0基础怎么学python？Python培训学习路线图
目前，Python言语火爆全球，已经成为了世界上**受欢迎的编程言语，运用Python编程的人数超越了千万，30%IT新人入门也选择了Python。Python编程简单而且直接，适合初学编程者，让初学者能够专注于编程逻辑，而不是在不流通的语法细节上感到困惑。
Python语言无一出尽风头，大数据和云计算在企业中的广泛应用也是Python扶摇直上的原因。Python语言是数据科学中**流行的语言之一，仅次于R语言，被用于机器学习和人工智能系统以及各种现代技术。这使得Python非常容易就能用于分析和组织成可用的数据。
科多大数据带大家来看看python培训学习的路线。
python语言基础：Python3入门，数据类型，字符串，判断循环语句，函数，类与对象，继承，多态kinter界面编程，文件与异常，数据处理，Pygame实战飞机大战。
python语言高级：Python常见第三方库与网络编程，Python正则表达式，邮箱爬虫，文件遍历，金融数据爬虫，Python线程、进程，PythonMySQL数据库，协程。
python全栈工程师：HTML，HTML5，CSS，CSS3，网页界面设计实战，java，jquerry，jquerryEasyUI，Mobile简介，Bootstrap
python全栈工程师后端：Django入门，Django高级，Django实战
python全栈工程师后端高级：Flask开发原理，Flask开发项目实践，Tornado开发原理，Tornado开发项目实践
Linux基础：文件处理命令、权限管理命令、帮助命令、文件搜索命令、压缩解压命令、命令使用技巧、VIM使用、软件包管理、用户和用户组管理、LinuxShell开发
Linux运维自动化开发：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、Kali密码破解实战
python数据分析：numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析、scipy数据统计分析
python大数据：HadoopHDFS、pythonHadoop、pythonSparkcore、pythonSparkSQL、pythonSparkMLlib
python机器学习：机器学习基础知识简介、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、聚类k-means算法。
Python工程师!
一、Python初级开发工程师
1.python语言基础(主要是基础入门和项目实践);
2.python语言高级(学到这里，你将能利用它进行一般的数据处理和爬虫);
3.python全栈工程师前端(现在你将学会常用的前端技术);
4.python全栈工程师后端(可学会企业级后端框架Django，同时构建大型网站);
二、Python高级开发工程师
5.python全栈工程师后端高级(掌握两种轻量级和实时后端框架Flask和Tornado，完成两个实际项目);
6.Linux基础(主要是掌握Linux常用命令和shell开发技术);
7.Linux运维自动化开发(掌握它的原理，并完成相应项目实践);
三、Python大神级数据分析师
8.python数据分析(掌握python数据分析与可视化，了解数据统计和进入数据分析的原理，完成相应项目);
9.python大数据(掌握python大数据的原理和实践);
10.python机器学习(掌握机器学习基本原理、有监督学习常用算法和无监督学习聚类算法，完成多个实战项目)。
学习python有必要去培训机构
如果你自学能力强并且自控能力好，那你选择网络教程或买书自学是可以的，当然你还应该加入一些群，这样方便讨论学习 如果你自控能力不行，那你还是选择报班学习，这样也能系统化的学习 **后：主要还是看你，学python目的是啥，如果就业目的，那推荐你去培训一下，当然培训完了，只是入门而已，后期还是需要你自学进行提升！！！！
Python里面如何生成随机数？
import random；random.random()它会返回一个随机的0和1之间的浮点数
Python中的yield用法
yield简单说来就是一个生成器，这样函数它记住上次返 回时在函数体中的位置。对生成器第 二次(或n 次)调用跳转至该函 次)调用跳转至该函数。
对Django的认识?
Django是走大而全的方向，它**出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
Django内置的ORM跟框架内的其他模块耦合程度高。
应用程序必须使用Django内置的ORM，否则就不能享受到框架内提供的种种基于其ORM的便利;理论上可以切换掉其ORM模块，但这就相当于要把装修完毕的房子拆除重新装修，倒不如一开始就去毛胚房做全新的装修。
Django的卖点是超高的开发效率，其性能扩展有限;采用Django的项目，在流量达到一定规模后，都需要对其进行重构，才能满足性能的要求。
Django适用的是中小型的网站，或者是作为大型网站快速实现产品雏形的工具。
Django模板的设计哲学是彻底的将代码、样式分离; Django从根本上杜绝在模板中进行编码、处理数据的可能。
数据库的优化?
1. 优化索引、SQL 语句、分析慢查询;
2. 设计表的时候严格根据数据库的设计范式来设计数据库;
3. 使用缓存，把经常访问到的数据而且不需要经常变化的数据放在缓存中，能节约磁盘IO;
4. 优化硬件;采用SSD，使用磁盘队列技术(RAID0,RAID1,RDID5)等;
5. 采用MySQL 内部自带的表分区技术，把数据分层不同的文件，能够提高磁盘的读取效率;
6. 垂直分表;把一些不经常读的数据放在一张表里，节约磁盘I/O;
7. 主从分离读写;采用主从复制把数据库的读操作和写入操作分离开来;
8. 分库分表分机器(数据量特别大)，主要的的原理就是数据路由;
9. 选择合适的表引擎，参数上的优化;
10. 进行架构级别的缓存，静态化和分布式;
11. 不采用全文索引;
12. 采用更快的存储方式，例如 NoSQL存储经常访问的数据
参数按值传递和引用传递是怎样实现的？
Python中的一切都是类，所有的变量都是一个对象的引用。引用的值是由函数确定的，因此无法被改变。但是如果一个对象是可以被修改的，你可以改动对象。
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