python编程入门与案例详解(python入门编程100例)

Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢？

????随着时代的发展，掌握一门技术已经是大势所趋了，同样的，计算机行业的欣欣向荣，很多小伙伴都想去尝试一下，于是就从学习Python开始了。

? ? ? ?作为一个有相关经验的大学生，下面我为每一个渴望得到回答的你整理了学习Python的步骤流程与推荐的书目↓（思维导图）

??【入门扫盲篇の一】

? ? ? ? ? ?《看漫画学Python:有趣、有料、好玩、好用》

? ? ? ? ? 可以不夸张地讲,只要会电脑开关机的小伙伴就能看懂，适合培养学python的兴趣,主要通过三个漫画人物的简单对话，把复杂python问题通俗易懂地解释，内容包括python基础知识和库的使用方法，也有专门章节提供应用实例和同步练习题。我觉得这个书的益处就在于“通俗易懂”，不会给小白的感觉就是“天书”一样，不断的提升了对学习python的兴趣~~~

??【入门扫盲篇の二】

? ? ? ? ?《对比 Excel,轻松学习Python数据分析》

? ? ? ? 我结合我自身的经历，讲述一下这本书的最大特点:集 Excel、 python、数据分析于一体。换句话说，就是对有Excel基础的人来说,不直接学python代码,而是通过对比 Excel的功能操作去学python,大大降低了学习门槛,对代码的畏难情绪也会降低很多，非常适合入门选手。这本书书呢，主要是运用于那个数据的处理分析方面的，也是一个研究的方向，感兴趣的小白可以入手了解一下~~~~

??【入门扫盲篇の三】

? ? ? ? ?《Python编程:从入门到实践》

? ? ? ? ?这本书呢，能让你快速掌握编程基础知识，写出可以解决实际问题的代码。这本书从最基础的定义开始讲起，重要概念都独立成章节,每个方法附有清晰的说明和实际案例讲解。这本书和别的编程教学书籍不太一样,这本书运用了很多身边的例子，大幅度的增强了学习的实践性~~~~~接下来呢，就到了我们的“行内人”级别了，再推荐一些进阶型的书籍↓

?? ? 【进阶入行篇の一】

? ? ? ? ?《利用Python进行数据分析》

? ? ? ? ? 这本书籍是数据分析入门必读书籍的，书里详细介绍了利用Python进行操作、处理、清洗和整理数据等方面的基本要点和具体细节。还有大量的实践案例,用Python3个库numpy（数组)、pandas(数据分析)、matplotlib(绘图)应对一般的数据分析完全够用。我当时学习时候，直接学的是这本书，感觉还不错，挺到位的~~~~

?? ? ? 【行内学习篇の一】

? ? ? ? ? 《Python核心编程》

? ? ? ? ?这本书呢，能坚持看到这本书的话，基本上Python已经不在话下了，里面会讲解一些通用应用的东西，比如正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、GUI编程等等，这里面可以培养良好的编程习惯~~~

???最后呢，学习Python还是要一定认真的，都是需要去研读上面的每一本书才能成功的，不要永远都是翻开第一页在那里耍手机，天道酬勤，Python要注重实践性，多去敲一下代码才能够熟能生巧~~~~~

? ? ? ??希望以上的回答能够帮到每个渴望得到回答的你~~~

零基础学Python应该学习哪些入门知识

关于零基础怎么样能快速学好Python的问题，百度提问和解答的都很多，你可以百度下看看。我觉得从个人自学的角度出发，应从以下几个方面来理解：

1 为什么选择学python？

据统计零基础或非专业的人士学python的比较多，据HackerRank开发者调查报告2018年5月显示（见图），Python排名第一，成为最受欢迎编程语言。Python以优雅、简洁著称，入行门槛低，可以从事Linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能等职位，薪资待遇呈上涨趋势。

2 入门python需要那些准备？

2.1 心态准备。编程是一门技术，也可说是一门手艺。如同书法、绘画、乐器、雕刻等，技艺纯熟的背后肯定付出了长时间的反复练习。不要相信几周速成，也不能急于求成。编程的世界浩瀚无边，所以请保持一颗敬畏的心态去学习，认真对待写下的每一行代码，甚至每一个字符。收拾好自己的心态，向着编程的世界出发。第一步至关重要，关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路，并坚持走下去。

