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学习python的话大概要学习哪些内容？
想要学习Python，需要掌握的内容还是比较多的，对于自学的同学来说会有一些难度，不推荐自学能力差的人。我们将学习的过程划分为4个阶段，每个阶段学习对应的内容，具体的学习顺序如下：
Python学习顺序：
①Python软件开发基础
掌握计算机的构成和工作原理
会使用Linux常用工具
熟练使用Docker的基本命令
建立Python开发环境，并使用print输出
使用Python完成字符串的各种操作
使用Python re模块进行程序设计
使用Python创建文件、访问、删除文件
掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包
②Python软件开发进阶
能够使用Python面向对象方法开发软件
能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作
掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发
能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件
能开发多进程、多线程软件
③Python全栈式WEB工程师
能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓
能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧
④Python多领域开发
能够使用Python熟练编写爬虫软件
能够熟练使用Python库进行数据分析
招聘网站Python招聘职位数据爬取分析
掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别
掌握基本设计模式、常用算法
掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有IT专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能，南京北大青鸟、中博软件学院、南京课工场等都是不错的选择，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
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Python 入门需要学些什么？
Python相对比较简单，零基础也能学。系统学习的话，一般4-6个月左右能学好。
建议大家可以从以下三方面来入手：
①先自学一些python书籍
大家可以从书中了解一些基础知识，建立一些编程认知。
但是这样的方式，还是难免会因为没什么基础很快就觉得枯燥了，所以在书籍方面还是建议大家结合视频课程一起来学习，才能更高效一点。
②网上找相关课程
在mooc网学习的是北京理工大学的一门python公开课，整个流程学习下来能够了解一些基础相关，但课程比较浅显，还是感觉有些不系统，也很难靠自学迅速入门。
③报班学习
很多人对网上报班有些排斥，因为难免会觉得会被割韭菜。但是对于零基础的小白学习python编程而言，跟着专业系统化一点的团队一起学习，势必会更省时省力一点的。
毕竟我们没有基础，靠自学又没啥时间去坚持，能有合适的【线上陪伴式】的课程，还是挺值得一试的。建议大家可以先从体验课开始，了解清楚课程含金量，看看往期学员的体验回馈后再报班学习。
Python的学习学习顺序如下：
①Python软件开发基础
②Python软件开发进阶
③Python全栈式WEB工程师
④Python多领域开发
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
Python要哪些要点要学习
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquerybootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：算法设计模式
阶段八：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段九：机器学习、图像识别、NLP自然语言处理
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。
阶段十：Linux系统百万级并发架构解决方案
阶段十一：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
Python该怎么入门?
作为初学者，第一个月的月目标应该是这样的：
熟悉基本概念（变量，条件，列表，循环，函数）
练习超过 30 个编程问题
利用这些概念完成两个项目
熟悉至少 2 个框架
开始使用集成开发环境（IDE），Github，hosting，services 等
整体计划
现在，我们先将月计划细化成周计划。
第一周：熟悉 Python
要积极探索 Python 的使用方法，尽可能多的完成下面这些任务：
第一天：基本概念（4 小时）：print，变量，输入，条件语句
第二天：基本概念（5 小时）：列表，for 循环，while 循环，函数，导入模块
第三天：简单编程问题（5 小时）：交换两个变量值，将摄氏度转换为华氏温度，求数字中各位数之和，判断某数是否为素数，生成随机数，删除列表中的重复项等等
第四天：中级编程问题（6 小时）：反转一个字符串（回文检测），计算最大公约数，合并两个有序数组，猜数字游戏，计算年龄等等
第五天：数据结构（6 小时）：栈，队列，字典，元组，树，链表。
第六天：面向对象编程（OOP）（6 小时）：对象，类，方法和构造函数，面向对象编程之继承
第七天：算法（6 小时）：搜索（线性和二分查找）、排序（冒泡排序、选择排序）、递归函数（阶乘、斐波那契数列）、时间复杂度（线性、二次和常量）
通过第一周时间，python大致能熟悉了，自学能力稍微弱一点找人带下你，节约自己的时间。
