大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python开发学习路线的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python开发学习路线的解答，让我们一起看看吧。
Python的哪些框架是必须学的呢？
1.Django Python web开发框架，它可以全自动的管理后台，许多成功的网站都基于django开发
2.Cubes 轻量级的python olap框架，可以进行多维数据分析
3.Flask 轻量级的web框架，能够快速实现一个网站或web服务
4.Falcon 构建云API的高性能python框架 是一个面向hadoop的数据集和处理过程的管理平台
5.Pytorch 简洁的机器学习框架，易于机器学习模型的开发
谢谢邀请，Python应用方向有很多，不同方向有不同的框架/模块。
1.应用方向很广泛
软件开发方向倒是可以选择Python的，不过Python仅仅是编程语言，你应该首先还要选择一个发展方向，学习特定方向的Python模块，比如数据分析与挖掘、爬虫工程师、Web开发、自动化运维、自动化测试，甚至人工智能。Web开发小型是PHP居多，中大型Web应用Java独霸天下Python很难抗衡。自动化测试与运维已经脱离了软件开发主方向，工资与发展的话相比来说没有开发与数据分析好。总体来讲用Python做数据分析甚至人工智能是最好得方向，不过人工智能难度要高，对学历与学校也有要求，建议从数据分析入行，未来向大数据甚至人工智能方向发展是不错的选择，这也是Python语言最有优势的领域。
2.Web 主要是重型的Django框架、轻量级的Flask框架, 不过Web方向我不是很看好Python! SciPy: 基于Numpy，提供方法(函数库)直接计算结果，封装了一些高阶抽象和物理模型。比方说做个傅立叶变换，这是纯数学的，用Numpy；做个滤波器，这属于信号处理模型了，在Scipy里找。 Pandas: 提供了一套名为DataFrame的数据结构，适合统计分析中的表结构,在上层做数据分析, 更简洁的说: SciPy：科学计算函数库 Pandas：表格容器 非数学研究,建议直接入手pandas,包含基础的Numpy方法 来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建。 当我们使用Python进行数据分析时，有时可能需要根据DataFrame其他列中的值向pandas DataFrame添加一列。 尽管这听起来很简单，但是如果我们尝试使用if-else条件语句来做，可能会变得有些复杂。值得庆幸的是，有一种使用numpy做到这一点的简单，好方法! 要学习[_a***_]使用它，我们来看一个特定的数据分析问题。我们拥有4,000多个AAA教育推文的数据集。附有图像的推文会获得更多的赞和转发吗?让我们做一些分析找出答案! 我们将从pandas和numpy开始，并加载数据集以查看其外观。 我们可以看到我们的数据集包含有关每个推文的一些信息，包括： 1)date —推文发布的日期 2)time —发推文的时间 3)tweet -该推文的实际文本 4)mentions -推文中提及的任何其他Twitter用户 5)photos —推文中包含的任何图像的URL 在真正系统学习Python之前，可以自己先看一些视频教程来入门，看自己是否真的喜欢这个行业，选对路很重要。先自学一段时间，如果学起来感觉还比较简单的话，在考虑系统的学习。 如果想系统学习的话，可以先到招聘网站上去了解一些Python相关岗位的任职要求。罗列出所需要学习的技术，哪些是重点，在学习的过程中重点关注。再给自己规划一条合适的学习线路，然后一步步慢慢来进行学习。 1、Python 入门基础 2、数据库开发技术 3、web前端 4、Python web开发及企业项目 到此，以上就是小编对于python开发学习路线的问题就介绍到这了，希望介绍关于python开发学习路线的3点解答对大家有用。Python的Numpy、Scipy、Pandas模块有什么区别？
机械专业转行学Python，有没有什么好的建议？