2.2 配置 Python 学习环境。选Python2 还是 Python3？入门时很多人都会纠结。二者只是程序不兼容，思想上并无大差别，语法变动也并不多。选择任何一个入手，都没有大影响。如果你仍然无法抉择，那请选择 Python3，毕竟这是未来的趋势。

编辑器该如何选？同样，推荐 pycharm 社区版，配置简单、功能强大、使用起来省时省心，对初学者友好，并且完全免费！其他编辑器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推荐了。

操作环境？Python 支持现有所有主流操作平台，不管是 windows 还是 mac 还是 linux，都能很好的运行 Python。并且后两者都默认自带 Python 环境。

2.3 选择自学的书籍。我推荐的书的内容由浅入深，建议按照先后顺序阅读学习：

2.3.1《Python简明教程》。这是一本言简意赅的 Python 入门教程，简单直白，没有废话。就算没有基础，你也可以像读小说一样，花两天时间就可以读完。适合入门快速了解语法。

2.3.2 廖雪峰编写的《Python教程》。廖先生的教程涵盖了 Python 知识的方方面面，内容更加系统，有一定深度，有一定基础之后学习会有更多的收获。

2.4 学会安装包。Python中有很多扩展包，想要安装这些包可以采用两种方法：

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在网上找到的需要的包，下载下来。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解压缩该文件;

3)命令行工具cd切换到所要安装的包的目录，找到setup.py文件，然后输入python setup.py install

2.4.2 不用pip或easy_install,直接打开cmd，敲pip install rsa。

3 提升阶段需要恒心和耐力。

完成入门阶段的基础学习之后，常会陷入一个瓶颈期，通过看教程很难进一步提高编程水平。这时候，需要的是反复练习，大量的练习。可以从书上的例题、作业题开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。我们收集了一些练习题和网站。可根据自己阶段，选择适合的练习去做。建议最好挑选一两个系列重点完成，而不是浅尝辄止。

3.1 多做练习。推荐网站练习：

crossin编程教室实例：相对于编程教室基础练习着重于单一知识点，

编程实例训练对基础知识的融会贯通；

hackerrank：Python 部分难度循序渐进，符合学习曲线

实验楼：提升编程水平从做项目开始；

codewar：社区型编程练习网站，内容由易到难；

leetcode：为编程面试准备，对初学者稍难；

牛客网：提供 BAT 等大厂笔试题目；

codecombat：提供一边游戏一边编程；

projecteuler：纯粹的编程练习网站；

菜鸟教程100例：基于 py2 的基础练习；

3.2 遇到问题多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助于各大网站。推荐

stackoverflow：这是一个程序员的知识库；

v2ex：国内非常不错的编程社区，不仅仅是包含程序，也包含了程序员的生活；

segmentfault：一家以编程问答为主的网站;

CSDN、知乎、简书等

3.2.3 加入相关的QQ、微信群、百度知道。不懂的可以随时请教。

如何用python表示三角函数

Python编码下面的三角函数包括以下种类：acos(x)//返回x的反余弦弧度值。asin(x)//返回x的反正弦弧度值。atan(x)//返回x的反正切弧度值。atan2(y,x)//返回给定的X及Y坐标值的反正切值。cos(x)//返回x的弧度的余弦值。hypot(x,y

描述

sin()返回的x弧度的正弦值。

语法

以下是sin()方法的语法:

importmath

math.sin(x)

注意：sin()是不能直接访问的，需要导入math模块，然后通过math静态对象调用该方法。

参数

x--一个数值。

返回值

返回的x弧度的正弦值，数值在-1到1之间。

实例

以下展示了使用sin()方法的实例：

#!/usr/bin/python

import math

print "sin(3) : ", math.sin(3)

print "sin(-3) : ", math.sin(-3)

print "sin(0) : ", math.sin(0)

print "sin(math.pi) : ", math.sin(math.pi)

print "sin(math.pi/2) : ", math.sin(math.pi/2)

