python入门之经典函数实例 学Python发展如何？零基础如何入门？
学Python发展如何？零基础如何入门？
学习python最重要的是自控。有自制力的人不会发展不好。
至于入门，网上有很多相应的教程。当初自学了600多集的python入门教程，感觉一点弹幕真的会更严重。你可以先往下看，了解自己要去哪里，然后再说怎么入门。
自学python首先要找到自己的学习目的。
我的学习目的很明确，学习一切与SEO相关的有用的东西。这个题目没有提到将来要涉及的职业发展，所以让 先介绍一下吧。每个人都想为了学完Python找工作，但其实领域不一样，现在学Python的侧重点也不一样。题主想知道重点是什么，就看你以后做什么了。
看图:
从上图可以看出，python找工作有很多路径。事实上，如果你简化这条路径，你可以得到下面的图片。这里很重要的一点是，下图中每个发展方向下都有一个数字如一、二、三、四对应着路线图。
重点学习内容标注和适当的方法。
然后按照下面的流程在网络上找相应的资源，最好是找一个比较全面的资源然后借鉴。
Web基础开发
需要解决的实际问题:
能够使用面向对象的编程方法开发基于Linux操作系统的多任务网络程序开发。
掌握核心能力:
1.熟练使用Linux操作系统；
2.掌握网络编程相关技术，能够实现网络间的数据通信；
3.掌握程序设计和开发中的多任务实现；
4.精通MySQL操作相关技术，熟练编写各种数据库操作的SQL语句，能够进行Python和MySQL之间的数据交互；
5.掌握Python中re模块的使用，可以实现字符串的复杂模式匹配；
6.掌握Web服务器的工作流程和Web框架的实现原理。
关键点:
Linux命令、网络编程、多任务编程、正则表达式、html和css、JavaScript、jQuery、数据库编程、Python语法高级、静态Web服务器、迷你Web框架。
Web-Django框架
需要解决的实际问题:
能够开发较高水平的主流网站，掌握常用技术点；根据实际问题，设计了相应的数据库表。
掌握核心能力:
1.掌握Python Web主流框架-Django的使用；
2.可以根据Web框架的设计开发相应的数据库；
3.根据业务流程图，我们可以开发网站的前后台业务。
关键点:
Django框架，前端分离模式，VUE高级组件开发，Django REST框架，统计，权限管理，业务产品数据管理、日志管理、用户管理、前后端不分离模式、数据库读写分离、Django高级第三方模块、FastDFS分布式文件系统、芹菜异步操作、Vue双向绑定、Docker入口、Crontab预定任务、页面统计化、在线支付、Nginx uWSGI部署。
网瓶框架
需要解决的实际问题:
高并发、全功能的网站开发；提高数据处理的响应速度，灵活使用缓存。
掌握核心能力:
1.掌握Python Web主流框架-Flask的使用；
2.掌握常用的性能优化技术；
3.缓存服务器的运行和设计；
4.异步任务的实现。
关键点:
Docker Advanced、uWSGI、Nginx Advanced、性能优化、Flask框架、路由定义和查看函数、Blueprint、SQLAlchemy、Flask-RESTful、移动APP PC Web前端、MySQL业务数据存储、Redis缓存层、第三方对象存储、RabbitMQ芹菜异步任务、APSchedule预定任务、及时通信、Elasticsearch 5.6自动完成、RPC kafka对接推荐系统和AI系统、主管进程管理。
人工智能机器学习编程
需要解决的实际问题:
利用学习到的科学计算库对收集到的数据进行基本处理，使其符合机器学习算法模型；利用学到的机器学习算法解决一些实际问题。
掌握核心能力:
1.掌握基本数据挖掘工具的使用；
2.掌握机器学习中数据处理的方法；
3.了解常用机器学习算法的原理。
关键点:
人工智能概述、数据可视化matplotlib、科学计算库numpy、科学计算库pandas、Scikit-learn用法、特征工程、k近邻算法、线性回归、岭回归、逻辑回归、决策树、Bagging、Boosting、k- means、不同模型评估方法介绍、模型选择和优化、模型保存和加载、聚类。
基于大数据的人工智能推荐系统
需要解决的实际问题:
推荐系统的算法可以应用于不同的场景；能够根据推荐场景业务流程完成推荐业务开发。
掌握核心能力:
1.掌握推荐系统的工作原理和实现流程；
2.掌握推荐系统的算法实现原理和应用场景；
3.掌握Lambda大数据的相关基础；
4.它可以构建基于大数据框架的推荐系统；
5.系统可以基于推荐的业务流程来构建。
关键点:
分布式存储计算案例，数据仓库工具hive，spark-sql、spark sql和hive的离线分析、ABTest实验中心、嵌入点的参数设置、推荐服务、缓存服务、实时日志分析、实时召回集、热门和新文章、文章画像构建、用户画像构建、文章用户画像业务实现、离线召回集介绍、排名模型选择介绍、spark mllib讲解、离线模型评估、场景需求评估。
最后，它更实用，更偏向于数据分析:
深入分析企业异常数据，跟踪分析和优化业务风险指标；建立业务监控系统，及时发现和排查业务问题，提出有效的解决方案或方案；配合项目计划，负责驻地项目建模，完成数据分析需求和任务；通过大数据算法建立、维护和评估数据模型。
掌握核心能力:
1.熟悉常用的数据挖掘算法和模型，熟悉logistic回归、神经网络、决策树、聚类等建模方法；
2.熟悉Python、Tableau、SPSS、SAS等数据分析工具；
3.熟练运用时间序列、聚类分析、logistic回归、因果分析等统计方法。
关键点:
统计学基础，Python编程数据分析，SPSS数据分析，数据运营，网游市场分析，以及电子商务数据分析，问卷数据分析，CRM，BI理论，数据可视化分析。
最后，python扩展的是爬虫和自动化测试运维。
属于扩建工程。离工作地点近也很重要。
更多的是做各种项目来熟悉和优化自己的方法。
需要解决的实际问题:
自动抓取浏览器网站数据或App应用数据，对抓取中遇到的反抓取措施应用相应的反抓取解决方案。
能够对企业开发的项目进行自动化测试。
能够构建、部署、运行和维护Linux环境。
掌握核心能力:
爬行动物:
1.网页数据抓取；
数据抓取；
3.防爬解决方案；
数据存储。
测试开发:
1.项目开发过程和测试方法；
2.自动化测试工具的使用；
3.界面测试；
4.性能测试。
操作和维护开发:
系统(CentOS系统)的安装和使用；
系统管理和维护；
3.外壳编程；
4.自动化操作和监控。
关键点:
爬虫基础、请求模块、数据提取、Selenium、防爬和防爬方案、MongoDB数据库、Scrapy爬虫框架、Appium的应用、测试理论基础、项目开发流程、Zen工具的使用、吉拉工具的使用、Web自动化测试(Selenium、Appium、Unittest等。)、JMeter接口测试、性能测试、Cen。TOS系统安装、Linux系统优化、常用工具使用、Linux文件管理、软件管理、权限管理、日志管理、进程管理、Apach
python中main的作用？
python中main函数的作用是让模块(函数)自己执行(调试)，相当于构造了调用其他函数的入口，类似于C/C中的main函数。
语句可能不包含main函数；
2、如果__name__#39__main__#39语句是为了方便自调试代码，作为执行程序的入口，Python脚本作为模块导入时，该语句下的代码不会运行；
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