Python 学习路线图

这张 Python 学习路线图将学习过程分为了 8 个核心模块，清晰地展示了从入门到进阶的路径： 

第一阶段：核心编程基础  

1.  基础 -   内容：语法、变量、数据类型、条件语句、错误处理、函数、列表/元组/字典等数据结构。

 -   解读：这是编程的地基，重点在于掌握 Python 的基本语法和数据存储方式。 

2.  高级 -   内容：列表推导式、生成器、装饰器、迭代器、Lambda 表达式、正则表达式。 -   解读：学习更高效、更 Pythonic 的代码写法，让代码更简洁优雅。 

 3.  数据结构与算法 -   内容：数组、链表、堆栈、队列、哈希表、二叉树、递归、排序算法。 -   解读：这是编程的核心逻辑，决定了解决问题的效率，也是面试和区分开发者水平的关键。

 4.  面向对象 -   内容：类、继承、方法（含私有）、构造函数。 -   解读：学习将事物抽象为“对象”，利用封装、继承、多态组织复杂逻辑，是构建大型项目的基石。 第二阶段：应用与工具生态

 5.  数据科学 -   内容：Numpy、Pandas、Matplotlib/Seaborn、Scikit-Learn、Tensorflow/Pytorch。 -   解读：涉及数据分析、可视化及机器学习/深度学习，是想从事数据科学或 AI 领域的必经之路。

 6.  包管理 -   内容：PyPI、pip、conda。 -   解读：掌握 Python 第三方库的安装、管理和环境配置，是进行实际项目开发的必备技能。 

7.  WEB 框架 -   内容：Django、Flask、FastAPI、Tornado。 -   解读：学习如何开发 Web 后端应用。Django 功能全面，Flask 灵活轻量，FastAPI 是现代高性能选择。

 8.  自动化 -   内容：文件操作、Web 爬虫（BeautifulSoup/Scrapy）、GUI 自动化（PyAutoGUI）、网络自动化。 -   解读：利用 Python 提高工作效率，例如写脚本处理文件、抓取网页数据或自动化点击操作。

 9.  测试 -   内容：单元测试、集成测试、端到端测试、测试驱动开发。 -   解读：学习如何编写测试用例来保证代码质量，是专业开发流程中不可或缺的一环。

 总结 这张图完整覆盖了 Python 从入门语法到高级应用（数据科学、Web开发、自动化）的全链路知识。建议按照“基础 -> 高级 -> 数据结构 -> 面向对象”的顺序夯实内功，再根据职业规划选择“数据科学”或“Web框架”等方向深入。