初学者学习python编程要掌握什么内容?

【导语】目前，人工智能编程课已经纳入中小学生教学课程。随着5G、大数据和人工智能的发展，python开发语言也随之兴起。作为大数据分析挖掘工程师，我们也应该掌握python这门必备语言，那么初学者学习python编程要掌握什么内容呢?

1、LINUX基本命令

linux系统，shell操作，文件和目录，文件属性修改命令，查找与检索命令，磁盘管理，压缩管理，进程管理，用户管理，网络管理，其它命令，常用服务器ftp、ssh、samaba，编辑器vim、sublime、getdit、gcc工具链，redhat软件安装与卸载、centos软件安装与卸载。

2、PYTHON语法基础

基础数据类型，变量本质，简单函数，输入输出函数，局部变量和全局变量，算术表达式，逻辑表达式，关系表达式，位运算，语法格式，分支语句，循环语句，break，continue，list列表-增删改查截取操作，tuple元组-查和截取操作，dictionary字典-增删改查操作，函数高级，函数的参数详解，函数的调用关系，值传递参数和引用传递参数，匿名函数，return语句，变量作用域，数字类型转换，数学函数，内建range函数，随机函数。

3、PYTHON字符串解析

python访问字符串中的值，python字符串更新，python字符串运算符，python字符串格式化。

4、PYTHON时间与日历

时间和日期，获取格式化的时间，获取某月日历，time模块的内置函数，日历(calendar)模块。

5、PYTHON文件操作

终端输入和输出，打开和关闭文件，file对象的属性，close()方法，write()方法，read()方法，seek()方法，重命名和删除文件，python里的目录，chdir()方法，getcwd()方法，rmdir()方法，文件目录相关的方法，windows、linux平台下相关差异性。

6、PYTHON面向对象

面向对象思想，类和对象，类的继承，多态，类属性和实例属性，静态方法和类方法。

初学者学习python编程需要掌握的内容，就给大家分享到这里了，希望对于大家能有所帮助，当然Python编程学习不仅需要进行工具学习，还需要学习很多的编程知识，希望大家好好学起来哦，加油!

学python需要什么基础?让我们一起了解一下吧!

1、掌握一些前端的知识，如html，css，js等，不管是做爬虫还是做web开发，前端的知识都是要必须掌握的。我爱编程网

2、掌握数据库的基础，这是学任何一门语言都要具备的基本要求。

Python是一门高级编程语言，适合零基础人员学习，但如果能掌握一些基础，更利于日后的学习。

拓展：

Python是什么

Python属于一种跨平台的计算机程序设计语言，是ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程，是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

python可以选择的工作有哪些

python开发工程师、人工智能工程师、大数据分析工程师、爬虫开发工程师、搜索引擎工程师、游戏开发工程师、系统运维工程师、全栈工程师等。

今天的分享就是这些，希望能帮助到大家!

Python相对来说挺好入门的，不过也不要掉以轻心，学习的时候还是应该认真努力，学习内容整理如下：

Python语言基础：主要学习Python基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。

Python语言高级：主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。

Pythonweb开发：主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、Flask以及Tornado)。

Linux基础：主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及LinuxShell开发等。

Linux运维自动化开发：主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali密码破解实战。

Python爬虫：主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。

Python数据分析和大数据：主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python金融数据分析;HadoopHDFS、pythonHadoopMapRece、pythonSparkcore、pythonSparkSQL以及pythonSparkMLlib。

Python机器学习：主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。