适合零基础人群学习的Python入门教程学什么？

适合零基础人群学习的Python入门教程学什么？教育培训网的IT在线就业班有Python学习教程，课程主要讲解：Python核心编程、Linux基础、前端开发、Web开发、爬虫开发等内容。

教育培训网Python入门教程学习路线：

第一部分：Python核心编程

Python是一门高级编程语言，定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去简单易懂，但又功能强大。本课程将讲解计算机的工作原理、Python的基础语法，并以游戏开发项目飞机大战为项目实战，帮助学员熟练掌握计算机编程思维、面向对象编程思维，为使用人工智能相关开发框架打下扎实的计算机语言基础。

第一章:Python基础V4.1
1-1Python介绍
1-2pycharm的基本使用
1-3Python基础语法
1-4分支语句
1-5循环语句
1-6函数基础使用
1-7面向对象基础
1-8面向对象高级

第二章:Python核心编程V4.1
2-1列表、元组、集合、字典
2-2字符串
2-3函数高级用法
2-4引用
2-5对象管理
2-6文件操作
2-7异常处理
2-8模块和包

第三章:【项目】飞机大战V4.1
3-1项目准备
3-2背景窗口
3-3飞机交互

第二部分：Python和Linux高级编程

本课程讲解使用Python语言，以tcp、udp、http等网络协议和多线程、多进程、协程等并发技术为理论依托，开发支持高并发的web服务器和支持数据库ORM技术的web框架，帮助学员充分理解web服务器和web框架的工作原理，为开发互联网产品打下扎实的基础。

第一章:Linux基础V3.2

1-1操作系统介绍
1-2linux命令(一)
1-3linux命令(二)
1-4linux命令(三)
1-5ubuntu安装软件以及共享文件
1-6vim基本使用

第二章:网络编程v3.1
2-1基本概念
2-2udp
2-3tcp客户端
2-4tcp服务器
2-5tcp下载文件

第三章:多任务v3.1
3-1线程
3-2进程
3-3协程

第四章:【项目】web服务器v3.1
4-1正则表达式
4-2http协议
4-3简单web服务器实现
4-4并发web服务器实现
4-5网络通信

第五章:Python高级语法v3.1
5-1GIL锁
5-2深拷贝和浅拷贝
5-3私有化、import、封装继承多态
5-4方法解析顺序表MRO
5-5类对象和实例对象访问属性的区别和property属性
5-6私有属性和名字重整、魔法属性和方法、上下文管理器

第六章:MySQL数据库v3.1
6-1数据库的基本使用
6-2数据库查询
6-3MySQL与Python交互
6-4MySQL高级

第七章:【项目】mini-web框架v3.1
7-1WSGI-mini-web框架
7-2闭包
7-3装饰器
7-4mini-web框架添加路由和MySQL功能
7-5mini-web框架添加正则和log日志功能
7-6元类
7-7orm

第三部分：前端开发

web前端是互联网产品和用户直接体验体验的部分。互联网开发技术日新月异，但web前端始终离不开浏览器，最终还是HTML+CSS+Javascript这3个核心技术。本课程不止覆盖了HTML、CSS、Javascript前端技术的核心内容，还精选了jQuery、Vue.js、调试、优化、打包等前端最热门技术，旨在以尽可能短的时间帮助学员构建前端技术框架，独立实现前端产品的能力。

第一章:HTML和CSSV4.0
1-1前端简介与常用HTML标签
1-2css选择器一与列表
1-3css选择器二、表单与盒子模型布局
1-4元素定位、表格、弹框、photoshop

第二章:Javascript和JQueryV4.0
2-1Javascript基本语法与小案例
2-2Javascript数组与字符串
2-3Javascript定时器与动画
2-4jQuery介绍与jQuery选择器
2-5jQuery选项卡、动画、聊天框
2-6jQuery表单、事件
2-7jQueryDom操作与案例
2-8JavaScrip对象与ajax

第三章:Vue.jsV4.0
3-1Vue基本语法选项卡事件处理
3-2Vue表单、过滤器、数据请求和ES6
3-3Vue组件开发与miniwebVue案例

第四部分：Web开发

互联网产品的核心是后端系统，后端系统的技术领域极为广泛，如并发、业务架构、数据库、后端框架、性能调优、分布式计算、集群架构、容灾、安全、运维等等。本课程以Django、Flask两种Python后端框架为载体，覆盖前后端分离、异步任务、搜索、支付、云存储等大部分技术需求，通过2个web项目实战，培养能够独立完成互联网产品的全栈工程师。

第一章:Flask框架V4.0
1-1web访问流程和虚拟环境安装
1-2app创建和运行时的参数
1-3请求方式和视图的返回值
1-4正则转换器和错误捕获
1-5请求钩子和装饰器路由实现
1-6cookie和session
1-7请求上下文和应用上下文
1-8模板
1-9wtf表单
1-10数据库
1-11数据库综合案例
1-12数据库迁移和信号
1-13蓝图和测试

第二章:Redis数据库V4.0
2-1redis安装配置
2-2redis数据类型以及操作
2-3redis主从和集群

第三章:Git版本管理V4.0
3-1git简介
3-2git单人本地仓库操作
3-3git远程仓库github

第四章:【项目】新经资讯V4.0
4-1项目简介
4-2项目配置和项目目录结构组织
4-3数据库和模板
4-4注册
4-5登录
4-6首页新闻列表
4-7新闻详情页
4-8新闻收藏评论和点赞
4-9个人中心
4-10修改密码、用户收藏和新闻发布
4-11后台管理
4-12新闻版式编辑
4-13新闻的分类管理
4-14项目部署