注意：别急着安装 Python 环境！
这看起来很矛盾，但是你一定要相信我。我有几个朋友，他们因为语言工具包和 IDE 安装的失败而逐渐失去了学习下去的欲望。因此，我的建议是先使用一些安卓 app 来探索这门语言，如果你是个技术小白，安装 Python 环境可不是你的首要任务。
第二周：开始软件开发（构建项目）
接下来，让我们朝着软件开发任务进军吧！不妨尝试综合你学到的知识完成一个实际的项目：
第一天：熟悉一种 IDE（5 小时）: IDE 是你在编写大型项目时的操作环境，所以你需要精通一个 IDE。在软件开发的初期，我建议你在 VS code 中安装 Python 扩展或使用 Jupyter notebook。
第二天：Github（6 小时）：探索 Github，并创建一个代码仓库。尝试提交（Commit）、查看变更（Diff）和上推（Push）你的代码。另外，还要学习如何利用分支工作，如何合并（merge）不同分支以及如何在一个项目中创建拉取请求（pull request）。
第三天：第一个项目——简单计算器（4 小时）：熟悉 Tkinter，创建一个简单的计算器
第四、五、六天：个人项目（每天 5 小时）：选定一个项目并完成它。如果你不知道你该做什么，可以查看下面的清单（ pythonprojects -for-an- middle - programmer/answer/jhankar - mahbub2）
第七天：托管项目（5 小时）：学习使用服务器和 hosting 服务来托管你的项目。创建一个 Heroku 设置并部署你构建的应用程序。
为什么要写项目？
如果仅仅按部就班地学习课堂上或视频中的内容，你无法拥有独立思考能力。所以，你必须把你的知识应用到一个项目中。当你努力寻找答案时，你也在慢慢地学会这些知识。
第三周：让自己成为一名程序员
第 3 周的目标是熟悉软件开发的整体过程。你不需要掌握所有的知识，但是你应该知道一些常识，因为它们会影响你的日常工作。
第一天：数据库基础（6 小时）：基本 SQL 查询（创建表、选择、Where 查询、更新）、SQL 函数（Avg、Max、Count）、关系数据库（规范化）、内连接、外连接等
第二天：使用 Python 数据库（5 小时）：利用一种数据库框架（SQLite 或 panda），连接到一个数据库，在多个表中创建并插入数据，再从表中读取数据。
第三天：API（5 小时）：如何调用 API。学习 JSON、微服务（micro-service）以及表现层应用程序转换应用程序接口（Rest API）。
第四天：Numpy（4 小时）：熟悉 Numpy（- Numpy -for- datascies-beginners-b8088722309f）并练习前 30 个 Numpy 习题（- 100/blob/master/100_numpy_excercises.md)
第五、六天：作品集网站（一天 5 小时）：学习 Django，使用 Django 构建一个作品集网站（- start-with-django -1/），也要了解一下 Flask 框架。
第七天：单元测试、日志、调试（5 小时）：学习单元测试（PyTest），如何设置和查看日志，以及使用断点调试。
真心话时间（绝密）
如果你非常「疯狂」，并且非常专注，你可以在一个月内完成这些任务。你必须做到：
把学习 Python 作为你的全职活动。你需要从早上 8 点开始学习，一直到下午 5 点。在此期间，你可以有一个午休时间和茶歇时间（共 1 小时）。
8 点列出你今天要学的东西，然后花一个小时复习和练习你昨天学过的东西。
从 9 点到 12 点：开始学习，并进行少量练习。在午饭后，你需要加大练习量，如果你卡在某个问题上，可以在网上搜索解决方案。
严格保持每天 4-5 小时的学习时间和 2-3 小时的练习时间（每周最多可以休息一天）。
你的朋友可能会认为你疯了。走自己的路，让别人去说吧！
如果你有一份全职工作，或者你是一名学生，完成这些流程可能需要更长的时间。作为一名全日制学生，我花了 8 个月的时间来完成这份清单。现在我是一名高级开发人员。所以，不管花多长时间，一定要完成它们。要想成功完成一个目标，必须付出百分之百的努力。
第四周：认真考虑工作（实习）问题
第 4 周的目标是认真思考如何才能被录用。即使你现在不想找工作，你也可以在探索这条道路的过程中学到很多东西。
第一天：准备简历（5 小时）：制作一份一页的简历。把你的技能总结放在最上面，必须在写项目的同时附上 Github 链接。
第二天：作品集网站（6 小时）：写几个博客，将它们添加到你之前开发的作品集网站中。
第三天：LinkedIn 简介（4 小时）：创建一个 LinkedIn 个人简介，把简历上的所有内容都放到 LinkedIn 上。
第四天：面试准备（7 小时）：准备一些谷歌常见的面试问题，练习白皮书中的 10 个面试编程问题。在 Glassdoor、Careercup 等网站中查看前人遇到的面试问题。
第五天：社交（~小时）：走出房门，开始参加聚会、招聘会，与其他开发人员和招聘人员见面。
第六天：工作申请（~小时）：搜索「Python Job」，查看 LinkedIn Job 和本地求职网站。选择 3 个工作岗位并发送工作申请。为每个工作定制你的简历。在每个工作要求中找出 2 到 3 件你不知道的事情，并在接下来的 3-4 天里学会它们。
第七天：在拒绝中学习（~小时）：每次你被拒绝的时候，找出两件为了获得这份工作你应该知道的事情，然后花 4-5 天 的时间来掌握它们。这样，每次拒绝都会让你成为更好的开发人员。
如何用 python 分析网站日志
日志的记录
Python有一个logging模块，可以用来产生日志。
（1）学习资料
前边几篇文章仅仅是其它人的简单学习经验，下边这个链接中的内容比较全面。
（2）我需要关注内容
日志信息输出级别
logging模块提供了多种日志级别，如：NOTSET（0），DEBUG（10），
INFO（20），WARNING（30），WARNING（40），CRITICAL（50）。
设置方法：
logger = getLogger()
logger.serLevel(logging.DEBUG)
