如何真正精通Python?_python熟练

前言

学一门技术之前，得先对自己有个清晰的认识：你现阶段的知识体系处于哪一个层面，你是否能总结归纳出一套适合自己的学习方法？

了解自己，了解所学的知识，找准学习的方向，这样才可胸有成竹地对领域性的知识进行系统地学习，而不至于迷茫。现在小编就如何系统地学习Python, 分别从以下几个层面进行讲解。

基础性知识

Python的基础性知识，主要包含以下几个方面：

基础语法，数据类型，控制结构，函数与类，文件处理，网络编程，[并发编程]。

知识的应用

夯实了Python的基础知识以后，需要确定自己的技术方向。Python在企业中的应用主要为以下几个方面：

• web开发；
• 数据分析；
• 机器学习；

对于web开发，需要掌握数据库的知识、常用的应用协议，如http, https, 以及web开发框架，如tornado，django。对于数据分析，需要学习常用的numpy, pandas, matplotlib库，以及掌握基本的统计学知识，数据挖掘理论，常用的[数据挖掘算法]。

在机器学习领域，Python社区开源了许多优秀的机器学习包，例如大名鼎鼎的scikit-learn，以及深度学习框架TensorFlow，PyTorch等。此外,线性代数、统计学等也是绕不过去的必学的基础知识。

使用Python进行应用开发，还需结合其它技术领域的基础知识，所以现在又回到基础性的知识上来，Python只是一门编程语言，[开发工具]，撇开其它知识来谈系统地学习Python，并无太大的意义。

读者需根据自己选择的技术领域，来进行相关的基础知识的学习。现在分别从Python的三个主要应用领域进行讲解：

(1) web开发

使用Python进行web开发，主要是做一些后端的开发工作，做web后端开发得熟练掌握http协议，学习常用的[数据结构与算法]、数据库的开发及优化、常用的web开发框架。

对于数据库的学习，[关系型数据库]可以重点学习下MySQL，对于NoSQL，企业中比较常用的是redis以及mongodb。至于web开发框架，读者需重点学习Tornado以及Django。

（2）数据分析

[统计学基础]理论主要分为以下两大块:描述统计和[推断统计]。在这里小编推荐戴维·莱文的《商务统计学》，这本书对统计学的基础理论讲解地通俗易懂。

学完统计学基础理论以后，需将理论应用到实践中去，关于Python数据分析实战的教程，薯条老师推荐《利用Python进行数据分析》这本书。有了以上的知识铺垫，读者需要再系统地学习数据挖掘的理论以及常用的辅助数据挖掘的机器学习算法。

(3) 机器学习

机器学习是一种门槛较高的学习领域，读者需具备一定的数学基础: 线性代数，统计学，概率论等。对于机器学习，在这里笔者给大家推荐两本书，一本是李航的《统计学习方法》，一本是周志华的《机器学习》。

对于深度学习，小编特别推荐一位日本作者写的入门书籍：《深度学习入门-基于Python的理论与实现》。此书通俗易懂，非常适合深度学习的初学者。

读者福利：如果你对Python感兴趣，这套python学习资料可能你需要，文末可以免费领取，

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门Python是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
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零基础Python学习资源介绍

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