以上实例运行后输出结果为：

sin(3) : 0.14112000806

sin(-3) : -0.14112000806

sin(0) : 0.0

sin(math.pi) : 1.22460635382e-16

sin(math.pi/2) : 1

总结

以上就是本文关于Python入门之三角函数sin()函数实例详解的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：python正则表达式re之compile函数解析、Python中enumerate函数代码解析、简单了解Python中的几种函数等，有什么问题可以随时留言，小编会及时回复大家的。感谢朋友们对本站的支持！

python培训入门教程？怎样入门呢？

python作为一个编程语言，具有与其他编程语言同等的能力。冠冕堂皇地讲，是所有语言都是图灵等价的。不过python作为一门语言，尤其独特的优点，简单易学，内置了很多库。也很容易扩展。Python培训课程如何学？

可以选一本通俗易懂的书，找一个好的视频资料，然后自己装一个IDE工具开始边学边写。下面我具体来讲讲:

1.找一本靠谱的书，难度一定要是入门级别，千万不能太复杂，不要一下子陷进去，会打乱节奏，学东西要循序渐进，不能一口吃个胖子.打个比方，学过java的同学都听过大名鼎鼎的thinking in java,这边书很厚很全，若一上来就学，肯定会吃力，时间长了就会失去兴趣，因此对初学者来说，一定要找一本通熟易懂的，简单的书。入门的书非常关键。

入门的书很多，但是我个人强烈推荐《A Byte of Python》，这本书我读了2遍，作者写作思路非常清晰，对每个知识点讲解很到位，不多不少。对初学者来说，力道刚刚好。而且是全英文，对提高自己的英语水平也很有帮助。

网上有人会推荐《笨办法学Python》,我个人觉得这本书没有《A Byte of Python》好 。一般有一些编程基本，我建议直接看《A Byte of Python》。这本书的销量已经破百万了，而且在豆瓣上点评有8.8,可谓是入门级的神书.电子版大家可以在CSDN 搜一下就有，都是高清的。

2.找一个靠谱的师傅。Python编程是一个十分系统的技术体系，有时候光靠看书和网上的视频，只能是一知半解，遇到问题，没有人给你讲解其中的原理和流程，那么对于整个技术点的理解就永远不会通透。况且，编程不只是知识，还涉及到做具体的项目，在做项目中，如果有人带，进步才是最神速的。

3.多编写程序，这似乎是废话，但是确实是一句实话。学编程一定要亲身去编写，没有什么捷径。一开始哪怕你把书里面的例子一字不落敲一遍，也好过你只是去看书，而不动手。

而且学python 最好是坚持编，每天抽小半个小时，学一些知识点,不断坚持.快的话几个星期基本就能入门了。

学习python用什么书

最受大家推崇的 Python 书籍有哪些？

GitHub上有一位叫皮埃尔·德·沃尔夫（Pierre de Wulf）的童鞋，通过以下方法，检索到了25本网上引用最多的 Python 书籍。

检索方法：

1.在搜索引擎检索相关词语；

2.爬虫爬取检索结果；

3.检索结果去重；

4.根据页面标题快速删除不符条件的链接；

5.浏览器访问链接，并通过CSS选择器提取文章标题；

6.统计引用次数……（检索方法的详解版见文末传送门）

一起看看都有哪些经典 Python 书吧~

希望这些经典的 Python 书籍能够让题主的 Python 学习之路更高效，更踏实！

1.《Python学习手册（第4版）》

作者: [美] Mark Lutz

——内容简介——

这本书全面、深入地介绍了 Python 语言，不管你是编程新手还是 Python 初学者，它将帮助你快速实现使用 Python 编写高质量，且易于与其他语言和工具集成的代码。本书每一章都是关于Python语言独立的内容，并且带有练习和测试，简单易学，适合入门。

因为工作了经常要用到Python，才开始真正学习起来，可以说是目前市面上最好的Python技术书。

——豆瓣评价

2.《Python Cookbook 中文版（第 3 版）》

作者：[美]David Beazley, Brian K. Jones

——内容简介——

这本独特的“食谱”介绍了 Python 语言应用在各个领域中的使用技巧和方法，其主题涵盖了数据结构和算法，字符串和文本，迭代器和生成器，数据编码与处理，模块和包，网络和Web编程，并发，实用脚本和系统管理，测试、调试以及异常，C语言扩展等等内容。

