找不到完整的学习路线？小编分享2020年Python学习路线及学习目标规划拿走不谢，Python作为今年来特别受欢迎的编程语言，是AI时代头牌语言AI领域的敲门砖，Python已经入驻小学生教材，将来不学Python不仅知识会脱节与小朋友都没共同话题了，作为程序员的我们，必须给自己增加一项技能，提高职场竞争力，掌握一定的Python技能。
对于初学者想更轻松的学好Python开发技术，Python爬虫，Python大数据分析,人工智能等技术，这里给大家分享一套系统教学资源，加一下我建的Python技术的学习裙；九三七六六七五零九，一起学习。群里有相关开发工具，学习教程，每天还有专业的老司机在线直播分享知识与技术答疑解惑！
第一阶段、Python基础
1、学习目标：
能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写以及小游戏程序的开发。
2、知识点：
1）计算机组成原理
计算机组成部分、操作系统分类、B/S和C/S架构、理解软件与硬件的区别
2）Python变量以及开发环境
字符串、数字、字典、列表、元祖等
3）流程控制语句
程序的执行顺序，顺序执行、循环执行、选择执行
4）函数
定义函数、调用函数、函数的嵌套、递归函数
5）文件的基本操作
文件的打开、编辑、关闭
6）面向对象编程
类对象、实例对象、定义类、实例化对象
7）异常处理
学会捕捉异常、自定义异常
8）模块和包
理解模块和包的概念病学会使用
9）飞机大战游戏制
第二阶段、Python和Linux高级
1、学习目标：
能够使用面向对象的程序设计方法，基于Linux操作系统进行高并发量的网络程序开发。
2、知识点：
1）Linux系统应用
Linux发行版系统的使用、基本的操作语句
2）网络编程
TCP/IP协议、服务器工作过程
3）并发编程
线程、进程、协程
4）函数高级应用
熟练使用函数的调用等
5）正则表达式
熟练舒勇re模块的各种方法
6）数据库
关系型数据库、非关系型数据库、MySQL
7）Python语法进阶
闭包、装饰器、生成器、迭代器
8）mini-web服务器
根据网络服务的过程写出简易的web服务器
9）mini-web框架
可以编写简易的web服务器框架
第三阶段、前端开发
1、学习目标：
能够写出简单的HTML页面，会使用jQuery、CSS等。
2、知识点：
1）HTML的学习
HTML的文档结构、快速创建HTML方法
2）CSS
CSS的使用
3）PS的简单应用
Photoshop的基本使用、取色、图层
4）JavaScript的学习
JavaScript的基本语法
5）jQuery的学习
jQuery的使用
6）Vue框架
框架的使用以及注意点
第四阶段、Web开发
1、学习目标：
能够熟练使用Flask和Django框架进行web服务的开发。
2、知识点：
1）Flask web框架的使用
模板与表单、数据库的使用、单元测试、第三方扩展与部署、Redis缓存使用、GIT版本控制、云服务器的使用、验证码的收发、网站项目开发实战
2）Django web框架的使用
框架的使用方法、模型介绍、ORM以及数据库操作、视图以及模板、Django中间件、Django REST Framework、网站项目开发实
第五阶段、爬虫开发
1、学习目标：
能够写出实用的爬虫项目。
2、知识点：
1）爬虫开发的知识体系与相关工具
网络爬虫的原理以及相关爬虫工具
2）MongoDB数据库
数据库的增删改查
3）Scrapy框架
框架的原理以及使用
4）定制化爬虫采集系统
数据的采集、分析
5）爬虫实战项目
实用型综合爬虫应用
第六阶段、shell自动化运维
1、学习目标：
能够熟练使用shell命令和Python脚本进行自动化运维。
2、知识点：
1）shell运维、脚本与变量
运维简介、shell简介、脚本执行方法、开发规范
2）shell常见命令进阶
表达式、linux常见符号、常见命令详解
3）shell流程控制
选择语句、循环语句、函数
4）代码发布与环境部署
掌握代码发布流程与环境部署
5）手工代码与脚本代码发布
掌握手工代码发布与脚本代码发布
第七阶段、数据挖掘与数据分析
1、学习目标：
能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写以及小游戏程序的开发。
2、知识点：
1）基本概念
顺序表、链表、栈、队列
2）排序与索引
排序、索引、树与树算法
3）Series对象
Series对象、DataFrame对象、DataFrame查询
4）数据操作
数据的操作、存取与统计
5）Pandas绘图
熟练使用Pandas
6）科学计算numpy、pandas
numpy、pandas、matpalotlib、金融数据的综合分析处理
第八阶段、人工智能
1、学习目标：
能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写以及小游戏程序的开发。
2、知识点：
1）特征工程
了解什么是人工智能、机器学习、深度学习以及特征工程
2）监督学习分类算法
熟悉监督学习分类算法、Scikit-learn使用
3）模型选择与调优
可用数据集、模型的选择与调优
4）数据与多因子模型
多因子模型应用
5）量化交易策略
量化交易概念与相关的策略
6）回测框架
了解回测框架
7）量化交易平台实战
Python语言开发工具，内容覆盖了计算机原理、网络、Web前端、后端、架构、数据库、项目部署、数据获取、数据提取、数据清洗、数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习、图像识别等领域所需要的全部技术的最新前沿课程。学习Python对于职场求职增加了一项核心竞争力，未来10年内会给世界带来颠覆性变化的技术，全栈工程师未来人才缺口会很大。
