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摘要：適用人群爬蟲方向數據分析方向非程序員加薪四開發前后端開發是程序員職業中的熱門，目前來講，人才缺口依然很大。寄語上面就是所有方向的學習路線了，把你感興趣的方向掌握了之后，你去找工作不是什么問題的。
一直以來都有很多想學習Python的朋友們問我，學Python怎么學？爬蟲和數據分析怎么學？web開發的學習路線能教教我嗎？
我先告訴大家一個點，不管你是報了什么培訓班，還是自己在通過各種渠道自學，你一定要注重一個東西：完整的知識體系。
感覺很迷茫？學了一段時間還是不入流？很大一部分原因是因為你沒有一個完整的知識體系，你不知道自己現在的進度、未來的方向。
端午三天，雖然回了鄉下，但還是抽時間去做了Python所有方向的學習路線，今天分享給大家。
初學者都會比較好奇，學了這么久Python，什么程度才叫入門了呢？
每個人對技術的認知都不盡相同，在我個人看來，你學完以下這些東西就可以算是入門了，為什么？因為以下這些東西是Python進階各個方向都必備的基礎知識，你進階去學爬蟲或者web開發等方向，你都得先學會它們。
因為知識點放在一起比較多，我把它們稍加區分成基礎和高級編程兩塊，對于每一個自學的人，按照這個體系去打好基礎，你未來的路會走得更穩重。
適用人群：零基礎/基礎不扎實者，學Python都從這里開始
爬蟲作為一個熱門的方向，不管是在自己兼職還是當成輔助技能提高工作效率，都是很不錯的選擇，當然了，還有一些以此為主職業的爬蟲工程師。
那么爬蟲怎么學習才能成體系？中級水平的爬蟲所需要的東西不是很多，參考這個體系去學習，如果能掌握90%,你可以很自信地說你已經精通爬蟲。
適用人群：爬蟲方向/數據分析方向/非程序員加薪
誰都知道數據是這個時代最為寶貴的東西，但有一個前提就是，你拿到的數據你得懂，一切發揮不出應有功效的數據都是垃圾數據。
數據分析的使命就是發揮數據應有的作用：直接作用和間接作用。
如果你是從事大數據相關工作的IT人士，我建議你掌握但不要止步于下面的數據體系，不要以為會了Numpy、Pandas、Matplotlib就是會了數據分析，真正強大的東西還在后面。
如果你是把數據分析當成一個輔助技能，那么學完下面這些就差不多，它們能滿足你大多數的需求。有些小伙伴可能還是非計算機專業且從事非IT類的工作，比如說運營之類的崗位，那么我建議大家學Python入門+爬蟲+數據分析就可以了，它們足以提升你在職場的工作效率，不用去全棧、測試等方向浪費時間，對你沒什么大的幫助。
適用人群：爬蟲方向/數據分析方向/非程序員加薪
web開發是程序員職業中的熱門，目前來講，人才缺口依然很大。web開發分為前端、后端、全棧3個方向，目前國內主流的還是前后端分離，前端主要考慮用戶體驗，后端主要考慮底層業務邏輯、平臺穩定和性能，最主要是要看你想做哪一部分？你是喜歡做用戶看得見的部分，還是考慮用戶看不見的部分。
至于全棧，輿論一直很大，褒貶不一，我的建議是如果時間和精力允許，在技術上追求更全面是不會錯的。
適用人群：前端/后端/全棧工程師
自動化測試已是未來的一種趨勢，現在很多的企業都要求程序員具備自動化測試的能力，而對于自動化測試這個領域來講，Python是目前最合適的語言。
適用人群：程序員/測試工程師
機器學習是通往人工智能的必經之路，難度也比前面的大很多，與算法打交道是家常便飯，高付出也會帶來高回報，薪資待遇很不錯。雖然Python在這方面確實很強，但提醒大家一點，這個領域的門檻比較高，本科生基本無緣，建議上了碩士以上學歷再考慮進入這個行業。
上面就是Python所有方向的學習路線了，把你感興趣的方向掌握了90%之后，你去找工作不是什么問題的。
有些細心的朋友可能會發現，我沒放人工智能的學習路線。說實在的，人工智能比機器學習要廣泛很多，它已經不是某一門語言就能多帶帶完成的事情了，所以這里不做推薦。
同樣的，網絡安全工程師我也沒有放進去談，雖然Python也能做網絡安全方面的事情，但對于一個成熟的網絡安全工程師甚至紅、H客而言，你需要精通的語言可不止1門而已了，又或者說，這已經不是語言工具層面的問題了。
那么，祝大家在學習的路上，學有所成。
不知不覺已經破了2萬粉了，一如既往地送你們東西，干貨主要有：
① 2000多本Python電子書（主流和經典的書籍應該都有了）
② Python標準庫資料（最全中文版）
③ 項目源碼（四五十個有趣且經典的練手項目及源碼）
④ Python基礎入門、爬蟲、web開發、大數據分析方面的視頻（適合小白學習）
⑤ Python學習路線圖（告別不入流的學習）
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