作者：悠悠见神仙
开发者学习路线汇总请点击：恒生LIGHT云社区
本文是2021最新Python开发学习路线，根据不同方向推荐了一些要学习的内容，同时根据要学习的领域，给出需要关注的技能项和学习资料，会有推荐一些比较好的网络免费课程，以及一些经典权威图书，部分图书附有pdf下载链接，可以直接获取（后续会不断补全），避免找资源的时间。
PS：恒生云社区，【极客时间】会有一些优秀的课程视频供大家学习，比如：Python金融数据分析课程。
参考学习脑图：
前言
脑图部分仅仅是针对一个Python开发工程师的学习路线推荐，实际上作为任何语言的学习，还是要先了解计算机基础，以及一些网络相关的基础知识。下面会按领域和类别，按照技能项，对各个部分推荐一些学习教程和图书，方便大家进行学习。
1、计算机基础
计算机基础是学习任何语言之前，都需要先了解的。可能有人会疑问，”我编程是写代码，为什么摇了解一些计算机底层的东西，我又用不到？“
基础的东西，在刚接触语言的时候，确实感觉似乎没什么实质的”作用“，但是在后续的职业发展中，这部分将会是你和同事拉开距离、避免内卷的王牌。程序员后续的职业发展，如果是技术方向，最高的就是架构师、CTO，底层原理的通晓是必备。
作为初学者，这部分还是要花些功夫，这部分对于面试也是有极大帮助。
（1）操作系统
该部分主要的技能项：进程管理、内存管理、文件管理、输入输出等。
推荐书籍：
《计算机操作系统（第三版）》
百度云下载链接 百度云提取码：cdpc 解压密码：84F088401AA14343A40
《操作系统概论》
（2）计算机网络基础
主要是了解一些网路基础知识，主要是一些协议和网路相关知识。
推荐书籍：《TCP/IP详解》系列，主要了解卷三，可以对网络七层模型、TCPUDP、IP部分先做了解学习。
TCPIP详解卷1.pdf 百度云下载链接 百度云提取码：qhqk
TCPIP详解卷2.pdf 百度云下载链接 百度云提取码：hckb
TCPIP详解卷3.pdf 百度云下载链接 百度云提取码：qbbs
（3）数据结构与算法
这部分是要贯穿程序生涯始终的部分，所以可以在掌握了一些开发基础后，进行深入学习，基本上语言学习入门后，在掌握了数据结构相关知识，刷算法题应该是成为每日必备。尤其是现在开发岗位面试，无论什么年限和title，无论笔试还是技术面，都会有这部分的涉及，答的好往往对最后拿到Offer取到关键作用。
技能项：
算法：二分法、递归、回溯法、 排序算法、搜索算法、哈希算法、贪心算法、分治算法、动态规划、字符串匹配算法等。 数据结构：数组或向量、链接列表、堆栈、树、队列、哈希、链表等。
推荐书籍：
《数据结构与算法-Python语言描述》
百度云下载链接 百度云提取码：srqh
《Python数据结构与算法分析》（图灵出版）
《图解算法 使用Python》
（4）Linux操作系统
技能项：Linux基础、Shell基础、系统管理、网络服务等
推荐书籍：
《鸟哥的Linux私房菜》第四版 百度云下载链接 百度云提取码：tnuy
鸟哥私房菜（全）.pdf 百度云下载链接 百度云提取码：byyb
《深入理解Linux内核》
2、Python编程
这部分主要介绍语言的徐熙，包括编程工具了解，基础语法和高级语法学习。
（1）编程工具
python编程工具主要有自带的ide工具、Pycharm、Sublime Text、Eclipse+Pydev等。
比较推荐Pycharm，PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE。
PyCharm 具备一般 Python IDE 的功能，比如：调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等。
另外，PyCharm 还提供了一些很好的功能用于 Django 开发，同时支持 Google App Engine，更酷的是，PyCharm 支持 IronPython。
（2）Python基础语法
技能项：
基本数据类型、解释器、运算符、列表、元组、字典、集合、条件控制、循环语句、模块、文件管理IO、面向对象、异常等。
教程及图书推荐：
《Think Python》
（3）Python高级编程
技能项：
正则表达式、面向对象、多线程、网络编程、XML解析、Json解析等。
3、常用库&框架
（1）web框架
技能项：Django框架、Flask框架、Pyramid、Japronto(高性能微服务架构)、Tornado等。
教程推荐：
Django：Django教程、Django详细学习文档
Flask：Flask框架学习
Japronto：git项目地址
Tornado：Tornado网络异步框架
（2）爬虫（数据抓取）
技能项：Scrapy、PySpider、Portia、Beautiful Soup、Cola(分布式爬虫框架)。
教程推荐： Scrapy：Scrapy入门教程
PySpider：PySpider(蜘蛛)教程 Portia：Portia官网 Beautiful Soup:中文学习文档
Cola：git项目地址
（3）数据分析
**技能项：**NumPy、Scipy、Pandas。
视频课程推荐：
恒生LIGHT云社区-【极客时间】：
Python金融数据分析系列课程
（1）数据挖掘基础知识介绍 （2）学习数据挖掘最佳路径 （3）常用的数据挖掘主要解决什么问题 （4）最全数据挖掘常用算法讲解 （5）经典数据挖掘案例分析
教程及书籍推荐： NumPy：NumPy教程 Pandas：Pandas教程、Pandas Git地址
《SciPy and NumPy》
（4）数据可视化
**技能项：**Matplotlib、Seaborn、Bokeh。
教程参考：
Matplotlib：Matplotlib是NumPy的绘图库，配合NumPy使用。NumPy Matplotlib教程 Bokeh：bokeh.models.tools
（5）人工智能
**技能项：**TensorFlow。
教程参考:
4、工程化和工具
（1）持续集成
CI集成：Jenkins。
Jenkins：Jenkins官网
（2）代码质量
Flake8。
（3）版本管理
**工具推荐：**Git、Svn等。
教程参考：
SVN：SVN教程
GIT：GIT教程、Git完整命令手册
5、测试常用框架
（1）自动化测试
**技能项：**Robot Framework、Pytest。
教程参考：
Robot Framework：官方地址
Pytest：Pytest Git 地址
（2）单元测试
**技能项：**UnitTest/PyUnit。
教程参考：
PyUnit：PyUnit教程
总结
对于 Python语言的学习，不像Java开发工程师，Python的学习主要根据方向，有所侧重。Python在数据爬取、分析方面，还有自动化测试及自动化运维发挥着更大的价值！
本文只是对Python语言方向，给出一个学习路线推荐，仅供参考。
既然选择了程序员行业，持续学习是每个猿必备的技能。
学如逆水行舟，不进则退！！
更多学习路线请见：开发者学习路线汇总（持续更新）
