Python学习路线？从入门到精通的完整指南！

Python3入门：了解Python3的安装、运行、交互模式、注释等内容。

数据类型：掌握Python中的数字、布尔值、字符串、列表、元组、字典、集合等数据类型，以及它们的操作和方法。

字符串：熟悉字符串的创建、格式化、切片、拼接、查找、替换等操作，以及常用的字符串方法和函数。

判断/循环语句：理解if/elif/else、while/for等判断和循环语句的用法和逻辑，以及break/continue/pass等控制语句的作用。

函数：掌握函数的定义和调用，以及参数、返回值、局部变量、全局变量等概念，了解匿名函数、递归函数等高级用法。

命名空间和作用域：理解命名空间和作用域的含义和规则，以及global和nonlocal关键字的作用。

类与对象：掌握面向对象编程的思想和方法，了解类的定义和实例化，以及属性、方法、构造函数等概念。

继承和多态：理解继承和多态的概念和作用，掌握子类和父类之间的关系，以及重写方法和调用父类方法的方式。

tkinter界面编程：了解tkinter模块，学习如何使用tkinter创建图形用户界面（GUI），以及布局管理器、组件、事件处理等内容。

文件与异常：掌握文件的打开、读写、关闭等操作，以及异常的捕获和处理方法。

数据处理简介：了解数据处理的基本概念和流程，学习使用csv模块读写csv文件，使用json模块读写json文件，使用pickle模块实现对象序列化和反序列化。

Python常见第三方库与网络编程：了解Python中常用的第三方库，如requests、beautifulsoup、selenium等，学习使用它们进行网络编程，如发送请求、解析网页、模拟浏览器等。

Python正则表达式：掌握正则表达式的语法和规则，以及re模块的使用方法，学习使用正则表达式进行字符串的匹配、提取、替换等操作。

邮箱爬虫：利用requests和beautifulsoup模块实现一个简单的邮箱爬虫，从网页中提取邮箱地址，并保存到文件中。

文件遍历：利用os模块实现一个文件遍历器，可以遍历指定目录下的所有文件和子目录，并输出文件的路径、大小、修改时间等信息。

金融数据爬虫：利用requests和pandas模块实现一个金融数据爬虫，从网站上获取股票、基金、汇率等金融数据，并保存到csv文件中。

多线程爬虫：利用threading模块实现一个多线程爬虫，可以同时爬取多个网页，并提高爬虫的效率和速度。

Python线程、进程：理解线程和进程的概念和区别，掌握threading和multiprocessing模块的使用方法，学习创建和管理线程和进程，以及线程间和进程间的通信和同步机制。

Python MySQL数据库：了解MySQL数据库的基本概念和操作，掌握pymysql模块的使用方法，学习使用Python连接MySQL数据库，以及执行SQL语句进行增删改查等操作。

协程：理解协程的概念和特点，掌握asyncio模块的使用方法，学习使用协程实现异步编程，以及await和async关键字的作用。

jython：了解jython的含义和作用，学习使用jython在Java平台上运行Python代码，以及调用Java类库和对象。

HTML：了解HTML的基本概念和结构，掌握HTML标签的语法和属性，学习使用HTML创建简单的网页结构和内容。

HTML5：了解HTML5的新特性和优势，掌握HTML5新增的标签和属性，学习使用HTML5创建更丰富和更语义化的网页内容。

CSS：了解CSS的基本概念和作用，掌握CSS选择器的语法和规则，学习使用CSS设置网页元素的样式和布局。

CSS3：了解CSS3的新特性和优势，掌握CSS3新增的属性和值，学习使用CSS3创建更美观和更动态的网页效果。

网页界面设计实战：综合运用HTML、CSS、JavaScript等技术，实现一个完整的网页界面设计项目，如个人主页、博客、电商网站等。

JavaScript：了解JavaScript的基本概念和作用，掌握JavaScript语法、数据类型、运算符、流程控制等内容，学习使用JavaScript实现网页元素的交互和动态效果。

jQuery：了解jQuery的基本概念和作用，掌握jQuery的语法和选择器，学习使用jQuery简化和优化JavaScript代码，以及实现更多的网页效果和功能。

jQuery EasyUI, Mobile简介，photoshop：了解jQuery EasyUI和jQuery Mobile的含义和特点，学习使用它们创建更易用和更适配的网页界面，以及使用photoshop进行网页设计和美化。

Bootstrap：了解Bootstrap的基本概念和作用，掌握Bootstrap的栅格系统和组件，学习使用Bootstrap创建更美观和更响应式的网页布局。

Django入门：了解Django的基本概念和架构，掌握Django的安装和配置，学习使用Django创建一个简单的网站项目，以及使用Django的模型、视图、模板等组件。

Django高级：了解Django的高级特性和技巧，掌握Django的表单、类视图、中间件、信号、缓存、测试等内容，学习使用Django优化和扩展网站功能。

Django实战：综合运用Django的知识和技能，实现一个完整的网站项目，如电商平台、社交网络、博客系统等。

Flask开发原理：了解Flask的基本概念和架构，掌握Flask的安装和配置，学习使用Flask创建一个简单的网站项目，以及使用Flask的路由、请求、响应、模板等组件。

Flask开发项目实践：综合运用Flask的知识和技能，实现一个完整的网站项目，如个人主页、留言板、新闻聚合等。

Tornado开发原理：了解Tornado的基本概念和架构，掌握Tornado的安装和配置，学习使用Tornado创建一个简单的网站项目，以及使用Tornado的异步非阻塞IO、web框架、web服务器等组件。

