Python的优势在：
程序编写简洁快速入门简单功能强大语法表达优美易读代码开发效率很高Google开源机器学习框架：TensorFlow开源社区主推学习框架：Scikit-learn百度开源深度学习框架：Paddle以上框架均为Python语言开发，而且Python还有很多优质的文档、丰富的AI库、机器学习的库、自然语言和文本处理的库；
2.重大政策较好：
小学—山东省最新出版的小学信息技术六年级教材已经加入了Python的内容，Python语言课程化已将成为孩子学习的一种趋势；高中—浙江省信息技术课程改革方法已经出胎，Python确定进入浙江省信息技术高考，系想你技术教材编程语言从VB替换为Python；大学—教育部考试中心已经发布的全国计算机耳机考试中正式加入“Python语言程序设计”科目的通知
3.发展前景好：
Python到底有多火呢？后端开发、前端开发、爬虫开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等，Python应用是无处不再的，搜索因为Google的核心代码是Python完成的、迪士尼公司动画生成的Unix版本都内建了Python环境支持、国内知名的豆瓣网也是Python技术建立的；由此可见Python应用开发技术在各个公司有大小规模的使用，Python的发展前景是不可估量的。
Python比较适合做哪类应用：
上述在介绍发展前景的适合，已经说过了。Python可以应用的领域：后端开发、前端开发、爬虫开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等。在这些领域当中都是比较合适的。题主想要确定Python的学习重点。首先了解Python的应用领域，方向是很正确的。知道职业发展找到学习重点。
以上内容就是Python可供选择的职业发展路径。下面大家来总结一下可发展的成长路径图，了解之后重点要看，每条发展路径下面的数字。
图中每条路径的下方都有一个对应的路线图一二三四，那么这就是接下来的学习重点，知识点在下图当中。
Python基础阶段的全部技术要点：
Python第一个程序：变量、标识符和关键字、输入和输出、数据类型转换条件控制语句和循环语句：比较关系运算符、逻辑运算符、三目运算符、while循环、for循环、break和continue容器类型：列表、元组、字典、有序字典、公共函数、字符串函数：函数的定义和调用、不定长参数函数、匿名函数、递归函数、可变和不可变类型文件操作：文件打开和关闭、文件的读写、文件、目录相关操作、文件应用案例面向对象：面向对象介绍、类的定义和对象的创建、添加和获取对象属性、init方法、私有方法和私有属性、继承、多态、类方法、对象方法、静态方法异常处理：捕获异常、异常的传递、自定义异常模块和包：模块介绍、模块的导入、模块中的 __all__、模块中 __name__ 的作用、包的介绍、包的导入
Web基础开发全部知识点：
Linux命令：Ubuntu操作系统介绍与使用、Linux命令使用、Linux命令选项的使用、远程登录和远程拷贝、vim编辑器使用、Ubuntu软件安装和软件卸载网络编程：IP地址的介绍、端口和端口号的介绍、socket的介绍、基于TCP通信程序开发多任务编程：多任务介绍、线程的使用、线程同步与互斥锁、死锁介绍、进程的使用、进程和线程的对比正则表达式：正则表达式的介绍、re模块的使用、正则表达式的演练html和css：html概述及基本结构、html标签及布局入门、css载入方式、css选择器、css属性入门、css基本布局演示、列表及表单、盒子模型、css显示属性、css元素溢出、表格JavaScript：html概述及基本结构、html标签及布局入门、css载入方式、css选择器、css属性入门、css基本布局演示、列表及表单、盒子模型、css显示属性、css元素溢出、表格jQuery：jquery选择器、jquery样式操作、绑定click事件、jquery动画、jquery特殊效果、jquery属性操作、jquery循环、jquery事件、事件委托、JavaScript对象、JSON 和 ajax 请求数据库编程：数据库介绍、MySQL数据库基本使用、MySQL查询pymysql的使用、事务、索引Python语法进阶阶段：深拷贝和浅拷贝、property属性、with语句和上下文管理器、闭包、装饰器静态Web服务器：Web服务器通信过程、HTTP协议、Web服务器实现mini-web框架：Web框架和Web服务器的关系介绍、模板替换、股票信息页面开发、个人中心数据接口开发、路由列表、ajax请求数据渲染个人中心页面、logging日志的使用
人工智能机器学习 编程知识点：
机器学习（科学计算库篇）：人工智能概述、数据可视化matplotlib、科学计算库numpy、科学计算库pandas机器学习（算法篇）：Scikit-learn使用、特征工程、k-近邻算法、线性回归、岭回归、逻辑回归、决策树、集成学习(Bagging, Boosting)、k-means、不同模型评估方法介绍、模型选择与调优、模型保存和加载、聚类、分类、回归案例实战有需要上述所有的视频资料或者是课程笔记的话，都可以私信或者是留言领取。
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