怎么自学python大概要多久

自学python的时长 因人而异, 大体我们分为2类人:

1. 纯小白

从Python入门来讲, 一般需要10天左右

从Python高级来讲, 一般需要20天左右

剩下的就是根据项目需求进行边查边学, 边实践了

2.精通一门开发语言

从Python入门来讲, 1-2天左右

从Python高级来讲, 5-7天左右

剩下的就是根据项目需求进行边查边学, 边实践了

综上所述, 有同学可能就会想, 学习Python 真的就这么简单? 从语法的角度上这是毋庸置疑的, python 语言简洁明了, 语法简单上手快

但是一门语言光上手快, 最终的价值体现一定是项目经验上, 所以语法会用之后需要大量的实践经验才能造就高薪的职位!

那么接来我们具体来讲讲 到底学习Python的知识点有哪些:

Python 基础语法

1. Python基础语法零基础学习Python的开始，包含了以下技术点：

1.变量
2.标识符和关键字
3.输入和输出
4.数据类型转换
5.PEP8编码规范
6.比较/关系运算符
7.if判断语句语法格式
8.三目运算符
9.while语句语法格式
1.while 循环嵌套
11.break 和 continue
12.while 循环案例
13.for循环|

1. Python数据处理掌握Python的数据类型，并对其进行操作处理，包含了以下技术点：

1.字符串定义语法格式
2.字符串遍历
3.下标和切片
4.字符串常见操作
5.列表语法格式
6.列表的遍历
7.列表常见操作
8.列表嵌套
9.列表推导式
1.元组语法格式
11.元组操作
12.字典语法格式
13.字典常见操作
14.字典的遍历|

1. 函数能够实现Python函数的编写，包含了以下技术点：

1.函数概念和作用、函数定义、调用
2.函数的参数
3.函数的返回值
4.函数的注释
5.函数的嵌套调用
6.可变和不可变类型
7.局部变量
8.全局变量
9.组包和拆包、引用|

1. 文件读写能够使用Python对文件进行操作，包含了以下技术点：

1.文件的打开与关闭、文件的读写
2.文件、目录操作及案例
3.os模块文件与目录相关操作|

1. 面向对象从逐步建立起面向对象编程思想，再到会使用对象，到创建对象，再到真正理解为什么封装对象，包含了以下技术点：

1.面向对象介绍
2.类的定义和对象的创建
3.添加和获取对象属性
4.self 参数
5.init方法
6.继承
7.子类方法重写
8.类属性和实例属性
9.类方法、实例方法、静态方法|

1. 异常处理主要介绍了在Python编程中如何处理异常，包含了以下技术点：

1.异常概念
2.异常捕获
3.异常的传递|

1. 模块和包主要介绍了Python中的模块和包的体系，以及如何使用模块和包，包含了以下技术点：

1.模块介绍
2.模块的导入
3.包的概念
4.包的导入
5.模块中的..all..
6.模块中..name..|

Python编程进阶

1. 网络编程主要学习通讯协议，以及Python实现TCP、HTTP通讯，包含了以下技术点：

1.IP地址的介绍
2.端口和端口号的介绍
3.TCP的介绍
4.Socket的介绍
5.TCP网络应用的开发流程
6.基于TCP通信程序开发|

1. 多任务编程主要学习Python中多线程、多进程，包含了以下技术点：

1.多任务介绍
2.多进程的使用
3.多线程的使用
4.线程同步|

1. 高级语法主要学习Python的高级语法，包含以下技术点：

1.闭包
2.装饰器
3.迭代器
4.深浅拷贝
5.正则|

1. Python编程综合项目通过前边所学知识，完成综合案例，锻炼编程能力、培养编程思维

1. Python编程综合项目|

MySQL高手班阶

1. MySQL与SQL零基础小白通过MySQL数据库，掌握核心必备SQL，包含了以下技术点：

01_数据库概念和作用
02MySQL数据类型
03数据完整性和约束
04数据库、表基本操作命令
05表数据操作命令
06where子句
07分组聚合
08连接查询
09外键的使用|

1. Kettle与BI工具使用Kettle做数据迁移，通过BI工具展示excel、MySQL中的数据，包含了以下技术点：

01_Kettle基本操作
02_Kettle数据转换
03_Kettle使用SQL脚本组件
04_kettle Job开发
05_FineBI基本操作
06_FineBI常用图表
07FineBI仪表板
08综合案例|

1. PymysqlPython与数据库交互，主要学习PyMySQL包

1. 环境搭建
   02. Python操作数据库|

1. Python编程综合项目通过前边所学知识，完成综合案例，锻炼编程能力、培养编程思维

2. Python编程综合项目|

大数据Hadoop技术栈

1. Linux掌握Linux操作系统常用命令和权限管理

2. 大数据基础和硬件介绍进一步阐述大数据特点与分布式思想，知识点由浅入深，包含了以下技术点：

3. Zookeeper分布式软件管家，实现了集群管理与leader选举，包含了以下技术点：

4. HDFS分布式文件系统，解决了海量数据存储与容错，包含了以下技术点：

5. MapReduce分布式计算系统，解决海量数据的计算，包含了以下技术点：

6. YARN分布式资源调度管理器，管理服务器软件资源，包含了以下技术点：

7. Hive基础数据仓库Hive，实现企业级数仓必备工具，包含以下知识点：

8. Hive高阶数据仓库Hive高阶原理和架构深入，实现企业级数仓优化，包含以下知识点：

Spark技术栈

1. Spark基础本阶段学习Spark环境搭建及以下知识点
2. Spark Core整个spark框架核心部分，掌握框架内部设计思想，数据流转步骤，是学习spark的基础模块，包含了以下技术点：
3. Spark SQL学习spark框架的SQL操作，spark与Hive、HBase等外部数据源的整合操作，包含了以下技术点：
4. Structured StreamingSpark实时计算
5. Spark综合案例践行场景式教学，运用了Spark阶段知识点，使用lambda加解决数据分析的应用，包含了以下技术点：

实时计算

1. 万亿级NoSQL海量数据存储存储海量数据的列式数据库，内部高效设计解决了海量数据存储

2. Flume实时数据采集掌握Flume的使用方法

3. 分布式流处理平台分布消息队列存储数据，应用于低延时实时场景，包含了以下技术点:

4. NoSQL社交场景大数据分析实战践行场景式教学，运用了NoSQL阶段知识点，解决实时数据分析的应用，包含了以下技术点：

• 扩展

  1. Python数据分析数据分析专项课，无论从事大数据开发、还是专门从事数据分析，升职挑战高薪必备技能

  2. Python后端开发如果你最终想成为融汇前后端运维测试的技术总监，那么请在工作之余学习这套课程

  3. Scala on SparkScala虽然式微，但如果你即将加入的团队还在使用Scala进行Spark开发，请快速学习

  4. Java on Flink虽然以阿里为首的一线大厂已经开始采用Python on Flink的技术选型，但还是有部分团队采用Java on Flink，如果需要请快速学习

  5. Flink实时计算高级进阶价值超过万元的实时计算课程，助力在职的你持续挑战高薪