如今是大数据、人工智能迅速崛起的时代，许多小伙伴想学习python这门课程，但是又不知道学习python要准备点什么。那么小编就通过这篇文章详细的给大家介绍介绍学习python需要准备什么。
如果想要学习python那就需要准备：1、熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识；2、熟练运用Python面向对象知识进行程序开发；3、对Python的核心库和组件有深入理解。
第一阶段：专业核心基础：
①熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
②熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
③对Python的核心库和组件有深入理解
④熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
⑤熟练运用Linux操作系统命令及环境配置
⑥熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作
⑦能综合运用所学知识完成项目
第二阶段：PythonWEB开发：
①熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
②深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
③熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
④深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识
⑤能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理
⑥使用Web开发框架实现贯穿项目
第三阶段：爬虫与数据分析
①熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
②熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
③熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理
④熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
⑤熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
⑥熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
⑦熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
⑧能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战
第四阶段：机器学习与人工智能
①理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
②能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题
③熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
④掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
⑤掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目
