识；
知识点的具体应用方向；
实际操作过程中常见的异常以及排除方法；
函数式编程以及面向对象核心编程思想的实际应用；
编码的熟练掌握程度。
掌握这些核心技术知识，对于后期各种技术方向的拓展学习有非常大的帮助。
Python开发不得不学的那些技能
作为互联网技术，Python将数据通过计算机最终呈现到用户面前，在整个执行的流程中，Python编程之外的很多技术也是必不可少的。例如前端开发为用户提供可视化的界面；系统运维方便后台程序的运行；数据库存储数据让数据产生更多的价值。这里就为大家详细介绍下这三种技术中我们需要掌握学习的内容，
·前端开发
HTML/CSS/JavaScript是前端开发的三板斧，理论上来讲在团队式精细分工的开发环境中，Python开发工程师只需要掌握前端开发的基础知识即可，单纯的作为Python开发工程师，仅仅掌握HTML/CSS/JavaScript就可以胜任目前互联网企业的大部分工作岗位。而在实际应用开发中，建议大家不仅仅是学习基础的前端开发知识，尽可能的去拓展前端技术与Python技术的融合，例如拓展学习前端的jQuery、HTML5+CSS3、BootSrap、Node.js、Vue.js等相关的技能知识。掌握这些技能的Python开发工程师对全栈开发、爬虫开发，甚至数据分析都有极大的帮助。
·运维
运维主要是学习Linux操作系统。尤其在PythonWeb开发领域以及桌面应用领域对系统操作有明确的要求。原则上运维对于开发者而言，作为Python开发工程师，运维知识只需要掌握到能够熟练应用操作系统即可。不需要更加深入的学习。虽然Python具有可移植性，但是在互联网领域，服务器大部分采用Linux系统，因此基础运维中Linux系统操作也是必不可少的。需要掌握的技术主要就是Linux的基本命令行、文件操作、权限管理、远程操作等。
·数据库
在大数据以及人工智能时代，数据的存储以及应用是根本。每一位从事后台编程语言的工程师都必须掌握基本的数据库应用。尤其在爬虫开发、数据分析、人工智能等领域，数据库的应用是常态。目前由于Java编程语言占有大部分的市场份额，因此大部分的数据开发工作主要是采用Java编程语言完成，而对于Python开发而言，主要停留在应用层。因此在数据库领域对于我们Python开发工程师而言，掌握其核心的应用即可。
不同就业方向的不同学习路线
以上所涉及的学习路线内容，是作为一个Python开发工程师必须掌握或者必备的拓展技能，而在实际企业用人需求方面。更加注重Python开发工程师在某个领域的深入学习和实际工作经验。因此建议大家选择不同的就业方向时，在学习过程中有不同的侧重点。
·后台开发
后台开发是Python在B/S架构软件的常见应用。目前国内互联网企业中逐渐认可Python在后台开发中的重要应用，很多大型互联网公司也开始逐渐采用Python进行开发，比较熟知的知乎、网易、搜狐、豆瓣等网站都或多或少的采用Python后台开发技术。Python在后台开发技术方向中，需要掌握的核心技能主要是Python的后台开发框架，例如Flask、Django、Tornado三个应用最为广泛的框架。掌握了Python核心基础、前端开发、基础运维、数据库应用以及某个框架，你已经可以投递简历获得一份初级Python开发的工作了。
·全栈开发
Python全栈开发方向是目前企业招聘人数最多的工作岗位之一。尤其对于初创企业和中小型企业而言，Python全栈开发岗位能够完成企业的互联网化的系统搭建。Python全栈开发工程师相对后台开发而言，需要掌握更多的前端开发知识，要求能够独立完成企业相关软件系统的开发工作。
·爬虫
估计大家都听说过爬虫，无论是搜索引擎，还是企业应用，爬虫都具有非常重要的地位，但是因为某些企业的非法应用爬虫，导致爬虫这个岗位的口碑并不是很好。但在大数据时代，爬虫是所有数据的来源，也是大数据的根基。在合理使用的情况下，爬虫必然是一个非常热门的技术方向。爬虫方向则是需要从业者在全栈开发的基础上，灵活运用request模块、数据处理技术、爬虫基本概念以及反爬虫策略。此外还要加强掌握数据库的应用、爬虫框架scrapy，甚至还要学习自动化的一些第三方库（selenium、appium）。
·数据分析
Python在数据分析领域具有得天独厚的优势：R语言太基础，无法实现大规模的数据运算，Java语言太复杂，也可以完成算法但是其开发难度过大，PHP太单薄很难实现高阶算法应用……目前Python数据分析方向的人才需求量极大，薪资也相对很高，但是由于数据分析领域不仅仅需要Python语言实现，更重要的是要结合大量的算法知识。相当于提高了入行的门槛。想要从事数据分析方向的工作需要充分掌握Python基础、数据库应用、爬虫、数据处理、数据分析理论、应用数学算法等知识。其中算法与数据分析理论是这个技术方向的分水岭。
·自动化
自动化方向有自动化运维和自动化测试，主要应用的是Python的脚本能力，以及应用软件二次开发能力。但是这两个方向并非以Python为主，而是在运维和测试工作的基础上加入Python的自动化能力，作为运维和测试岗位的技能提升的附加品。虽然其他编程语言也可以实现自动化，但是目前国内来看运维和测试行业已经将Python作为首选的自动化开发语言。因此其学习路线应该是以运维和测试本身为主，再掌握Python的核心技术以及自动化的第三方库应用。
·人工智能
人工智能是打开未来互联网科技时代的大门。各个国家的互联网头部企业都在人工智能的赛道上展开竞争。但实际上真正的人工智能并未实现。需要不断融入新鲜的血液去完善人工智能的技术实现。目前想要从事人工智能需要掌握的知识点包括：机器学习、高阶算法、深度学习、自然语言处理、图像识别、语音识别、神经网络、卷积神经等等。很多技术已经在机器人领域得到应用，但距离真正的人工智能还有很长的距离。
·机器人开发
机器人开发也同样是Python的未来职业方向之一，但是由于其应用范围单一，并且目前国内机器人开发相关企业数量较少，所以这个方向并不是很热门。这门技术要求开发者在熟练掌握Python技术的基础之上，并且对人工智能有一定的经验积累，在机器人操作系统ROS环境中开发机器人。目前国内比较成熟的机器人种类有导航机器人、无人机、机械手臂等等。
用实战来武装自己，打开就业的大门
以上就是Python各个技术领域的学习路线和核心的技术要点。由于Python属于应用科学，不仅仅要掌握相关的理论知识，还要求从业者真正的具备相应的实战开发能力。目前为止除了机器人开发以及人工智能部分领域无法实现实战开发项目以外，其他各个技术领域都有了成熟的案例学习。大家可以通过Git找到各个方向的实战项目案例。尤其面对就业的临门一脚，企业对于实战经验的要求要远远大于你对理论知识的掌握程度。
看完上述内容，你们对Python有什么学习路线有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。