Python学习路线图的总结
本篇文章给大家带来的内容是关于Python学习路线图的总结,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
如何学习Python
对于Python学习爱好者来说 一个良好的学习脉络特别重要,可以让学习事半功倍。如果你也是想系统的学习python技术,你可以看看
小编一直使用的学习路线图,本人亲测,效果不错。
python语言基础:(带你熟悉python语言的特性,学会使用python开发环境,使用python开发一些简单的案例)
(1)Python3入门,数据类型,字符串
(2)判断/循环语句,函数,
(3)类与对象,继承,多态
(4)tkinter界面编程
(5)文件与异常,数据处理简介
(6)Pygame实战飞机大战
python语言高级:(python语言的高级库,常用的企业级开发案例实战)
(1)Python常见第三方库与网络编程
(2)面向对象,Python正则表达式
(3)求职数据爬虫,金融数据爬虫,多线程爬虫
(4)Python线程、进程
(5)Python mysql数据库应用,Nosql数据库,sql,jython
python全栈工程师前端 (学会开发前端网页,会使用流行的前端框架)
(1) HTML+css
(2) 网页界面设计实战
(3) javaScript+ajax
(4) jquerry
(5) jquerry EasyUI, Mobile简介,photoshop
(6) Bootstrap
python全栈工程师后端 (常用的后端架构和企业项目实战)
(1) Django入门
(2) Django高级
(3) Django实战
(4) Flask开发原理
(5) Flask开发项目实践
(6) Tornado开发原理
(7) Tornado开发项目实践
Linux基础 (linux入门,和python结合可以找linux+python运维的工作)
(1)虚拟机安装
(2)linux服务器安装与配置
(3)apache服务器与nginx服务器安装与使用
(4)linux常用服务器命令
(5)Python-WEB服务器运行环境与配置
(6)版本管理工具svn
(7)版本管理工具git
(8)程序部署与网站迁移
Linux运维自动化开发 (Linux中比较深度的案例和实战)
(1) Python开发Linux运维
(2) Linux运维报警工具开发
(3) Linux运维报警安全审计开发
(4) Linux业务质量报表工具开发
(5) Kali安全检测工具检测
(6) Kali 密码破解实战
python数据分析 (分析爬虫抓取的数据,分析规律,用于商业化)
(1) numpy数据处理
(2) pandas数据分析
(3) matplotlib数据可视化
(4) scipy数据统计分析
(5) python 金融数据分析
python大数据 (Python操作大数据很方便)
(1) Hadoop HDFS
(2) python Hadoop MapReduce
(3) python Spark core
(4) python Spark SQL
(5) python Spark MLlib
python机器学习 (机器学习的一些入门概念和案例,python支持很多机器学习的框架)
(1) 机器学习基础知识简介
(2) KNN算法
(3) 线性回归
(4) 逻辑斯蒂回归算法
(5) 决策树算法
(6) 朴素贝叶斯算法
(7) 支持向量机
(8) 聚类k-means算法
Atas ialah kandungan terperinci Python学习路线图的总结. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.