每个“配方”均包含可立即在项目中使用的代码示例，以及Python应用中常见的问题和通用的解决方案。非常适合具有一定编程基础的Python程序员阅读。

基础阶段所有的知识点结合起来就是一个项目。问题――解决方案――知识点。书写（阅读）逻辑与解决问题的逻辑是相反的。方法的使用，多写多试就行了。个人学习会纠结概念和思想，而实际应用主要是例子和业务逻辑。

——豆瓣评价

3.《流畅的Python》

作者: [巴西] Luciano Ramalho

——内容简介——

Python的简单性可以使你快速提高生产力，但这通常意味着你没有使用它所提供的一切。

本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。通过本书，Python程序员将全面学习如何精通Python 3。

对于想要扩充知识的中级和高级Python程序员来说，这本书是充满了实用编程技巧的宝藏。

——Daniel Greenfeld 和 Audrey Roy Greenfeld，Two Scoops of Django 作者

流畅的Python

4.《Python编程：从入门到实践》

作者: [美] Eric Matthes

——内容简介——

本书是一本针对所有层次的 Python 读者而作的 Python 入门书。

全书分两部分：第一部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等强大的Python 库和工具介绍，以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的 Python 2D 游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的 Web 应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

从编程小白的角度看，入门极佳。手把手教的感觉，却绝不啰嗦。什么叫入门书？一本书读下来，行文上不卡壳，逻辑上不跳跃，读者如爬楼梯，一步一步即可登楼。

——豆瓣读者

5.《深入浅出Python（影印版）》

作者：Paul Barry

——内容简介——

你是否想学习 Python 而不用费心地看手册？

本书通过一种独特的超越语法手册的方式来帮助你学习Python。你将能够快速掌握 Python 的基础知识，然后扩展到持久化、异常处理、Web开发、SQLite、数据处理和Google应用引擎中去。你也将学会如何为 Android 编写移动应用，这要感谢Python带给你的强大能力。本书融合了完备的学习经验，它将帮助你快速成为一名真正的 Python 程序员。

超赞的入门书！有趣，有序，有重点；通过对一个案例设计的逐渐丰富把许多知识点都带了出来；涉及的应用面也很广。不过内容不够丰富，也不适合当作工具书来查阅。不过考虑到本系列图书的定位，已经写得真是超赞了！

——豆瓣评价

6.《Python编程快速上手》

作者: [美]Albert Sweigart

——内容简介——

如果你花了数小时重命名文件或更新了数百个电子表格单元格，你就会知道像这样的任务多么繁琐。 但是，如果可以让你的计算机为你做这些事情呢？可能只用几分钟吧。

本书是一本面向实践的Python编程实用指南。你将学习 Python 的基础知识，并探索用 Python 丰富的模块库来执行任务，例如从网站上抓取数据，阅读PDF和Word文档以及自动执行单击和键入任务等。

通过阅读本书，读者将学会利用强大的 Python 语言和工具，并且会体会到 Python 编程的快乐。

讲的不错。编程就是要边看边练，这本书值得一看。

——豆瓣评价

购买

7.《"笨办法"学Python 3》

作者: [美] Zed A.Shaw

——内容简介——

本书是一本 Python 入门书籍。作者 Zed Shaw 完善了这个堪称世上最好的 Python 学习系统。只要跟着学习，你就会和迄今为止数十万 Zed 教过的初学者一样获得成功。

这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。你将学会怎样阅读、编写、思考代码，以及如何用专业程序员的技巧来找出并修正错误。

从现在开始，当你犯错时，请在纸上写下你犯了什么样的错误。当你进行下一个练习时，请查看你上一次犯的错误，并尽量不要在新的错误中犯错。

——引自章节：练习7：更多印刷

8.《利用Python进行数据分析》

作者：Wes McKinney

——内容简介——

本书由 Python pandas 项目创始人 Wes McKinney 亲笔撰写，详细介绍利用 Python 进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。虽然“数据分析”是本书的标题，但重点是Python编程，库和工具，而不是数据分析方法。这是数据分析所需的 Python 编程。

