先问一个问题,你打算怎么用它。Python的应用领域非常广泛,可以应用于Web开发,自动化办公,数据分析,人工智能等等很多领域,不同领域的Python学习所需的条件也是不一样的。

一、网络编程。在生活和开发中,网络编程无处不在,只要有通信就有网络,可称之为一切开发的"基石"。因为所有的编程开发人员都必须知道它,并且知道它的所以然,所以网络部分将从协议,封包,解包等等的底层进行深入的分析。

二、爬虫开发。把网络中所有的数据都当作资源,通过自动程序有目标地采集和处理数据。爬行器开发项目包括跨界反爬行器策略、高性能异步IO、分布式爬行器等等,并且深入剖析Scrapy框架的源代码,以了解其原理和实现自定义爬行器框架。

三、Web发展。web开发包括前端和后端两大部分,前端是一个从"黑白"到"彩色"的世界,把你的手放在动态网页上;后端是一个从10行代码开始到n万行的实现过程,并使用你自己的微型web框架,框架说明涵盖了数据、组件、安全等多个领域,从底层理解它的工作原理,可以操作任何行业主流的web框架。

四、IT自动化开发。信息技术运营自动化是一套根据IT服务需求,将静态设备结构转换为动态弹性响应的策略,旨在减少人工干预,降低人员成本和错误概率,它可以使您开发的项目从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等多个层面接触到真实的、来自大型互联网公司的项目,例如:Book-Racking、CMDB、全网监控、主机管理等。

五、金融分析。财务分析包含了财务知识和Python相关模块的学习,带你从财务小白到大拿来开发量化交易策略。课程包括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块,以及诸如"双平均线"、“周规则交易”、“羊驼交易”、"DualThrust交易策略"等常见的金融分析策略,让梦想成为现实,成为金融业的一大梦想。

六、人工智能+机器学习。AI时代的到来,首先引入了深度机器学习的课程。这些内容包括机器学习的基本概念和常用知识,例如:分类、聚类、回归、神经网络和常用类库,并以相关事件为例,一步步对这些知识进行预处理、建模、训练,并进行评估和参数调整。AI是未来科技发展的新趋势,Python作为主流编程语言,必然会有很好的发展前景,而现在也是学习Python的好时机。

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