Python学习路线
一、Python基础及高级
1、服务器操作系统Linux常用操作，进程，线程
2、Python流程控制
3、Python字符串、列表、元组、字典
4、函数，异常，模块
5、文件操作，集合
6、面向对象与设计模式
7、深拷贝，浅拷贝
8、生成器，迭代器，闭包，装饰器，元类
9、垃圾回收，内建属性，内建函数，调试，编码风格
10、网络编程
11、正则表达式
二、数据库与版本控制等
1，SQL与PUSQL的使用
2，MYSQL数据库
3，MongoDB数据库
4，Rodis内存数据库
5，数据库调优和部署
6，分布式版本管理工具Git/GitHUb
7，集中式版本管理软件SVN
8，Nginx反向代理，负载均衡，动静分离
9，uWSG部署
三、前端与移动端开发
1，html,html5
2，Css,css3
3，前端样式库Bootstrap
4，网络交互技术JavaScript
5，JS函数库jQuery
6，Ajax
7，前端自动化，前端性能优化
8，PC端与移动端开发流程
四、数据爬虫
1，爬虫原理与数据抓取
2，Re,Beautifulsoup,Xpath,css等网页信息抽取技术
3，爬虫与爬虫框架scrapy
4，分布式组件Scrapy-Redis
5，Wireshark,HTTPAnalyzor等抓包工具
6，常见的反爬措施及技术
五、web服务器开发
1，框架Django
2，异步框架tornado
3，Web框架Flask
4，RESTful接口开发
5，虚拟化应用容器Docker
六、Shell和自动化运维等
1，运维和shell脚本编程
2，Shell常用工具
3，自动化部署
4，Fabric
七、数据挖掘与人工智能
1，基础数据结构与算法
（1）线性表（数组，链表）
（2）栈，队列
（3）树，二叉树
（4）图
（5）哈希表
（6）查找，排序，动态规划等算法（维特比算法等）
2，数据分析及可视化
（1）数据分析基础
（2）Matplotlib数据可视化展现
3，机器学习
（1）基础工具及环境配置，微积分，线性代数，概率论基础
（2）线性回归算法，polynomial方法，VC维，过次拟合，凸优化理论
（3）广义线性模型，logistic回归，softmax回归，
（4）决策树算法，bagging/boosting,xgboost
（5）svm分类器,sklearn
（6）贝叶斯理论，朴素贝叶斯算法，垃圾邮件，文本分类算法
（7）聚类算法，kmeans/层析聚类、进聚类，数据降维方法
（8）隐马尔科夫模型，最大熵模型，EM算法求解，中文分词
（9）主题模型，文本主题抽取
（10）条件随机场，高级中文分词方法
4,深度学习
（1）神经网络理论基础
（2）Tensorflow框架，数字分类
（3）卷积神经网络，图片分类，目标检测
（4）词嵌入模型，中文词向量训练
（5）循环神经网络及LSTM，中文模拟语言训练
GAN，RL等网络讲解
Python安装
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