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夏日炎炎，热浪中又是一年的毕业季，这是告别，也是成长。尽管近两年由于疫情影响，大多数毕业生没有了以往的毕业典礼，但成长还在继续。回想自己的毕业典礼，已经晃晃悠悠过了五年了。
因为大学学的是电子专业，所以毕业后的第一份工作也是去了相关的公司，工作也是清闲，学到的用的不多，浑浑噩噩两年半，最终还是下定决心离职了，出来发现貌似自己已经落伍了，没得办法，只能重新开始，机缘巧合开始了python的学习，现在从事数据分析的工作。下面总结了python学习的大纲。
任何语言类的学习，首先得了解其基础，python得学习也不例外。所以我们首先了解python得数据类型和不同类型得操作。
1. 数据类型 各种类型最重要的是搞清楚是否可变，各自有什么特点，比如：集合是不重复的，所以可以把列表转换集合实现去重。
字符串和列表
字符串和列表很相像，两者的切片也是一致，不同在于各自的方法有区别，所以搞清楚对应的方法很重要。
字典和函数、类
字典和列表都比较常用，可以实现的功能差不多，不同在于列表在数据多时效率会下降，但字典不会，但是字典占的内存多，构建也比列表复杂。
要想成Python大神，类必须掌握。尽管没有类，也可以实现相应的设计，但类可以简化代码和提高效率。
os模块是python标准库中的一个用于访问操作系统功能的模块， os模块提供了其他操作系统接口，可以实现跨平台访问。而我们学习主要在于目录的处理和文件路径的处理。知识点如下图：
pandas是基于numpy模块构建的。也是最方便的数据处理的模块。pandas的主要功能：
- 具备对其功能的数据结构DataFrame、Series
- 集成时间序列功能
- 提供丰富的数学运算和操作
- 灵活处理缺失数据
首先pandas的结构如下：
pandas可以加载多种类型的数据，包括excel、csv、sql、html、json等，也就是说基本常用的数据类型，pandas都可以获取并处理。
有加载，就有保存，对应上面的加载，有相应的输出，但这里只列举最常用的三种，以及其参数和特点。
3. 其他常用模块还有几个数据处理中常用的模块，下图总结出基本的知识点。
3、扩展知识 前面的介绍，都是基于python得数据处理进行得，也是python的入门基础，python有很多得分支，比如：爬虫分支、BI分支、网站分支、人工智能分支等，后期得学习需要选定方向去深入学习，不管哪一个方向，不断地学习都会收获很多。
关于每个模块，我这里只给出了基础的学习网址，关于深层的，需要读者自我突破！
成长还在继续，不求一朝天下闻，但求每日进步一点点，总有一天所有的美好会不期而遇。
路一直在脚下，需要我们慢慢走出来！
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