日志数据格式
使用Formatter设置日志的输出格式。
设置方法：
logger = getLogger()
handler = loggingFileHandler(XXX)
formatter = logging.Formatter("%(asctime)s %(levelname) %(message)s","%Y-%m-%d,%H:%M:%S")
%(asctime)s表示记录日志写入时间，"%Y-%m-%d,%H:%M:%S“设定了时间的具体写入格式。
%(levelname)s表示记录日志的级别。
%(message)s表示记录日志的具体内容。
日志对象初始化
def initLog():
logger = logging.getLogger()
handler = logging.FileHandler("日志保存路径")
formatter = logging.Formatter("%(asctime)s %(levelname) %(message)s","%Y-%m-%d,%H:%M:%S")
handler.setFormatter(formatter)
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel
写日志
logging.getLogger().info(), logging.getLogger().debug()......
2. 日志的分析。
（1）我的日志的内容。(log.txt)
2011-12-12,12:11:31 INFO Client1: 4356175.0 1.32366309133e+12 1.32366309134e+12
2011-12-12,12:11:33 INFO Client1: 4361320.0 1.32366309334e+12 1.32366309336e+12
2011-12-12,12:11:33 INFO Client0: 4361320.0 1.32366309389e+12 1.32366309391e+12
2011-12-12,12:11:39 INFO Client1: 4366364.0 1.32366309934e+12 1.32366309936e+12
2011-12-12,12:11:39 INFO Client0: 4366364.0 1.32366309989e+12 1.32366309991e+12
2011-12-12,12:11:43 INFO Client1: 4371416.0 1.32366310334e+12 1.32366310336e+12
2011-12-12,12:11:43 INFO Client0: 4371416.0 1.32366310389e+12 1.32366310391e+12
2011-12-12,12:11:49 INFO Client1: 4376450.0 1.32366310934e+12 1.32366310936e+12
我需要将上述内容逐行读出，并将三个时间戳提取出来，然后将其图形化。
(2) 文件操作以及字符串的分析。
打开文件，读取出一行日志。
file = file("日志路径"，“r”)
while True:
line = file.readline()
if len(len) == 0:
break;
print line
file.close()
从字符串中提取数据。
字符串操作学习资料：
;method=viewSharedItemThroughLinksharedBy=-1137845767117085734
从上面展示出来的日志内容可见，主要数据都是用空格分隔，所以需要使用字符串的
split函数对字符串进行分割：
paraList = line.split(),该函数默认的分割符是空格,返回值为一个list。
paraList[3], paraList[4], paraList[5]中分别以字符串形式存储着我需要的时间戳。
使用float(paraList[3])将字符串转化为浮点数。
（3）将日志图形化。
matplotlib是python的一个绘图库。我打算用它来将日志图形化。
matplotlib学习资料。
matplotlib的下载与安装：
对matplotlib的宏观介绍：
对matplotlib具体使用的详细介绍：
在matplotlib中设置线条的颜色和形状：
如果想对matplotlib有一个全面的了解，就需要阅读教程《Matplotlib for Python developers》,教程下载地址:
使用实例
import matplotlib.pyplot as plt
listX = [] #保存X轴数据
listY = [] #保存Y轴数据
listY1 = [] #保存Y轴数据
file = file("../log.txt","r")#打开日志文件
while True:
line = file.readline()#读取一行日志
if len(line) == 0:#如果到达日志末尾，退出
break
paraList = line.split()
print paraList[2]
print paraList[3]
print paraList[4]
print paraList[5]
if paraList[2] == "Client0:": #在坐标图中添加两个点，它们的X轴数值是相同的
listX.append(float(paraList[3]))
listY.append(float(paraList[5]) - float(paraList[3]))
listY1.append(float(paraList[4]) - float(paraList[3]))
file.close()
plt.plot(listX,listY,'bo-',listX,listY1,'ro')#画图
plt.title('tile')#设置所绘图像的标题
plt.xlabel('time in sec')#设置x轴名称
plt.ylabel('delays in ms'')#设置y轴名称
plt.show()
