主要讲述转型的三个方面：web开发，爬虫，数据分析与人工智能
Python的发展主要有几个方向：
网络，爬虫，数据分析，测试，运维，人工智能等，要属当下最火的还是人工智能，好多人冲着人工智能的方向学python，其实人工智能听起来确实很高大上，都想往这方面涌入，但是作为过来人，如果单纯从编程0基础想转行人工智能还是难度相当大的（大神除外），因为好多搞人工智能的公司会相对比较大，现在企业又不愿意去培养人，所以招聘时候学历，专业，项目经验，工作年限都相对还是比较硬性的。
虽然门槛比较高，但是想转行python进而转型数据分析和人工智能也是有很大机会的，毕竟python在国内火起来也没多长时间，只要按照科学有效的方法学习提升，也是可以很快转型的，由于对运维和测试不是特别了解，这里不在说这方面的转型路线，先讲web后端开发、爬虫开发、数据分析与人工智能路线。
学习python过程中有不懂的可以加入我的python零基础系统学习交流秋秋qun：前面是934，中间109，后面是170，与你分享Python企业当下人才需求及怎么从零基础学习Python，和学习什么内容。相关学习视频资料、开发工具都有分享
1，首先是转行python学习路线：
通用必备基础知识 :(这些知识不管是做python哪方面，都是基础知识，必须会）
第一阶段：Python入门（框架再怎么变，基本语法不会变，基础中的基础）
数据类型
循环判断
常用模块
函数，迭代器，装饰器
递归，迭代，反射
面向对象编程
第二阶段：网络编程（最好能完全搞透彻）
Socket c / s编程，Twisted异步网络框架
多线程，多进程，携程gevent，选择\ poll \ epoll
FTP服务器开发
批量命令，文件分布工具
RabbitMQ消息队列，SqlAlchemy ORM
Reids \ MemCache \ MongoDB缓存数据库
第三阶段：正则表达式和数据库
学习字符串匹配的正则表达式重模块
学习的MySQL的数据库（80％以上的公司都在用）
学习的Redis的数据库（做网站和爬虫都很重要）
学习的MongoDB的数据库
第四阶段：WEB前端基础（坑比较多，多敲）
做WEB当然要懂点基本的前端知识。
html / css基础
原生JS
JQuery的的（JS库）
Ajax的异步加载
绘图库
引导（了解，最好能掌握一种布局框架）
好了，以上就是不管你后面发展那些方面，这些都是基础中的基础，必须要学
2，转型python的网站后端开发学习的知识：
Django的（应用广泛的后端框架）
tornado
flask（后起之秀的框架）
session/中间件/ ORM / CSRF / FORM（一些网络基本的技术知识）
Django，flask，tornado，三个框架各有优劣，网页框架我用的Django和flask居多，Django的会觉得很多东西都已经封装好了，可以直接用，不用自己手动构造，比如Django的的管理的后台和xadmin后台，flask就相对灵活多变，至少掌握两个框架，多多益善（我在培训班1个半月，学的django和flask2个框架）
3，转型爬虫学习的知识：
requests：发送网页请求，返回数据
xpath：用于网页元素的提取（当然还有BS4，pyquery等，选择顺手的）
selenium：用于真实浏览器访问网页，根据具体情况使用
scrapy：用于大规模快速网页数据爬取
验证码破解：验证码破解建议大家可以多搞点难破解的，比如滑块验证码，淘宝验证码，12306验证码等等，面试经常问到哦
4，转行数据分析（机器学习，人工智能）学习路线:
（以下几个模块是数据分析最常用的库，一定要学好）
1，学习科学计算和分析包，numpy的和pandas
2，学习可视化，分析结果可视化的包matplotlib，实现数据绘图展示
3，学习数据挖掘模型，这个包主要是sklearn，里面的算法基本都有对应的包，但希望大家能对高等数学，概率论，线性代数，信息论的基础理论进行学习，这些算法都是基于数学基础，如果数学理解不透，也只能当一个调包侠
4，神经网络的框架，推荐学习TensorFlow或者keras，Karas的是把TensorFlow封装起来的高级包，学习难度比较低。还有一个更加高级的框架CAFFE，据说很厉害。
5，常见神经网络：回归网络，分类网络，卷积神经网络（CNN）在图像语言等领域处理方面优秀，循环神经网络（RNN）利用时间序列分析（RNN LSTM），避免过度拟合。自编码网络，这个我不了解，也不感兴趣。神经网络还很多，技术前沿的东西还不知道。
好了，说到这里，基本学习路线就讲完了，下面就是最基本的学习路线总结
转型web：通用必备知识+2个网页框架
转型爬虫：通用必备知识+爬虫框架
转型数据分析：通用必备知识+数据分析库（pandas，numpy的的，matplotlib，sklearn），甚至这些还远远不够用
转型人工智能：通用必备知识+数据分析库+高等数学+线性代数+概率论+ tensorflow框架
