零基础如何系统学习python，绝大多数零基础转行者学习编程的目的就是想找一份高薪有发展前景的工作，哪个编程语言就业前景好越值得学习。零基础的同学学Python是一个不错的选择。
零基础学习python大多都是很迷茫的，这边建议视频+书籍+实操的方式进行每个阶段的学习，可以一边看视频，和书籍，边看边学多敲代码。
在此，我这里先分享一下关于python大致的学习线路图和python各个阶段需要掌握技能要求，新手们可以对照两张图先进行简单了解
如何系统的学习Python？
系统地自学Python分为以下五个阶段：
一、Python基础阶段
1.数据的存储：Python概述、进制以及进制转换、原码、反码、补码、第一个Python程序、终端读取与打印等。
2.运算符与表达式：关键字和标识符、算术运算符、python数据类型、赋值运算符、运算符、复合运算符、条件控制语句(if..else...)、逻辑运算符等。
3.循环：循环语句之while、循环语句之for、break与continue语句等。
4.基础数据结构：Number与数学函数操作、String(查找，替换，下标索引、列表(常用)、元组、字典(常用)、set集合、迭代器与生成器(常用)、函数概述等。
5.函数：函数的调用、简单函数的定义、函数的返回值、传递参数、关键字参数、默认参数、不定长参数、匿名函数、装饰器、偏函数、回调函数、变量的作用域、递归函数、目录遍历、递归遍历目录、栈模拟递归遍历目录(深度遍历)、队列模拟递归遍历目录(广度遍历)等等。
二、Linux和数据库阶段
1.Linux操作系统：常见操作系统、操作系统发展历史、系统的使用、Linux版本、Linux应用领域、虚拟机与Vmware的安装、Linux版本与Ubuntu 16.04、配置自己的Linux系统、编程IDE的安装、apt-get安装软件包。
2.文件系统与用户管理：目录访问、文件与目录的管理、文件的权限、用户管理。
3.文本操作命令：文本命令、文本编辑器Vi/Vim。
4.网路命令、进程管理与服务配置：网络管理命令、系统目录、重要系统文件、设置开机启动与登陆启动、IP配置、服务的启动停止、防火墙配置。
5.Shell编程与bash、源文件编译：基础IO操作、流程控制、定义变量与环境变量、脚本传参、定时任务、定时系统操作等等。
三、Python web开发
1.HelloDjango：BS/CS,MVC/MTV、Django请求流程、Admin管理。
2.Models：ORM、模型字段属性、CRUD、聚合函数，F,Q对象。
3.Models&Templates：模型对应关系、模板加载、静态资源、模板语法。
4.Views：路由规则、反向解析、请求与响应、会话技术cookie,token,ses-sion、文件上传。
5.Advanced：验证码、分页器、类视图、中间件、日志、缓存、信号、Cerlery、用户权限，用户角色。
6.RESTful：REST概念、HelloREST、数据序列化、请求与响应、视图，转换器、关系，超链接、认证和权限。
四、Python爬虫阶段
1.多线程原理：同步与异步、串联与并发、线程、开辟一个线程、线程安全与线程锁、多线程队列。
2.协程：线程的局限、协程的定义与原理、协程的实现。
3.爬虫的概念及相关工具：爬虫的概念及作用、HTTP协议原理、工具的安装、使用。
4.Python http libs：urllib的使用、示例requests库的使用、bs4库的使用、xpath语法。
5.爬虫实战：使用requests编写-个简单爬虫、改造requests爬虫为多线程版、利用redis改造多线程版爬虫至分布式等等。
五、Python机器学习阶段
1.jupyter入门：jupyter软件安装、jupyter入门、numpy学习。
2.pandas：pandas入门、pandas-Series、pandas数据丢失、pandas索引、pandas数据处理、基于Pandas的人脸识别技术。
3.scipy：scipy学习
4.matpoltlib：数据可视化的概念、可视化图表的绘制、动画及交互渲染、数据的合并与分组。
5.KNN：临近算法、预处理、KNN相关函数。
6.线性回归与逻辑斯蒂回归：线性回归、逻辑斯蒂回归等等。