工具书，快速略读。挺好的。有需求再仔细翻。

——豆瓣评价

9.《Effective Python：编写高质量 Python 代码的59个有效方法》

作者: [美]布雷特·斯拉特金（Brett Slatkin）

——内容简介——

用 Python 编写程序是相当容易的，所以这门语言非常流行。但若想掌握 Python 所特有的优势、魅力和表达能力，则相当困难，而且语言中还有很多隐藏的陷阱，容易令开发者犯错。本书可以帮你掌握真正的 Pythonic 编程方式，令你能够完全发挥出 Python 语言的强大功能，并写出健壮而高效的代码。

python进阶的书，虽然很薄但是很有收获。

——豆瓣评价

10.《像计算机科学家一样思考Python (第2版)》

作者: [美] 艾伦 B. 唐尼

——内容简介——

本书以培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计，以及开发的方法。

全书详细介绍了 Python 编程语言的方方面面，从基本的编程概念到函数，递归，数据结构和面向对象编程等等。每一章都配有术语表和练习题，方便读者巩固所学的知识和技巧。此外，作者针对每章所专注的语言特性，或者相关的开发问题，总结了调试的方方面面。

非常好的 Python 入门书，即使对编程一无所知的人也能相对容易地读懂，有编程基础自不必说，可以很快地读完。

——豆瓣评价

11.《深入理解Python特性》

作者：[德]达恩·巴德尔（Dan Bader）

——内容简介——

这本书将通过简单的示例和分步说明来介绍 Python 的最佳实践以及 Python 代码的强大魅力。借助本书，你将专注于真正重要的实践技能，在 Python 的标准库中发现“隐藏的金子”，距离精通 Python 更近一步！

茴字的四种写法不是没有用的；对语言了解的越多，用起来越顺。

——豆瓣评价

12.Python Machine Learning

作者：[美]Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili

——内容简介——

本书是关于使用 Python 进行机器学习和深度学习的综合指南。 它既是分步教程，又是构建机器学习系统时不断翻阅的参考书。

本书包含清晰的注释，可视化效果和工作示例，深入介绍了基本上所有的机器学习技术。 虽然有些书只教您遵循说明，但在本书中，作者讲授了机器学习的原理，这使你可以自己构建模型和应用程序。

13.Dive Into Python 3

作者: Mark Pilgrim

——内容简介——

有很多 python 开发人员需要学习将代码移植到python 3，而本书是为他们提供最新版本 python 介绍的最佳书籍。它独特的风格是先提供大量代码然后将其分解，非常适合希望快速了解新版本语言的现有开发人员。

重新翻看这本书，我真的认为它不是一个很好的入门选择，但是本入门后值得读的书。

——豆瓣评价

14.《Python参考手册（第4版）》

作者: [美] David M.Beazley

——内容简介——

本书是 Python 编程语言的权威参考指南，内容涉及核心 Python 语言和 Python 库的最重要部分，内容简洁扼要、可读性强。书中还包括了一些没有在 Python 官方文档或其他资料中出现过的一些高级主题的详细信息。

这一版在内容上进行了全面更新，介绍了 Python 2.6 和 Python 3 新引入的编程语言特性和库模块，同时还分析了Python程序员面临的如下难题：是应继续使用现有的 Python 代码，还是应制定计划将其移植到Python 3？

很好的参考手册，对于新手来说，常用的库都有涉及，推荐常备手边。

——豆瓣评价

15.《Python编程（第4版）》

作者: 卢茨 (Mark Lutz)

——内容简介——

当掌握 Python 的基础知识后，你要如何使用 Python？本书为这门语言的主要应用领域提供了深度教程，譬如系统管理、GUI 和 Web，并探索了其在数据库、网络、前端脚本、文本处理等方面的应用。你将学到清晰、简洁明了的语法和编程技巧，并伴随大量的示例来展示正确的用法和惯例。

适合有经验的程序员看, 涉及范围很广, 内容偏高级。

——豆瓣评价

16.《 Python 机器学习基础教程》

作者: [德]安德里亚斯·穆勒，[美]莎拉·吉多

——内容简介——

本书是机器学习入门书，以 Python 语言介绍。

书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学，全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容，帮助读者使用 Python 和 scikit-learn 库一步一步构建一个有效的机器学习应用。

