Python 백엔드 개발을 위해 무엇을 배워야 합니까?

Python은 인공 지능 분야의 체계적이고 강력한 객체 지향 프로그래밍 언어로 웹 크롤러, 서버 개발, 3D 게임, 네트워크 프로그래밍, 데이터 분석, 웹 개발, 운영 및 유지 관리, 테스트 등 성능은 좋지만 배워야 할 지식 포인트도 많고 실무 기술도 복잡합니다.

Python 백엔드 개발을 마스터하는 방법은 무엇입니까? 무엇을 배워야 합니까?

9층 플랫폼은 땅바닥에서 시작됩니다. Python 개발 분야의 고급 인재가 되려면 기본 지식이 매우 중요하며, 실무 경험도 매우 중요합니다. 이론적 지식을 실제 프로젝트와 긴밀하게 통합하고, 기존 지식과 최신 기술을 통합해야만 기술 사슬의 최상위에 설 수 있습니다.

Python 백엔드 개발 학습 경로

다음은 8단계로 나누어진 Python 학습 경로입니다.

첫 번째 단계: Python 언어 기초

Python3, 데이터 유형, 문자열, 함수, 클래스, 파일 작업 등 Python의 가장 기본적인 지식을 주로 학습합니다. 스테이지 과정을 마친 후 학생들은 파이게임 실제 항공기 전쟁, 2048 및 기타 프로젝트를 완료해야 합니다.

두 번째 단계: 고급 Python 언어

주로 Python 라이브러리, 정규식, 프로세스 스레드, 크롤러, 순회 및 MySQL 데이터베이스를 배웁니다. ;

세 번째 단계: Python 웹 개발

HTML, CSS, JavaScript, jQuery 등 프론트엔드 지식을 주로 배우고 Python의 3대 백엔드 프레임워크(Django, Flask, Tornado)를 마스터합니다. . 실용적인 웹 인터페이스 디자인 완성 필요

네 번째 단계: Linux 기본

파일 처리 명령, 압축 및 압축 해제 명령, 권한 관리, Linux Shell 등 다양한 Linux 관련 명령을 주로 학습합니다.

다섯 번째 단계: Linux 운영 및 유지 관리 자동화 개발

Python을 주로 학습하여 Linux 운영 및 유지 관리 개발, Linux 운영 및 유지 관리 경보 도구 개발, Linux 운영 및 유지 관리 경보 보안 감사 개발, Linux 비즈니스 품질 보고서 도구 개발, Kali 보안 탐지 도구 탐지 및 Kali 비밀번호 크래킹 실용적인 전투

6단계: Python 크롤러

주로 Python 크롤러 기술, 멀티스레드 크롤러 기술, 분산 크롤러 기술을 학습합니다.

7단계: Python 데이터 분석 및 빅 데이터

주로 numpy 데이터 처리, pandas 데이터 분석, matplotlib 데이터 시각화, scipy 데이터 통계 분석 및 Python Hadoop HDFS, Python Hadoop MapReduce, Python Spark 코어, Python Spark SQL 및 Python Spark MLlib를 배웁니다.

8단계: Python 기계 학습

주요 학습 KNN 알고리즘, 선형 회귀, 로지스틱 회귀 알고리즘, 의사 결정 트리 알고리즘, Naive Bayes 알고리즘, 지원 벡터 머신 및 클러스터링 k-평균 알고리즘.

위 내용은 Python 백엔드 개발을 위해 무엇을 배워야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!