第五章:【项目】美多商城V4.0
5-1项目开发准备
5-2项目创建及工程配置项目创建及工程配置项目创建及工程配置
5-3图片验证码
5-4短信验证码
5-5celery异步处理短信任务
5-6用户注册以及jwt验证机制
5-7用户登录
5-8忘记密码与重置密码
5-9QQ登录-返回登录网址的前后端实现
5-10QQ登录-其他操作
5-11用户个人中心业务与邮箱验证
5-12收货地址管理
5-13广告页表设计与迁移
5-14Docker与Fastdfs
5-15富文本编辑器、页面静态化、定时任务
5-16异步实现页面静态化
5-17热销商品、用户浏览记录、商品列表页功能实现
5-18商品搜索功能能实现
5-19购物车模块基本实现
5-20购物车其他功能
5-21订单功能基本实现与测试
5-22订单并发处理
5-23支付宝支付功能
5-24xadmin后台管理
5-25django项目数据库配置与部署

第六章:Django框架V4.0
6-1框架简介与工程创建
6-2django路由与视图
6-3视图提取请求参数
6-4django中使用缓存
6-5django基于类的视图与中间件
6-6数据库配置与模型
6-7模型数据查询与管理器
6-8Django模板使用与表单
6-9Django后台站点管理
6-10认识Resful及DjangoDRF
6-11DRF序列化器定义与使用
6-12DRF序列化器验证与模型类序列化
6-13DRF基于类的视图
6-14DRF视图集使用
6-15DRF权限配置及自动生成接口

第七章:Shell编程和自动化运维V3.1
7-1Shell使用入门
7-2注释和变量
7-3条件表达式和常用命令
7-4流程控制和综合练习
7-5代码发布
7-6环境部署
7-7手工代码发布和脚本代码发布

第八章:数据结构和算法V1.0
8-1时间复杂度
8-2顺序表
8-3单链表
8-4双向链表和单向链表
8-5栈和队列
8-6冒泡排序和插入排序
8-7希尔排序和快速排序
8-8归并排序和二分查找
8-9树和二叉树

第五部分：爬虫开发
未来的时代不只是IT的时代，还是DT的时代，互联网中蕴含无穷无尽的有价值的数据，从大数据中发现规律，进行预测和分析是每一个公司的需求。数据采集和和提取是数据分析、数据挖掘的基础。本课程使用Python语言讲解如何从互联网这个信息海洋里快速获取有价值的信息，包含了爬虫理论知识、xpath、lxml、爬虫框架、NoSQL数据库等技术知识，覆盖了数据获取、数据提取、数据存储的完整数据分析流程。旨在帮助同学们建立一整套爬虫工程师所需要的技术能力。

第一章:通用爬虫模块使用V4.0
1-1爬虫基本概念
1-2requests处理GET、POST请求
1-3requests处理代理、cookie、session
1-4数据提取-json、正则
1-5数据提取-xpath、lxml
1-6多任务爬虫爬虫与selenium

第二章:MongoDB数据库V4.0
2-1Mongo的基本使用
2-2Mongo的高级使用

第三章:【项目】电商爬虫和Scrapy框架V4.0
3-1scrapy框架的基本使用
3-2scrapy框架其他知识学习
3-3苏宁图书爬虫案例
3-4scrawlspider以及scrapy模拟登录
3-5分布式scrapy_redis学习及京东爬虫
3-6redisspider及当当爬虫
3-7rediscrawlspdier及亚马逊爬虫

第四章:爬虫框架开发V4.0
4-1爬虫框架开发分析
4-2框架雏形搭建
4-3框架完善之日志、xpath、多爬虫实现
4-4框架完善之管道、请求去重、异步任务实现
4-5框架升级分布式、增量、断续爬的实现

第六部分：人工智能

机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，本课程通过机器学习常用模型和算法、深度学习TensorFlow框架等技术的讲解，培养学员应用机器学习和深度学习算法解决所在领域问题的能力。

第一章:数据挖掘V4.0

1-1matplotlib绘制折线图
1-2matplotlib绘制基本统计图
1-3numpy基础
1-4案例:股票数据处理
1-5数组运算分割合并
1-6pandas索引切片排序
1-7pandas统计计算和文件读取
1-8pandas合并交叉表分组聚合
1-9股票数据基本知识
1-10时间序列和股票数据处理
1-11股票数据分析

第二章:机器学习V4.0
2-1机器学习介绍和特征提取
2-2特征预处理和数据降维
2-3机器学习算法介绍和K-近邻算法
2-4朴素贝叶斯和决策树算法
2-5随机森林和线性回归算法
2-6逻辑回归算法和模型保存

第三章:【项目】量化交易V4.0
3-1量化交易框架入门
3-2交易策略入门
3-3多因子法和去极值
3-4因子数据处理
3-5IC分析实战
3-6多因子分析
3-7打分法选股
3-8回归法选股
3-9量化交易系统架构

第四章:深度学习V4.0
4-1TensorFlow基础知识
4-2回归训练案例
4-3TensorFlow文件读写
4-4神经网络和MNIST手写数字识别
4-5卷积神经网络
4-6CNN卷积网络识别MNIST数据
4-7验证码识别

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