本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示，自己动手构建机器学习解决方案并非难事！

机器学习的入门书，通过这本书可以对机器学习建立感性认识。如果只是学习机器学习的理论推导，无法深刻理解各种数据处理方法带来的效果，通过Scikit-Learn和这本书可以快速建立起这种理解。

——豆瓣评价

17.Python in a Nutshell

作者: [美] Alex Martelli，Anna Ravenscroft，Steve Holden

——内容简介——

本书适合具有一定 Python 编程经验或者有其他语言编程基础的程序员阅读，它涵盖了广泛的应用领域，包括 Web和网络编程，XML处理，数据库交互以及高速数值计算。该实用手册的第三版提供了对该语言的快速参考（包括Python 3.5、2.7和3.6的亮点）。

对于涉及到的内部机制有一定的详细阐述而不是像很多入门书籍和大全书籍那样只有应用。对于想要透过表象更深入了解 Python 的读者，该书是一本很好的入门读物。

——豆瓣评价

18.《Python游戏编程快速上手（第4版）》

作者: [美] Al Sweigart

——内容简介——

本书通过编写一个个小巧、有趣的游戏来教授Python编程，并且采用直接展示游戏的源代码并通过实例来解释编程的原理的方式。首先构建 猜数字 和 Tic Tac Toe 这样的经典游戏，然后逐步开发更高级的游戏，在此过程中，你将学习关键的编程和数学概念，这将帮助你在轻松有趣的过程中，掌握 Python 游戏编程的基本技能。

全书共21章，12个游戏程序和示例贯穿其中，介绍了Python基础知识、数据类型、函数、流程控制、程序调试、流程图设计、字符串操作、列表和字典、笛卡尔坐标系、密码学基础、游戏AI模拟、动画图形、碰撞检测、声音和图像等方方面面的程序设计知识。

与一般的编程入门书不同，本书以练代学，在一个个小的游戏项目中逐步熟悉并掌握基本的python编程方法，有趣有效。

——豆瓣评价

19.《Python袖珍指南》

作者：Mark Lutz

——内容简介——

对于新的Python 3.4 和 2.7 而言，这款便捷的袖珍指南是完美的实战快速参考书。你将会从中学习有关Python类型和语句，特殊方法名，内建函数与异常，常用的标准库模块及其他卓越的Python工具。

当做随身备忘手册吧，毕竟健忘。

——豆瓣评论

20.《Python编程之美：最佳实践指南》

作者：[美] Kenneth Reitz，Tanya Schlusser

——内容简介——

本书是 Python 用户的一本百科式学习指南，本书由 Python 社区的大神 Kenneth Reitz 发起并组织编写，由社区数百名开发者集体奉献。其特色在于，近乎完整地总结了在 Python 编程中会用到的各种实践技巧和经验，涵盖众多主流的应用场景，并告诉你如何提高效率、避免踩坑、编写高质量的代码。

本书着重于可重用的代码，重于设计理念，将读者引向已存在的优秀资源，适合有一定Python基础的人员学习，帮助你迅速从小工修炼成专家，编写出高质量的代码！

发现公司里的大数据开发挣得很多，想转行，

转行这个词汇，一直是职场上此起彼伏的一个热门话题，相信很多朋友都想过或已经经历过转行。工作可谓是我们生存乃至生活的主要收入来源，谁都希望拥有一份高薪又稳定的工作，以此来改善自己的生活和实现自己的大大小小的梦想!但又担心转行后的工作待遇达不到自己的预期，顾虑重重……

不少想进入大数据分析行业的零基础学员经常会有这样一些疑问：大数据分析零基础应该怎么学习?自己适合学习大数据分析吗?人生，就是在不断地做选择，然后在这个选择过程中成长，让自己从一棵小树苗变成参天大树。就是我们每个对大数据充满幻想终于下定决心行动的学员的选择，我们给了自己4个月的时间，想要在大数据分析这个领域汲取养分，让自己壮大成长。

