Pythonを学ぶには何を準備する必要がありますか?-Python チュートリアル-php.cn

Python を学習するには、次の準備が必要です: 1. Python の開発環境とコアプログラミングの知識に精通している; 2. Python のオブジェクト指向の知識をプログラム開発に使用することに熟練している; 3. Python のコアライブラリとコアプログラミングについての深い理解があるコンポーネント。

Pythonを学ぶには何を準備する必要がありますか?

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Python を学習するために必要な準備:

最初のステージ: プロフェッショナルのコア基礎

ステージの目標:

1. 熟練するPython 開発環境とコアプログラミングの知識

2. プログラム開発に Python オブジェクト指向の知識を使用することに熟練している

3. Python のコアライブラリとコンポーネントを深く理解している

4. SQL ステートメントを使用して一般的なデータベース操作を実行することに習熟している

5. Linux オペレーティングシステムのコマンドと環境構成の使用に習熟している

6. MySQL の使用と高度なデータベース操作を習得することに習熟している

7. 能力学んだ知識を総合的に応用してプロジェクトを完了する

知識ポイント:

Python プログラミングの基礎、Python オブジェクト指向、Python の高度な進歩、MySQL データベース、Linuxオペレーティング·システム。

1. Python プログラミングの基礎、文法規則、関数とパラメーター、データ型、モジュールとパッケージ、ファイル IO で、確実な基本的な Python プログラミングスキルを養い、Python のコアオブジェクトとライブラリのプログラミングに習熟します。

2. Python オブジェクト指向、コアオブジェクト、例外処理、マルチスレッド、ネットワークプログラミング、オブジェクト指向プログラミング、例外処理メカニズム、マルチスレッドの原理、ネットワークプロトコルの知識、およびそれをプロジェクトに上手に応用してください。

3. クラスの原則、MetaClass、下線付きの特殊メソッド、再帰、マジックメソッド、リフレクション、イテレータ、デコレータ、UnitTest、Mock。オブジェクト指向の基礎となる原理を深く理解し、高度な Python 開発テクニックを習得し、単体テストテクノロジーを理解します。

4. データベースの知識、パラダイム、MySQL 構成、コマンド、データベースとテーブルの作成、データの追加、削除、変更とクエリ、制約、ビュー、ストアドプロシージャ、関数、トリガー、トランザクション、カーソル、PDBC、 - データベースについての深い理解管理システムおよび MySQL データベースの使用と管理に関する一般的な知識。 Python バックエンド開発のための強固な基盤を築きます。

5. Linux のインストールと構成、ファイルディレクトリの操作、VI コマンド、管理、ユーザーと権限、環境構成、Docker、シェルプログラミング主流のサーバーオペレーティングシステムとしての Linux は、すべての開発エンジニアが習得しなければならない重要なポイントですテクノロジーを身につけ、それを上手に使いこなすことができること。

第 2 フェーズ: PythonWEB 開発

フェーズ目標:

1. Web フロントエンド開発テクノロジ、HTML、CSS、JavaScript およびフロントエンドに精通している-エンドフレームワーク

2. Web システムにおけるフロントエンドとバックエンドの対話プロセスと通信プロトコルについての深い理解

3. Web フロントエンドと Web システムの使用に熟練しているDjango や Flask などの主流フレームワークを使用して Web システム開発を完了する

4. ネットワークプロトコル、分散、PDBC、AJAX、JSON などの知識を深く理解する

5. MiniWeb フレームワークを開発するために学んだ知識を使用し、フレームワーク実装の原則を習得します

6. Web 開発を使用するフレームワークの実装はプロジェクトを通じて実行されます

知識ポイント:

Webフロントエンドプログラミング、Web フロントエンドアドバンス、Django 開発フレームワーク、Flask 開発フレームワーク、実践的な Web 開発プロジェクト。

1. Web ページ要素、レイアウト、CSS スタイル、ボックスモデル、JavaScript、JQuery、Bootstrap のフロントエンド開発テクノロジをマスターし、JQuery と BootStrap のフロントエンド開発フレームワークをマスターし、ページレイアウトと美化。

2. フロントエンド開発フレームワーク Vue、JSON データ、ネットワーク通信プロトコル、Web サーバーとフロントエンドの対話 Vue フレームワークの使用に習熟し、HTTP ネットワークプロトコルを深く理解し、Swagger の使用に習熟し、フロントエンドとバックエンドの対話を実現する AJAX テクノロジー。

3. Web 開発フレームワーク、Django フレームワークの基本的な使用法、モデル属性とバックエンド構成、Cookie とセッション、テンプレート、ORM データモデル、Redis 2 次キャッシュ、RESTful、MVC モデルをカスタマイズして、 Django フレームワーク一般的に使用される API、フロントエンド技術を統合し、完全な WEB システムとフレームワークを開発します。

4. Flask インストール構成、アプリオブジェクトの初期化と構成、ビュー関数のルーティング、リクエストオブジェクト、中止関数、カスタムエラー、ビュー関数の戻り値、Flask コンテキストとリクエストフック、テンプレート、データベース拡張パッケージ Flask- Sqlalchemy、データベース移行拡張パッケージ Flask-Migrate、電子メール拡張パッケージ Flask-Mail。 Flaskフレームワークの共通APIやDjangoフレームワークとの類似点・相違点をマスターし、完全なWEBシステム開発を単独で開発できるようになります。

第 3 フェーズ: クローラーとデータ分析

フェーズの目標:

1. クローラーの操作原則と一般的なツールの使用に習熟するネットワークパケットキャプチャツール、HTTP および HTTPS プロトコルをキャプチャして分析できる

