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什麼是Python？
在過去的2017年裡，Python開發者在全球快速增長，國內小夥伴學習 Python 的熱情一路高漲。同時，PYPL釋出7月程式語言指數榜，Python 在今年5月首次超越 Java 拿下榜首位。此外，作為人工智慧的主要程式語言，在人工智慧風口已經到來的 2018 年以及未來的幾年，Python勢必繼續高歌。據統計，現在初級python工程師的起薪一般在10-15K。
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Python語言的優勢是什麼？
- Python程式設計簡單直接，更適合初學程式設計者，讓初學者專注於程式設計邏輯，而不是困惑於晦澀的語法細節上。
- 易學，Python入手非常快，學習曲線非常低，可以直接通過命令列互動環境來學習Python程式設計。
- 免費/開源 Python的所有內容都是免費開源的，這意味著你不需要花一分錢就可以免費使用Python，並且你可以自由地釋出這個軟體的拷貝、閱讀它的原始碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。
- 物件導向 Python既支援程式導向，又支援物件導向，這樣程式設計就更加靈活。
- 教育部考試中心於2017年10月釋出通知，決定自 2018年3月起，在計算機二級考試加入了“Python 語言程式設計”科目，Python越來越流行。
以下是學習Python的線路圖及各階段需要掌握的知識內容。希望能幫到小夥伴們。
第一階段：Python核心程式設計
學習目標
- 掌握Python基礎語法, 具備基礎的程式設計能力；
- 建立起程式設計思維以及物件導向程式設計思想；
主要內容
- 計算機組成原理
- Python開發環境
- Python基礎語法
- 高階變數型別
- 給程式新增邏輯
- 程式導向程式設計思想
- 物件導向程式設計思想
- 常規演算法實現
- 模組和包
第二階段：Python高階程式設計
學習目標
- 掌握Python多平臺的遷移；
- 掌握程式設計中處理併發相關技術, 並能夠編寫支援高併發量的網路程式；
- 掌握正規表示式語法規則以及Python處理正規表示式的re模組, 能夠實現對字串進行復雜模式匹配；
- 掌握Python常用第三方庫的使用；
主要內容
- Python多平臺遷移
- Python常用第三方庫
- 檔案處理與持久化
- 網路程式設計
- 聊天伺服器開發
- 線性代數基礎
第三階段：資料庫SQL
學習目標
- 掌握關係型資料庫表的設計；
- 掌握資料的增刪改查；
- 掌握Python資料庫操作的庫；
- 掌握MySQL操作相關技術, 熟練編寫各種資料庫操作SQL語句, 並能夠進行Python與MySQL之間的資料互動；
主要內容
- 資料原理
- 資料持久化方案
- Mysql 資料庫
- MongoDB 資料庫
- Redis 資料庫
第四階段：前端開發
學習目標
- 可根據UI設計提供的設計圖，獨立開發Web網站的前端頁面；
- PC端和移動端頁面互動和特效；
- 前端頁面效能優化；
主要內容
- PC端開發實戰流程
- Html5和CSS3
- JavaScript程式設計
- DOM操作
- JQuery外掛使用
第五階段：Web全棧開發
學習目標
- 根據產品原型圖，獨立開發Web網站的前端介面；
- 根據業務流程圖，開發Web網站的後臺業務；
- 根據Web框架的設計，開發出對應的資料庫；
- 快取伺服器的操作和設計；
- 非同步任務的實現；
主要內容
- Linux 伺服器配置
- Python Flask 開發
- Python Django 開發
- RESTful 介面開發
- 資料化專案開發
- 中介軟體開發
- 測試驅動開發
- 網站部署與管理
- 非同步任務的實現
第六階段：網路爬蟲與搜尋引擎
學習目標
- 實現定向抓取網際網路上的海量資訊；
- 掌握爬蟲的工作原理和設計思想；
- 掌握反爬蟲機制；
- 掌握反反爬蟲的機制；
- 掌握運用爬蟲框架實現分散式爬蟲；
- 掌握主流的爬蟲框架實現資料採集；
主要內容
- 爬蟲工作原理
- 反爬蟲機制
- 北京房價資料爬取
- 分散式資料採集
- 定向抓取網際網路資訊
- 制定爬蟲採集系統
第七階段：資料分析
學習目標
- 掌握資料探勘基礎工具使用；
- 掌握資料探勘處理資料方法；
- 深入分散式檔案系統HDFS
- 理解分散式資源管理框架Yarn
- 掌握分散式計算框架Spark
主要內容
- 資料探索
- 資料處理
- 資料視覺化
- 資料統計方法
- 資料探勘與建模
- 模型評價與分析
- Hadoop-Spark
- 金融資料量化分析
- 北京房價預測
- 水色影象水質評價
第八階段：人工智慧
學習目標
- 掌握機器學習的基本演算法原理；
- 掌握常見流派及幾大要素介紹；
- 掌握分類、聚類、迴歸、神經網路；
- 掌握常用庫scikit-learn；
- 掌握影象識別、檢測的實現；
主要內容
- 機器學習sklearn
- 邏輯迴歸
- TensorFlow 框架
- 樸素貝葉斯
- 支援向量機
- K-means演算法
- 決策樹
- CNN-人臉識別
- RNN-語言建模
以上就是目前比較好的幾個Python的發展規劃和前景，讓你學習Python有個流程，不在會暈頭轉向。