【明确方向】

通过国家的战略规划，看到BAT的大牛们都在大数据行业布局，新闻媒体追捧这大数据分析行业的项目和热点，我想如果我还没有能力独立判断的时候，跟着国家政策和互联网大佬们的步调走，这应该是错不了的。

【付诸行动】

明确了方向之后，我就整装待发，刚开始是在网络上购买了很多的视频教程，也买了很多书籍，但是最大的问题就在于，我不知道怎么入手，没关系，有信心有耐心肯定能战胜困难，我坚持了一个月，学习的节奏越来越乱，陆陆续续出现了很多的问题，没人指导，请教了几个业内的朋友，但对方工作繁忙，问了几次之后就不好意思了，自学陷入了死循环。

意识到我学习效率的低下，以及无人指导的问题想想未来的康庄大道，咬咬牙告诉自己，一定好好好学，不然就浪费太多时间最后还会是一无所获。最后找到组织(AAA教育)一起学习进步!

大数据分析零基础学习路线，有信心能坚持学习的话，那就当下开始行动吧!

一、大数据技术基础

1、linux操作基础

linux系统简介与安装

linux常用命令–文件操作

linux常用命令–用户管理与权限

linux常用命令–系统管理

linux常用命令–免密登陆配置与网络管理

linux上常用软件安装

linux本地yum源配置及yum软件安装

linux防火墙配置

linux高级文本处理命令cut、sed、awk

linux定时任务crontab

2、shell编程

shell编程–基本语法

shell编程–流程控制

shell编程–函数

shell编程–综合案例–自动化部署脚本

3、内存数据库redis

redis和nosql简介

redis客户端连接

redis的string类型数据结构操作及应用-对象缓存

redis的list类型数据结构操作及应用案例-任务调度队列

redis的hash及set数据结构操作及应用案例-购物车

redis的sortedset数据结构操作及应用案例-排行榜

4、布式协调服务zookeeper

zookeeper简介及应用场景

zookeeper集群安装部署

zookeeper的数据节点与命令行操作

zookeeper的java客户端基本操作及事件监听

zookeeper核心机制及数据节点

zookeeper应用案例–分布式共享资源锁

zookeeper应用案例–服务器上下线动态感知

zookeeper的数据一致性原理及leader选举机制

5、java高级特性增强

Java多线程基本知识

Java同步关键词详解

java并发包线程池及在开源软件中的应用

Java并发包消息队里及在开源软件中的应用

Java JMS技术

Java动态代理反射

6、轻量级RPC框架开发

RPC原理学习

Nio原理学习

Netty常用API学习

轻量级RPC框架需求分析及原理分析

轻量级RPC框架开发

二、离线计算系统

1、hadoop快速入门

hadoop背景介绍

分布式系统概述

离线数据分析流程介绍

集群搭建

集群使用初步

2、HDFS增强

HDFS的概念和特性

HDFS的shell(命令行客户端)操作

HDFS的工作机制

NAMENODE的工作机制

java的api操作

案例1：开发shell采集脚本

3、MAPREDUCE详解

自定义hadoop的RPC框架

Mapreduce编程规范及示例编写

Mapreduce程序运行模式及debug方法

mapreduce程序运行模式的内在机理

mapreduce运算框架的主体工作流程

自定义对象的序列化方法

MapReduce编程案例

4、MAPREDUCE增强

Mapreduce排序

自定义partitioner

Mapreduce的combiner

mapreduce工作机制详解

5、MAPREDUCE实战

maptask并行度机制-文件切片

maptask并行度设置

倒排索引

共同好友

6、federation介绍和hive使用

Hadoop的HA机制

HA集群的安装部署

集群运维测试之Datanode动态上下线

集群运维测试之Namenode状态切换管理

集群运维测试之数据块的balance

HA下HDFS-API变化

hive简介

hive架构

hive安装部署

hvie初使用

7、hive增强和flume介绍

HQL-DDL基本语法

HQL-DML基本语法

HIVE的join

HIVE 参数配置

HIVE 自定义函数和Transform

HIVE 执行HQL的实例分析

HIVE最佳实践注意点

HIVE优化策略

HIVE实战案例

Flume介绍

Flume的安装部署

案例：采集目录到HDFS

案例：采集文件到HDFS

三、流式计算

1、Storm从入门到精通

Storm是什么

Storm架构分析

Storm架构分析

Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