Tornado开发项目实践：综合运用Tornado的知识和技能，实现一个完整的网站项目，如聊天室、实时推送、在线游戏等。

文件处理命令：掌握ls, cd, pwd, mkdir, rmdir, cp, mv, rm, touch, cat, more, less, head, tail等文件处理命令的用法和参数。

权限管理命令：掌握chmod, chown, chgrp等权限管理命令的用法和参数。

帮助命令：掌握man, help, --help等帮助命令的用法和参数。

文件搜索命令：掌握find, locate, grep等文件搜索命令的用法和参数。

压缩解压命令：掌握tar, gzip, bzip2, zip, unzip等压缩解压命令的用法和参数。

Linux运维自动化开发：是指使用Python开发Linux运维的自动化工具，如报警工具、安全审计工具、业务质量报表工具等。通过学习Linux运维自动化开发，你可以提高Linux运维的效率和质量，以及增强Linux运维的安全性和可靠性。

Python开发Linux运维：了解Python在Linux运维中的应用场景和优势，掌握Python的基本语法和常用模块，学习使用Python编写Linux运维脚本，如监控系统资源、管理进程服务、备份还原数据等。

Linux运维报警工具开发：利用Python和第三方库，如smtplib、twilio等，实现一个Linux运维报警工具，可以根据系统状态和阈值，发送邮件或短信通知运维人员。

Linux运维安全审计工具开发：利用Python和第三方库，如paramiko、pexpect等，实现一个Linux运维安全审计工具，可以记录和分析Linux系统的登录日志、操作命令、异常行为等。

Linux业务质量报表工具开发：利用Python和第三方库，如pandas、matplotlib等，实现一个Linux业务质量报表工具，可以从数据库或文件中获取业务数据，进行分析和可视化，并生成报表文件。

Kali安全检测工具检测：了解Kali Linux是一个专业的渗透测试和安全检测的操作系统，学习使用Kali Linux中的常用安全检测工具，如nmap、metasploit、sqlmap等，对Linux系统进行安全扫描和漏洞利用。

Kali密码破解实战：了解Kali Linux中的常用密码破解工具，如john、hydra、hashcat等，学习使用它们对Linux系统中的各种密码进行破解和恢复。

numpy数据处理：了解numpy是一个用于科学计算的Python库，掌握numpy数组的创建、索引、切片、变形、运算等操作，以及常用的numpy函数和方法。

pandas数据分析：了解pandas是一个用于数据分析的Python库，掌握pandas的两种核心数据结构Series和DataFrame的创建、索引、切片、合并、分组、聚合等操作，以及常用的pandas函数和方法。

matplotlib数据可视化：了解matplotlib是一个用于数据可视化的Python库，掌握matplotlib的基本概念和组成部分，学习使用matplotlib绘制各种类型的图形，如折线图、柱状图、饼图、散点图等。

scipy数据统计分析：了解scipy是一个用于科学计算的Python库，掌握scipy中常用的子模块和函数，学习使用scipy进行数据统计分析，如描述性统计、假设检验、相关性分析等。

python金融数据分析：利用python和第三方库，如tushare、baostock等，获取金融市场的实时或历史数据，进行金融数据分析，如股票选股、基金评估、汇率预测等。

Hadoop HDFS：了解Hadoop是一个分布式计算框架，掌握Hadoop的核心组件HDFS的基本概念和架构，学习使用HDFS进行分布式文件系统的管理和操作。

Python Hadoop MapReduce：了解MapReduce是一种分布式计算模型，掌握MapReduce的基本原理和流程，学习使用Python编写MapReduce程序，并在Hadoop上运行。

Python Spark core：了解Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，掌握Spark的核心组件Spark core的基本概念和架构，学习使用Spark core进行分布式数据的转换和行动操作。

Python Spark SQL：了解Spark SQL是一个用于结构化和半结构化数据处理的Spark模块，掌握Spark SQL的基本概念和功能，学习使用Spark SQL进行数据的读取、查询、分析等操作。

Python Spark MLlib：了解Spark MLlib是一个用于机器学习的Spark模块，掌握Spark MLlib的基本概念和功能，学习使用Spark MLlib进行机器学习算法的训练和预测等操作。

机器学习基础知识简介：了解机器学习的定义、分类、应用、流程等内容，掌握机器学习中常用的术语和概念，如特征、标签、训练集、测试集、验证集、评估指标等。

KNN算法：了解KNN算法的原理和特点，掌握KNN算法的实现步骤和优化方法，学习使用KNN算法进行分类和回归问题的解决。

线性回归：了解线性回归的原理和特点，掌握线性回归的实现步骤和优化方法，学习使用线性回归进行回归问题的解决。

逻辑斯蒂回归算法：了解逻辑斯蒂回归算法的原理和特点，掌握逻辑斯蒂回归算法的实现步骤和优化方法，学习使用逻辑斯蒂回归进行分类问题的解决。

决策树算法：了解决策树算法的原理和特点，掌握决策树算法的实现步骤和优化方法，学习使用决策树进行分类和回归问题的解决。

朴素贝叶斯算法：了解朴素贝叶斯算法的原理和特点，掌握朴素贝叶斯算法的实现步骤和优化方法，学习使用朴素贝叶斯进行分类问题的解决，如文本分类、垃圾邮件过滤等。

支持向量机：了解支持向量机的原理和特点，掌握支持向量机的实现步骤和优化方法，学习使用支持向量机进行分类和回归问题的解决，如手写数字识别、人脸识别等。

聚类k-means算法：了解聚类是一种无监督学习方法，掌握聚类的基本概念和评估指标，学习使用k-means算法进行聚类问题的解决，如客户分群、图像分割等。