2. クロール結果を解析して抽出するためのさまざまな一般的な Web ページ構造解析ライブラリに精通している

3. さまざまな一般的な機能に精通しているクロールのメカニズムと対策は、一般的なクロール対策に対応できます

4. 商用クローラーフレームワーク Scrapy を使用して、分散コンテンツクロール用の大規模な Web クローラーを作成することに熟練している

5. マスタリングに熟練しているデータ分析関連の概念とワークフロー

6. 主流のデータ分析ツール Numpy、Pandas、Matplotlib の使用に習熟している

7. データのクリーニング、整理、フォーマット変換、およびデータ分析レポートに習熟しているwriting

8. クローラーを包括的に使用して Douban の映画レビューデータをクロールし、データ分析プロジェクトの実践の全プロセスを完了できるようになる

知識ポイント:

Web クローラー開発、データ分析には Numpy、データ分析には Pandas。

1. ページのクロールの原則、クロールプロセス、ページ解析ツール LXML、Beautifulfoup、正規表現、プロキシプールの作成とアーキテクチャ、一般的なクロール対策とソリューション、クローラーフレームワークの構造、商用クローラーフレームワーク Scrapy に基づくクローラーのクローリング原理、Web サイトのデータクローリングプロセス、およびネットワークプロトコルの分析と理解、Web ページ解析ツールの使用を習得し、ほとんどの Web サイトのクロール防止戦略に柔軟に対応でき、独立してクローラーフレームワーク: 大規模な商用クローラーフレームワークを使用して分散クローラーを作成する機能。

2. Numpy の ndarray データ構造の特徴、numpy でサポートされるデータ型、組み込み配列作成方法、算術演算子、行列積、自動インクリメントと自動デクリメント、一般関数と集計関数、スライスndarray のインデックス、ベクトル化、およびブロードキャストメカニズム、データ分析のための 3 つの最も強力なツールの 1 つである Numpy の一般的な使用法に精通している、ndarray データ構造の特性と一般的な操作に精通している、およびスライス、インデックス付け、およびなどの操作を習得している異なる次元の ndarray 配列に対する行列演算。

3. Pandas の 3 つの主要なデータ構造 (Dataframe、Series、Index オブジェクトの基本概念と使用法、インデックスオブジェクトの置換と削除、算術演算とデータの配置方法、データクリーニングとデータの正則化、構造を含む)変換。データ分析の 3 つの主要なツールの 1 つである Pandas の一般的な使用法に精通しており、Pandas の 3 つの主要なデータオブジェクトの使用に精通しており、Pandas を使用して最も重要なデータクリーニング、形式変換、およびデータを完了できる。データ分析では正則化作業、ファイル処理では Pandas メソッドの読み取りと操作を行います。

4. Matplotlib 3 層構造システム、折れ線グラフ、棒グラフ、積み上げ棒グラフ、円グラフなどのさまざまな一般的なグラフタイプの描画、凡例、テキスト、マークの追加、ビジュアルファイルの保存、データに慣れる 3 つの強力なツールの 1 つである Matplotlib の一般的な使用方法を分析し、Matplotlib の 3 層構造に精通し、Matplotlib を上手に使用してさまざまな一般的なデータ分析グラフを描画できるようになります。講座で学ぶ各種データ分析・可視化ツールを総合的に活用し、株式市場のデータ分析と予測、シェア自転車利用者グループのデータ分析、世界幸福度指数データ分析などの本格的な実践プロジェクトを遂行できる。

第 4 段階: 機械学習と人工知能

段階目標:

1. 機械学習に関連する基本概念とシステム処理手順を理解する

2. さまざまな一般的な機械学習モデルを巧みに適用して、教師あり学習および教師なし学習のトレーニングおよびテストの問題を解決し、回帰および分類の問題を解決できるようになります

3. 一般的な分類アルゴリズムに習熟するKNN、デシジョンツリー、ランダムフォレスト、K 平均法などの回帰アルゴリズムモデル。

4. 畳み込みニューラルネットワークが画像認識や自然言語認識の問題を処理する方法をマスターし、テンソルに精通してください。深層学習フレームワーク TF、セッション、勾配最適化モデルなど.

5. 深層学習畳み込みニューラルネットワークの動作メカニズムをマスターし、畳み込み層、プーリング層、FC 層をカスタマイズして完成させることができる画像認識、手書きフォント認識、検証コード認識など定期的なディープラーニング実践プロジェクト

知識ポイント:

1. 一般的な機械学習アルゴリズム、sklearn データセットの使用、辞書特徴抽出、テキスト特徴抽出、正規化、標準化、データ主成分 PCA、KNN アルゴリズム、デシジョンツリーモデル、ランダムフォレスト、線形回帰、ロジスティック回帰のモデルとアルゴリズムを分析します。機械学習に関連する基本概念に精通し、機械学習の基本ワークフローをマスターし、特徴量エンジニアリングに精通し、さまざまな一般的な機械学習アルゴリズムモデルを使用して分類、回帰、クラスタリングおよびその他の問題を解決できるようになります。

2. Tensorflow に関連する基本概念、TF データフロー図、セッション、テンソル、テンソルボードの可視化、テンソルの変更、TF ファイルの読み取り、テンソルフロープレイラウンドの使用、ニューラルネットワーク構造、畳み込み計算、活性化関数の計算とプーリングレイヤー設計、機械学習と深層学習の前の違いと演習をマスター、深層学習の基本ワークフローをマスター、ニューラルネットワークの構造レベルと特性をマスター、テンソル、グラフ構造、OP オブジェクトなどの使用をマスターします。入力層、畳み込み層、プーリング層、全結合層の設計を行い、検証コード認識、画像認識、手書き入力認識などの一般的な深層学習プロジェクトの全プロセスを完了します。