Storm集群部署实战

Storm+Kafka+Redis业务指标计算

Storm源码下载编译

Strom集群启动及源码分析

Storm任务提交及源码分析

Storm数据发送流程分析

Storm通信机制分析

Storm消息容错机制及源码分析

Storm多stream项目分析

编写自己的流式任务执行框架

2、Storm上下游及架构集成

消息队列是什么

Kakfa核心组件

Kafka集群部署实战及常用命令

Kafka配置文件梳理

Kakfa JavaApi学习

Kafka文件存储机制分析

Redis基础及单机环境部署

Redis数据结构及典型案例

Flume快速入门

Flume+Kafka+Storm+Redis整合

四、内存计算体系Spark

1、scala编程

scala编程介绍

scala相关软件安装

scala基础语法

scala方法和函数

scala函数式编程特点

scala数组和集合

scala编程练习(单机版WordCount)

scala面向对象

scala模式匹配

actor编程介绍

option和偏函数

实战：actor的并发WordCount

柯里化

隐式转换

2、AKKA与RPC

Akka并发编程框架

实战：RPC编程实战

3、Spark快速入门

spark介绍

spark环境搭建

RDD简介

RDD的转换和动作

实战：RDD综合练习

RDD高级算子

自定义Partitioner

实战：网站访问次数

广播变量

实战：根据IP计算归属地

自定义排序

利用JDBC RDD实现数据导入导出

WorldCount执行流程详解

4、RDD详解

RDD依赖关系

RDD缓存机制

RDD的Checkpoint检查点机制

Spark任务执行过程分析

RDD的Stage划分

5、Spark-Sql应用

Spark-SQL

Spark结合Hive

DataFrame

实战：Spark-SQL和DataFrame案例

6、SparkStreaming应用实战

Spark-Streaming简介

Spark-Streaming编程

实战：StageFulWordCount

Flume结合Spark Streaming

Kafka结合Spark Streaming

窗口函数

ELK技术栈介绍

ElasticSearch安装和使用

Storm架构分析

Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析

Storm WordCount案例及常用Api分析

7、Spark核心源码解析

Spark源码编译

Spark远程debug

Spark任务提交行流程源码分析

Spark通信流程源码分析

SparkContext创建过程源码分析

DriverActor和ClientActor通信过程源码分析

Worker启动Executor过程源码分析

Executor向DriverActor注册过程源码分析

Executor向Driver注册过程源码分析

DAGScheduler和TaskScheduler源码分析

Shuffle过程源码分析

Task执行过程源码分析

五、机器学习算法

1、python及numpy库

机器学习简介

机器学习与python

python语言–快速入门

python语言–数据类型详解

python语言–流程控制语句

python语言–函数使用

python语言–模块和包

phthon语言–面向对象

python机器学习算法库–numpy

机器学习必备数学知识–概率论

2、常用算法实现

knn分类算法–算法原理

knn分类算法–代码实现

knn分类算法–手写字识别案例

lineage回归分类算法–算法原理

lineage回归分类算法–算法实现及demo

朴素贝叶斯分类算法–算法原理

朴素贝叶斯分类算法–算法实现

朴素贝叶斯分类算法–垃圾邮件识别应用案例

kmeans聚类算法–算法原理

kmeans聚类算法–算法实现

kmeans聚类算法–地理位置聚类应用

决策树分类算法–算法原理

决策树分类算法–算法实现

时下的大数据分析时代与人工智能热潮，相信有许多对大数据分析师非常感兴趣、跃跃欲试想着转行的朋友，但面向整个社会，最不缺的其实就是人才，对于是否转行大数据分析行列，对于能否勇敢一次跳出自己的舒适圈，不少人还是踌躇满志啊!毕竟好多决定，一旦做出了就很难再回头了。不过如果你已经转行到大数据分析领域，就不要后悔，做到如何脱颖而出才是关键。因此本文给出一些建议，针对想要转行大数据分析行列且是零基础转行的小伙伴们，希望对你们有所裨益，也希望你们将来学有所成，不后悔，更不灰心!

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